Norsk Hydro nutzt KI-Empfehlungen, um auf individuelle Interessen einzugehen.
Eine Zukunft gestalten durch nachhaltige Zusammenarbeit mit globalen Stakeholdern. Erfahren Sie, wie Norsk Hydro Optimizely nutzt, um seine Unternehmenskultur weiterzuentwickeln.
Empfehlungen für erneuerbare Energien
Norsk Hydro ASA ist ein norwegisches Aluminium- und Erneuerbare-Energien-Unternehmen mit Hauptsitz in Oslo. Es ist eines der größten Aluminiumunternehmen weltweit, in 50 Ländern auf allen Kontinenten tätig und beschäftigt über 30.000 Mitarbeiter. Das Unternehmen hat sich zum Ziel gesetzt, den Weg in eine nachhaltigere Zukunft zu ebnen und lebenswertere Gesellschaften zu schaffen, indem es natürliche Ressourcen auf innovative und effiziente Weise zu Produkten und Lösungen verarbeitet.
Norsk Hydro benötigte eine automatisierte und intelligente Content-Strategie, um eine Website mit personalisierten Inhalten für Region und Zielgruppe zu erstellen. Da das Team in der Vergangenheit veraltete Tools für automatisierte Übersetzung und Personalisierung von Inhalten verwendet hatte, suchte es nach einer Lösung, die den Website-Besuchern Vorteile bietet und vom Backend aus für das Digitalteam einfach zu bedienen ist, indem aufwendige manuelle Prozesse entfallen.
Die Geschichte stärker personalisieren
Die Web Content Recommendations von Optimizely waren das perfekte Tool für das Projekt von Norsk Hydro. KI-gestützte Empfehlungen reagieren in Echtzeit auf die individuellen Interessen jedes Besuchers und helfen Norsk Hydro so, personalisierte Inhalte mit minimalem manuellem Aufwand bereitzustellen und jedem Besucher automatisch die relevantesten Inhalte zu liefern. Die KI-gestützte Technologie zur Interessenprofilierung generiert First-Party-Intent-Datenprofile für alle Besucher, auch anonyme. Dieses individuelle Echtzeit-Interessenprofil bildet die Grundlage für 1:1-Empfehlungen. Norsk Hydro hat nun einen vollständig automatisierten Prozess implementiert. Die Web Content Recommendations von Optimizely ermöglichen es dem Unternehmen, die Relevanz seiner Inhalte für jeden Besucher zu maximieren und so durch Echtzeit-Empfehlungen eine intensivere Interaktion zu fördern. Das Team kann relevante Inhalte aus einer zuverlässigen Quelle filtern und so hochwertige, personalisierte Inhalte bereitstellen. Der Machine-Learning-Algorithmus übernimmt die komplexe Aufgabe, die Inhalte den jeweiligen Nutzern zuzuordnen, ohne das Team mit endlosen Wenn/Dann-Regeln zu belasten. Bei Bedarf ermöglicht er jedoch die manuelle Interaktion, um lokale Redakteure zu unterstützen. Das Team kann nun mithilfe des integrierten Dashboards, das klare Kennzahlen zum Nutzen der Empfehlungen liefert, die Verbesserung und die erzielten Ergebnisse einfach messen und so den Wert der Personalisierung quantifizieren.