Fra rasjonalisering til prediksjon
Mennesker er notorisk dårlige til å beskrive hva de ønsker. Atferdsdata er den eneste sannheten. AI fokuserer på hva brukerne gjør, inkludert klikk med raseri, sammenlignende surfing, de subtile nølingene, snarere enn hva de sier i en undersøkelse.
Disse signalene finnes i dataene dine. Problemet er at de er usynlige i den skalaen der de betyr noe.
Ved å utnytte prediktive modeller kan du forutse en brukers neste trekk før de i det hele tatt utfører et søk. Dette endrer opplevelsen fra reaktiv (fikser friksjon) til proaktiv (fjerner den helt).
Hvordan prediktiv analyse fungerer
Hvis du er som de fleste selskaper, er dataene dine bokstavelig talt overalt og samles inn bokstavelig talt hele tiden. Du har data på nettstedet ditt, på sosiale medier, i datavarehus, på ulike plattformer osv. Med en tilkoblet plattform kan AI samle alle disse dataene umiddelbart for å forutsi kundeatferd og nøyaktig vurdere kundenes behov og ønsker.
Prosessen begynner med omfattende datainnsamling. AI-systemer samler flere datapunkter:
- Klikkstrømsdata (nøyaktige sider og elementer en bruker samhandler med)
- Tid brukt på spesifikt innhold
- Musebevegelsesmønstre
- Tidligere kjøps- eller interaksjonshistorikk
- Demografisk og kontekstuell informasjon
Maskinlæringsmodeller analyserer deretter disse datapunktene for å:
- Identifisere atferdsmønstre
- Lage prediktive modeller av brukerpreferanser
- Generere personaliseringsstrategier i sanntid
Hvor AI passer inn i den bredere personaliseringsarbeidsflyten
De fleste samtaler om AI-personalisering fokuserer på innholdslevering. Det er én del av arbeidsflyten. Det er mer:
- Målgruppebygging: AI identifiserer atferdsklynger som ikke er knyttet til forhåndsdefinerte kategorier og viser dem som testbare målgrupper. Teamene gjennomgår og handler. AI håndterer mønstergjenkjenningen.
- Mulighetsidentifisering: AI avdekker hvor personalisering vil ha størst innvirkning før en kampanje bygges. Hvilke sider har høyest trafikk, men lavest konvertering? Hvilke segmenter er underbetjente? Hvilke øyeblikk viser høyest variasjon i atferd? Teamene kan svare på disse manuelt. AI svarer på dem i en skala som gjør systematisk personalisering mulig.
- Innholdsvariasjon i stor skala: AI genererer innholdsvariasjoner som teamene gjennomgår og godkjenner i stedet for å skrive fra bunnen av. Teamets vurdering av hva som høres riktig ut, hva som er merkevaren og hva som vil lande, forblir sentral. AI håndterer volumet.
- Bevise effekt: Koble personaliseringsaktivitet til forretningsresultater: inntekt per besøkende, kundens livstidsverdi, retensjonsrate, konverteringsrate per segment. Engasjementsmålinger er diagnostiske signaler, ikke det primære målet.
Og ja, AI føler ikke empati. Men den avdekker øyeblikkene der empati betyr mest.
I stor skala finnes forskjellene mellom kunder i forskjellige emosjonelle tilstander, forskjellige stadier av reisen og forskjellige nivåer av frustrasjon i dataene, men er usynlige uten AI til å avdekke dem. Responsen krever fortsatt menneskelig dømmekraft. Hva man skal tilby, hva man skal anerkjenne, hvilken tone man skal bruke.
AI forsterker empati ved å gjøre øyeblikkene synlige. Du bestemmer hva du skal gjøre med dem.
Slutt å bygge regler. Begynn å bygge relasjoner.
Målet med personalisering er ikke å lure en bruker til å klikke; Det er å gjøre reisen deres så uanstrengt at transaksjonen føles som en naturlig avslutning.
Ekte 1:1-personalisering var strategien de fleste team ønsket og ikke kunne gjennomføre. Dataene eksisterte. Intensjonen eksisterte. Kapasiteten gjorde det ikke. AI tetter kapasitetsgapet.
Hvis du er klar til å gå forbi "hvis/så" og inn i æraen med AI-drevet konvertering, er det på tide å pensjonere den gamle regelboken.
La AI jobbe for deg, da det er den enkleste måten å sikre at du blir møtt med kunder som faktisk er begeistret for å snakke med deg.
