Videoserie: Status for personalisering for 2026 og utover

Vi vet alle hva personalisering er, ikke sant?

Ja, vi forstår kjernekonseptet: nettstedet eller appen din endres når brukere samhandler med det for å gi en mer relevant opplevelse.

Det er både så enkelt som det ... og mye mer komplisert.

For to år siden lanserte Optimizely Optimizely Personalization. Det er utviklet for å møte behovene til kunder som ønsker å skalere personaliseringsprogrammene sine raskt. Med Optimizelys ledende personaliseringsmotor kan kunder tilby de 1:1-opplevelsene som kundene deres har blitt vant til.

Det viser seg at det ikke er lett å lansere en personaliseringsstrategi. Det er mye arbeid som må gjøres bak kulissene for å sikre at kundene dine ikke bare ser riktig innhold, men riktig innhold til rett tid. Og i økende grad gjøres ikke dette arbeidet ved å legge flere regler eller ansette flere folk. Det gjøres ved å la AI håndtere kompleksiteten som menneskelig segmentering aldri egentlig var bygget for.

Jeg var heldig nok til å sette meg ned med Nicola Ayan, VP for løsningsstrategi, for å snakke om alt som har med personalisering å gjøre, hvor det er nå, og hvor det er på vei i 2025.

Hvor begynner du med personalisering når ingen vet hvor de skal begynne? Det var det jeg ville vite, og det var det mange markedsførere vil vite. Vanligvis vil du starte med enten de sidene med best ytelse eller de mest pålitelige datasettene.

Og hvis du ikke er sikker på hva disse er, start med et problem du vil løse; for eksempel en flaskehals på betalingssiden din.

Trenger bedrifter massevis av data eller en robust CDP for å gjennomføre personalisering?

Jada, mer data fører vanligvis til bedre resultater, men ikke la en minimal mengde data hindre deg i å lansere personaliseringsstrategien din. Hvis du ikke jobber med fjell av data, start med ett eller to segmenter eller ett problem og gå videre derfra.

Trenger bedrifter massevis av innhold for å tilpasse seg?

I likhet med data kan man aldri få for mye, men personalisering handler om å skape innvirkning og påvirke kundeatferd. Hvor mye innhold som kreves for å gjøre det, vil avhenge av organisasjonen og målene.

Dette burde ikke komme som noen overraskelse, men fragmenterte kundedata er et enormt problem for selskaper av middels til høy modenhet. Når du har data lagret i flere systemer som nettsteder, datavarehus, sosiale medier, fysiske butikker, kan det være skremmende å sette sammen alt dette for å bygge en kundeprofil.

Så hvor går personalisering?

De to tingene som former personalisering i 2026 er enhetlig kontekst og styring. Å sørge for at data flyter mellom alle systemer, slik at AI jobber ut fra hele bildet, ikke bare en del av det. Og å sørge for at opplevelsene forblir merkevarebaserte og konsistente etter hvert som programmene skaleres.

Når vi snakker om RAG og AI, hvordan påvirker AI personaliseringsprosessen?

Regelbasert personalisering fungerer utmerket helt til den ikke gjør det lenger. «Hvis en bruker kjøper en vaskemaskin, vis dem en tørketrommel» gir perfekt mening helt til du har 50 000 produkter og en million forskjellige kundereiser. Regler dekker scenariene teamet ditt tenkte på. Alt annet faller mellom to stoler.

Det er der AI plukker opp. Den leser signalene ingen regel noen gang ville fange opp – hvilke produkter noen stopper opp på, hvordan atferden deres endrer seg ved et tilbakevendende besøk, hva de faktisk trenger kontra hva segmentet deres antyder. Strategien forblir hos deg. AI håndterer volumet.

Trenger bedrifter massevis av trafikk til nettstedet sitt? Du blir kanskje overrasket over å høre at du ikke trenger massevis av trafikk. I motsetning til eksperimentering, som er avhengig av statistisk signifikans, handler personalisering om å påvirke kundeatferd og måle resultater, noe som ikke krever en forhåndsbestemt mengde trafikk.

Med Optimizelys oppkjøp av Netspring, som spesialiserer seg på datavarehusanalyse, hvordan spiller det inn i personaliseringen?

Det er faktisk et overraskende enkelt konsept; mye data du trenger for eksperimentering og personalisering finnes rett og slett ikke på et nettsted eller i lett tilgjengelige dataplattformer. Noen ganger trenger du data som er begravd i et datavarehus, og det er der magien skjer...

Til slutt snakket vi om hvordan kundedataplattformer (CDP) er knyttet til personalisering. Dette gjøres på tre viktige måter:

Personalisering har eksistert i evigheter, og på mange måter har det egentlig ikke endret seg. Det har alltid handlet om å få kunden til å føle seg spesiell, unik og prioritert. Det som har endret seg, og vil fortsette å endre seg, er hvor raskt vi kan utføre det, hvor nøyaktige vi kan være, og i hvilken grad vi kan påvirke kundeatferd.