Norsk Hydro bruker AI-anbefalinger for å handle ut fra unike interesser
Bygg en fremtid ved å legge til rette for bærekraftig engasjement med globale interessenter. Oppdag hvordan Norsk Hydro bruker Optimizely for å utvikle kulturen sin.
Anbefalinger for fornybar energi
Norsk Hydro ASA er et norsk aluminium- og fornybar energiselskap med hovedkontor i Oslo. Det er et av verdens største aluminiumselskaper med virksomhet i 50 land på alle kontinenter og over 30 000 ansatte. Organisasjonen er forpliktet til å lede an mot en mer bærekraftig fremtid, og skape mer levedyktige samfunn ved å utvikle naturressurser til produkter og løsninger på innovative og effektive måter.
Norsk Hydro trengte en automatisert og intelligent innholdsstrategi for å bygge et nettsted med personlig tilpasset innhold etter region og persona. Etter å ha brukt utdaterte automatiserte oversettelses- og personaliseringsverktøy tidligere, var teamet ivrig etter å finne en løsning som er til fordel for den besøkende på nettstedet og som er enkel å navigere fra backend for det digitale teamet ved å fjerne vanskelige manuelle prosesser.
Personliggjøre historien i større grad
Optimizelys Anbefalinger for nettinnhold var det perfekte verktøyet for Norsk Hyrdos prosjekt. AI-drevne anbefalinger handler om de unike interessene til hver besøkende i sanntid for å hjelpe Norsk Hydro med å levere personalisering med minimal manuell innsats og automatisk gi hver besøkende det mest relevante innholdet.
AI-drevet interesseprofileringsteknologi genererer førsteparts intensjonsdataprofiler for alle besøkende, selv om den besøkende er anonym. Denne sanntidsinteresseprofilen på individnivå fungerer som grunnlag for 1:1-anbefalinger.
Norsk Hydro har nå en helautomatisert prosess på plass. Optimizelys nettinnholdsanbefalinger gjør det mulig for bedriften å maksimere relevansen av innholdet for hver besøkende for å oppmuntre til dypere engasjement med anbefalinger drevet av sanntid. Teamet er i stand til å filtrere relevant innhold fra en pålitelig kilde som lar nettstedet drive personlig tilpasset innhold av høy verdi. Maskinlæringsalgoritmen gjør det tunge arbeidet med å velge hvem som får hvilket innhold uten å overbelaste teamet med endeløse "hvis/ellers"-regler, men tillater samtidig manuell interaksjon om nødvendig for å styrke lokale redaktører. Teamet kan nå enkelt måle forbedring og resultater med det innebygde dashbordet som gir tydelige målinger av forbedringen fra anbefalinger, slik at de kan kvantifisere verdien av personalisering.