Personalisering med kunstig intelligens: Hvordan AI utkonkurrerer menneskelig tilpasning

Når du tenker på det (overbrukte) uttrykket "mennesker først", tenker du sannsynligvis ikke på AI først. For det er jo hele poenget med "people-first": Markedsføring utført av mennesker for mennesker.

Men når det kommer til personalisering, går alt dette ut av vinduet.

Hva om vi fortalte deg at det ikke bare er utrolig vanskelig å skape personaliserte opplevelser uten kunstig intelligens, men at det nesten er umulig? Og hva om vi fortalte deg at AI er i ferd med å bli bedre til å forholde seg til mennesker enn mennesker er?

Det er ikke så søkt som du kanskje tror.

Enten du planlegger personaliseringsstrategien din, samler inn de nødvendige dataene for å gjennomføre personaliseringsstrategien, lager innholdet som faktisk blir levert, eller justerer brukerreisen i sanntid, har AI blitt en uunnværlig del av personalisering.

5 grunner til at AI er avgjørende for å levere personaliserte opplevelser

1. Adaptiv læring
   AI forstår brukeratferd i sanntid
2. Regelbasert personalisering er ikke skalerbar
   AI er mer effektivt enn manuell segmentering
3. Prediktiv analyse og maskinlæring
   Forutse brukeratferd er nøkkelen til å holde på kundene
4. Bedre avkastning på investeringen
   AI reduserer markedsføringskostnadene drastisk og forbedrer konverteringsraten
5. Forbedret kundeopplevelse
   AI forstår mennesker like godt som vi gjør

Adaptiv læring

Kundeopplevelser er ikke statiske. Etter hvert som brukerne interagerer med nettstedet ditt, blir de enten tvunget til å utforske videre eller blir helt avbrutt.

De som blir værende, vil på et eller annet tidspunkt få en aha-opplevelse som gjør dem klare til å ta neste skritt. Vil du være der til rett tid for å lede dem rett til "kontakt oss"-knappen som gløder som en tesserakt?

Sannsynligvis ikke.

Adaptiv læring tar personalisering et skritt videre ved å skape dynamiske, utviklende brukeropplevelser. I motsetning til statiske anbefalingssystemer forbedrer adaptiv lærende AI kontinuerlig sin forståelse av den enkelte bruker.

Se for deg en bruker som surfer på et nettsted for netthandel. Hvis du sto over skulderen deres, ville du lett kunne forstå mønstre, atferd og intensjoner. Det er i hovedsak denne rollen AI spiller når den observerer brukerinteraksjoner på nettstedet ditt. AI analyserer i sanntid:

• Hvilke produkter de tar en pause på
• Hvor lenge de ser på spesifikke varer
• Hvilke detaljer de zoomer inn på
• Sammenlignende surfemønstre

Men det er ikke alt. AI-motorer opererer også med begrepet kontekstuell intelligens, noe som betyr at de vil innlemme historiske data så vel som sanntidsatferd. Dette kan inkludere

• Aktuell tid på døgnet
• Brukerens enhet
• Geografisk plassering
• Nylig søkehistorikk
• Sesongmessige trender

Dette er viktige data som kunstig intelligens kan bruke til å forme kundeopplevelsen på en dynamisk måte. I stedet for å komme med produktanbefalinger basert på historiske data alene, kan kunstig intelligens utnytte sterkere, håndgripelige signaler, som å zoome inn på et produkt for å forstå hva brukeren ønsker.

Du må være forberedt på å møte nye kundebehov etter hvert som de utvikler seg, og det vil ikke være raskt nok å basere seg på et forhåndsbygget system, og det vil heller ikke fange opp brukeratferd i sanntid.

Og den dynamiske karakteren til kunderelasjonshåndtering betyr at du må være i stand til å tilpasse deg på millisekunder mens du allerede har oppmerksomheten deres. Dette krever en personaliseringsplattform som tilbyr edge delivery.

Regelbasert personalisering er ikke skalerbar

Rekk opp hånden hvis du noen gang har brukt tusenvis av kroner på et husholdningsapparat, for eksempel en vaskemaskin/tørketrommel, for så å bli kontaktet på nytt med annonser eller e-poster som viser deg "lignende varer" ... som andre vaskemaskiner/tørketromler.

Dette pinlige scenariet kan unngås med en enkel regelbasert personalisering. Du kan for eksempel manuelt angi regler som gjør at hver kunde som har kjøpt "vare x", vil se produktanbefalinger for "vare y". Med andre ord kan du utføre den smertelig åpenbare oppgaven med å forstå at det ikke er ofte folk elsker vaskemaskiner/tørketromler nok til å kjøpe en til.

Men etter hvert som kundebasen vokser, vil det bli utmattende å ta hensyn til alle mulige segmenter og permutasjoner av segmenter.

Det er fordi regelbasert personalisering krever mye arbeid og finpussing. Du må ha oversikt over alle segmentene til enhver tid, samtidig som du hele tiden må validere data og informasjon.

Etter hvert som segmentene dine blir mer komplekse, vil arbeidsmengden som kreves for å vedlikeholde personaliseringsmotoren din, øke drastisk. Du må manuelt legge inn alle mulige permutasjoner av alle mulige kundereiser. Det høres morsomt ut.

Prediktiv analyse og databehandling med maskinlæring

Frem til nå har vi bare sett på AIs rolle i å analysere sanntidsdata og historiske data for å levere personaliserte opplevelser på en responsiv og reaktiv måte.

Men det er bare halve historien. Det virkelig magiske er hvordan AI kan analysere disse mønstrene for å forutsi og forutse brukeratferd.

Netthandelsnettsteder vil for eksempel utnytte AI til følgende

• Forutsi potensielle kjøp før brukeren søker
• Dynamisk justering av priser og anbefalinger
• Skape personlig tilpassede kjøpsreiser

Slik fungerer prediktiv analyse

Prosessen begynner med omfattende datainnsamling. AI-systemer aggregerer flere datapunkter:

• Klikkstrømsdata (eksakte sider og elementer en bruker interagerer med)
• Tid brukt på spesifikt innhold
• Mønstre for musebevegelser
• 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

Hvis du er som de fleste bedrifter, er dataene dine bokstavelig talt overalt og samles inn bokstavelig talt hele tiden. Du har data på nettstedet ditt, på sosiale medier, i datalagre, på ulike plattformer osv. Med en tilkoblet plattform kan kunstig intelligens samle alle disse dataene umiddelbart for å forutsi kundeatferd og nøyaktig vurdere kundenes behov og ønsker.

Bedre avkastning

Det er mer sannsynlig at nettkunder besøker og kjøper noe på et nettsted som tilbyr personaliserte anbefalinger. I tillegg kan personalisering gi opptil 800 % avkastning på markedsføringen og samtidig øke salget med 10 %. Og AI er den viktigste drivkraften for å hjelpe deg med å oppnå disse resultatene enda raskere. Se her hvordan:

Økte konverteringsrater

Netthandelsnettsteder som allerede har implementert avansert personalisering, ser at konverteringsfrekvensen øker med alt fra 10-30 %. AI er i stand til å utføre skalert personalisering på millisekunder ved å

• Presentere de mest relevante produktene for den enkelte bruker
• Redusere friksjonen i kundereisen
• Skape mer overbevisende, målrettede opplevelser

Optimaliserte markedsføringsutgifter

Selskaper som bruker kunstig intelligens til personalisering, har en mye bedre forståelse av kundenes ønsker og behov enn selskaper som ikke gjør det. Dette skyldes at kunstig intelligens samler inn, analyserer og bruker data på brøkdelen av et sekund, samtidig som de leverer meningsfulle kundeopplevelser med

• Mer presis kundetilpasning: Segmentering i sanntid betyr at kunstig intelligens holder tritt med utviklingen av kundesegmenter og analyserer mer komplekse datasett for å bygge ut bredere kundeprofiler
• Reduserte bortkastede reklameutgifter: Med bedre målretting kommer bedre ROAS
• Automatiserte, intelligente markedsføringsprosesser: Etter hvert som AI forstår mønstre og atferd bedre, kan AI-agenter utføre automatiseringsprosesser som vanligvis krever store ressurser

Ja, det vil absolutt koste mer å ta i bruk AI i begynnelsen. Men du vil spare tid på å slippe å gå gjennom data og lage alt innholdet selv (som å omforme destinasjonssider for hver bransje du retter deg mot).

Forbedret brukeropplevelse

Personalisering handler om å forbedre brukeropplevelsen, og AI er den beste måten å øke kundetilfredsheten på. Faktisk er 86 % av kundene villige til å betale mer for en utmerket kundeopplevelse.

Her er noen måter AI kan hjelpe digitale markedsførere med å levere fantastiske brukeropplevelser:

Anbefalinger av innhold

AI-algoritmer analyserer brukeratferd for å vise relevant innhold på de perfekte tidspunktene.

• Strømmeplattformer som Netflix bruker kunstig intelligens til å foreslå filmer og serier basert på seerhistorikk
• Netthandelsnettsteder anbefaler produkter som er tilpasset individuelle handlemønstre
• Nyhetsapper kuraterer personlige nyhetsstrømmer som matcher brukerens interesser

Tilpasning av brukergrensesnitt

Når det gjelder funksjoner og kundeinteraksjoner, har brukerne en tendens til å foretrekke visse funksjoner og oppsett fremfor andre. For eksempel kan brukere med nedsatt syn foretrekke nettoppsett med høyere kontrast og større skrifttyper. AI kan dynamisk justere brukergrensesnitt for å forbedre den individuelle brukeropplevelsen ved å

• Omorganisere appoppsett basert på ofte brukte funksjoner
• Tilpasse fargevalg og designelementer til brukerens preferanser
• Forenkle navigasjonen for brukere med ulike ferdighetsnivåer eller behov for universell utforming

Kontekstuell personalisering

AI kan innlemme kontekstuell informasjon for å forbedre personaliseringen ved å

• Justere anbefalinger basert på tid på døgnet, sted eller enhet
• Tilby værtilpassede forslag
• Tilby kulturelt relevant innhold

Emosjonell intelligens

Det finnes allerede stadig flere bevis på at kunstig intelligens er mer empatisk og har en bedre forståelse av mennesker enn vi har. Hvis det skremmer deg, bør det ikke gjøre det. Det burde faktisk gjøre deg begeistret.

AI er opplært til å overvinne implisitte fordommer (for det meste), slik at brukerne får en konsekvent empatisk og tålmodig respons. Med AI trenger du ikke å bekymre deg for emosjonell beskatning. Det er derfor AI er så dyktig til å

• Gjenkjenne brukernes følelsesmessige tilstander
• Tilpasse kommunikasjonsstilen deretter
• Gi empatiske og kontekstuelt passende svar

Nøkkelen er å skape personalisering som føles nyttig og intuitiv i stedet for påtrengende, noe som til syvende og sist gjør digitale opplevelser mer effektive, morsomme og meningsfylte for den enkelte bruker. AI kommer til å bygge kundelojalitet ved å gi dem en mer relevant kundeopplevelse.

Avslutning

Nettsteder og apper har passert terskelen for generell optimalisering og bred personalisering. Den dynamiske kundeatferden gjør at du ikke bare må kunne tilpasse deg på millisekunder, du må også være i stand til å forutse kundeatferd før den oppstår.

AI er den eneste konkrete løsningen for å sikre at du kan nå disse målene. Å la kunstig intelligens gjøre alt arbeidet for deg er den enkleste måten å sikre at du blir møtt av kunder som faktisk er glade for å snakke med deg.