Personalisering med AI: Hur AI överträffar mänsklig kundanpassning

När du tänker på den (överanvända) frasen "människan i centrum" tänker du förmodligen inte på AI i första hand. För det är just det som är poängen med people-first: marknadsföring som görs av människor för människor.

Men när det gäller personalisering går allt detta förlorat.

Tänk om vi sa att det inte bara är otroligt svårt att skapa personaliserade upplevelser utan AI, utan att det är nästan omöjligt? Och tänk om vi berättade att AI blir allt bättre på att relatera till människor än vad människor är?

Det är inte så långsökt som du kanske tror.

Oavsett om du planerar din personaliseringsstrategi, sammanställer nödvändig data för att genomföra din personaliseringsstrategi, skapar det innehåll som faktiskt levereras eller justerar användarresan i realtid, har AI blivit en oumbärlig komponent i personaliseringen.

5 skäl till att AI är avgörande för att leverera personaliserade upplevelser

1. Adaptivt lärande
   AI förstår användarnas beteenden i realtid
2. Regelbaserad personalisering är inte skalbar
   AI är mer effektivt än manuell segmentering
3. Prediktiv analys och maskininlärning
   Att förutse användarnas beteende är nyckeln till att behålla kunderna
4. Bättre ROI
   AI minskar marknadsföringskostnaderna drastiskt och förbättrar konverteringsgraden
5. Förbättrad kundupplevelse
   AI förstår människor lika bra som vi gör

Adaptivt lärande

Kundupplevelser är inte statiska. När användare interagerar med din webbplats blir de antingen tvungna att utforska den vidare eller så stängs de av helt.

För de som stannar kvar kommer de någon gång att få en aha-upplevelse och vara redo att ta nästa steg. Kommer du att vara där vid rätt tidpunkt för att leda dem direkt till den där "kontakta oss"-knappen som lyser som tesserakten?

Förmodligen inte.

Adaptivt lärande tar personaliseringen ett steg längre genom att skapa dynamiska, föränderliga användarupplevelser. Till skillnad från statiska rekommendationssystem förfinar AI med adaptiv inlärning kontinuerligt sin förståelse för enskilda användare.

Föreställ dig en användare som surfar på en webbplats för e-handel. Om du stod över deras axel skulle du enkelt kunna förstå mönster, beteenden och avsikter. Det är i huvudsak den roll som AI spelar när man observerar användarinteraktioner på din webbplats. AI analyserar i realtid:

• Vilka produkter de pausar på
• Hur länge de tittar på specifika artiklar
• Vilka detaljer de zoomar in på
• Jämförande surfmönster

Men det är inte allt. AI-motorer arbetar också med begreppet kontextuell intelligens, vilket innebär att de kommer att införliva historiska data såväl som realtidsbeteende. Detta kan inkludera:

• Aktuell tid på dygnet
• Användarens enhet
• Geografisk plats
• Senaste sökhistorik
• Säsongsmässiga trender

Det här är viktig data som AI kan använda för att dynamiskt forma kundupplevelsen. Istället för att göra produktrekommendationer som enbart baseras på historiska data kan AI dra nytta av starkare, konkreta signaler som att zooma in på en produkt för att förstå vad det är användaren vill ha.

Du måste vara beredd att möta nya kundbehov när de uppstår och att förlita sig på ett förbyggt system kommer inte att vara tillräckligt snabbt, och det kommer inte heller att fånga upp förändrade användarbeteenden i realtid.

Och den dynamiska karaktären hos kundrelationshantering innebär att du måste kunna anpassa dig på millisekunder medan du redan har deras uppmärksamhet. Detta kräver en plattform för personalisering som erbjuder edge delivery.

Regelbaserad personalisering är inte skalbar

Räck upp handen om du någonsin har spenderat tusentals kronor på en hushållsapparat, som en tvättmaskin/torktumlare, bara för att få retargeting med annonser eller e-post som visar dig "liknande produkter" ... som andra tvättmaskiner/torktumlare.

Detta pinsamma scenario kan undvikas med en enkel insats av regelbaserad personalisering. Du kan till exempel manuellt ställa in regler där varje kund som har köpt "artikel x" sedan får se produktrekommendationer för "artikel y". Med andra ord kan du utföra den smärtsamt uppenbara uppgiften att förstå att människor inte ofta älskar tvättmaskiner/torktumlare tillräckligt för att köpa en andra.

Men när din kundbas växer kommer det att bli utmattande att redogöra för alla möjliga segment och permutationer av segmenteringar.

Det beror på att regelbaserad personalisering kräver mycket benarbete och förfining. Du måste ha koll på alla segment hela tiden, samtidigt som du ständigt validerar data och information.

När dina segment blir mer komplexa kommer mängden arbete som krävs för att underhålla din personaliseringsmotor att öka drastiskt. Du måste manuellt mata in alla möjliga permutationer av alla möjliga kundresor. Det låter ju kul.

Prediktiv analys och databehandling med maskininlärning

Fram till nu har vi bara tittat på AI:s roll när det gäller att analysera realtidsdata och historiska data för att leverera personaliserade upplevelser på ett responsivt och reaktivt sätt.

Men det är bara halva sanningen. Den verkliga magin är hur AI kan analysera dessa mönster för att faktiskt förutsäga och förutse användarnas beteende.

Till exempel kommer e-handelssajter att utnyttja AI för:

• Förutse potentiella köp innan användaren gör en sökning
• Dynamiskt justera prissättning och Recommendations
• Skapa personaliserade shoppingresor

Hur prediktiv analys fungerar

Processen börjar med omfattande datainsamling. AI-system aggregerar flera datapunkter:

• Clickstream-data (exakta sidor och element som en användare interagerar med)
• Tid som spenderas på specifikt innehåll
• Mönster för musrörelser
• Tidigare köp eller interaktionshistorik
• Demografisk och kontextuell information

Maskininlärningsmodeller analyserar sedan dessa datapunkter för att:

• Identifiera beteendemönster
• Skapa prediktiva modeller av användarnas preferenser
• Generera strategier för personalisering i realtid

Om du är som de flesta företag finns dina data bokstavligen överallt och samlas in bokstavligen hela tiden. Du har data på din webbplats, på sociala medier, i datalager, på olika plattformar osv. Med en ansluten plattform kan AI aggregera alla dessa data direkt för att förutsäga kundbeteende och exakt bedöma kundernas behov och önskemål.

Bättre avkastning på investeringen

Onlinekunder är mer benägna att besöka och göra ett köp på en webbplats som erbjuder personaliserade rekommendationer. Dessutom kan personalisering ge upp till 800% ROI på marknadsföringsutgifterna samtidigt som försäljningen ökar med 10%. Och AI är den främsta drivkraften för att hjälpa dig att uppnå dessa resultat ännu snabbare. Så här gör du:

Ökad konverteringsgrad

E-handelssajter som redan har implementerat avancerad personalisering ser att konverteringsgraden ökar med mellan 10-30 %. AI kan utföra skala upp personalisering på millisekunder genom att:

• Presentera de mest relevanta produkterna för enskilda användare
• Minska friktionen i kundresan
• Skapa mer övertygande och målgruppsinriktade upplevelser

Optimizely marknadsföring

Företag som förlitar sig på AI för personalisering har en mycket bättre förståelse för sina kunders önskemål och behov än företag som inte gör det. Och det beror på att AI samlar in, analyserar och åtgärdar data på bråkdelen av en sekund, samtidigt som de levererar meningsfulla kundupplevelser med

• Mer exakt målgruppsinriktning: Segmentering i realtid innebär att AI håller jämna steg med föränderliga kundsegment och analyserar mer komplexa dataset för att bygga upp bredare kundprofiler
• Minskade slöserier med reklamutgifter: Med bättre målgruppsinriktning följer bättre ROAS
• Automatiserade, intelligenta marknadsföringsprocesser: När AI bättre förstår mönster och beteenden kan AI-agenter utföra automatiseringsprocesser som vanligtvis tar upp massor av resurser

Ja, att använda AI kommer absolut att kosta mer i ett första utlägg. Men du kommer att spara tid på att inte behöva gå igenom data och skapa allt innehåll själv (som att omforma landningssidor för varje bransch du har målgruppsinriktning mot).

Förbättrad användarupplevelse

Personalisering handlar om att förbättra användarupplevelsen, och AI är det bästa sättet att öka kundnöjdheten. Faktum är att 86% av kunderna är villiga att betala mer för en utmärkt kundupplevelse.

Här är några sätt som AI kan hjälpa Digital Marketer att leverera fantastiska användarupplevelser:

Content Recommendations

AI-algoritmer analyserar användarnas beteenden för att visa relevant innehåll vid de perfekta tillfällena.

• Streamingplattformar som Netflix använder AI för att föreslå filmer och program baserat på visningshistorik
• E-handelssajter rekommenderar produkter som är anpassade till individuella shoppingmönster
• Nyhetsappar kurerar personaliserade nyhetsflöden som matchar en användares intressen

Anpassning av användargränssnitt

När det gäller funktioner och kundinteraktioner tenderar användarna att föredra vissa funktioner och layouter framför andra. Användare med nedsatt syn kan till exempel föredra webblayouter med högre kontrast och större typsnitt. AI kan dynamiskt justera användargränssnitt för att förbättra den individuella användarupplevelsen genom att

• Omorganisera layouter i appar baserat på funktioner som används ofta
• Anpassa färgscheman och designelement till användarens preferenser
• Förenkla navigeringen för användare med olika färdighetsnivåer eller tillgänglighetsbehov

Kontextuell personalisering

AI kan införliva kontextuell information för att förbättra personaliseringen genom att:

• Justera Recommendations baserat på tid på dygnet, plats eller enhet
• Ge väderanpassade förslag
• Erbjuda kulturellt relevant innehåll

Emotionell intelligens

Det finns redan allt fler bevis på att AI är mer empatiskt och har en bättre förståelse för människor än vad vi har. Om det skrämmer dig, så borde det inte göra det. Det borde faktiskt göra dig upprymd.

AI är utbildad för att övervinna implicita fördomar (för det mesta) och ge ett konsekvent empatiskt och tålmodigt svar till användarna. Med AI behöver du inte oroa dig för känslomässig beskattning. Det är därför AI är så kraftfullt när det gäller att:

• Känna igen användarnas känslomässiga tillstånd
• Anpassa kommunikationsstilen därefter
• Ge empatiska och kontextuellt lämpliga svar

Nyckeln är att skapa personalisering som känns hjälpsam och intuitiv snarare än invasiv, vilket i slutändan gör digitala upplevelser mer effektiva, roliga och meningsfulla för enskilda användare. AI kommer att bygga upp kundlojalitet genom att ge dem en mer relevant upplevelse.

Avslutning

Webbplatser och appar har passerat tröskeln för generell optimering och bred personalisering. Kundbeteendets dynamiska karaktär innebär att du inte bara behöver anpassa dig på millisekunder, du måste också kunna förutsäga kundbeteendet innan det inträffar.

AI är den enda konkreta lösningen för att säkerställa att du kan nå dessa riktmärken. Att låta AI göra allt arbete åt dig är det enklaste sättet att se till att du möts av kunder som faktiskt är glada över att prata med dig.