“a lot of times, people don’t know what they want until you show it to them.” - Steve Jobs
Varför skall jag använda mig utav AI-drivna personliga rekommendationer i min marknadsföring?
I denna artikel skall vi prata om Marknadsföring genom AI-drivna personliga rekommendationer. Funderar du på om AI är något för dig? Hur använder jag AI i min marknadsföring? Vad skall jag tänka på om jag vill implementera AI i mitt företag?
Vi kommer lyfta fördelarna men även fallgroparna med att använda AI-drivna personliga rekommendationer i sin marknadsföring. Används det på rätt sätt kan du och ditt företag ta er till nästa nivå. Lära er jobba smartare och effektivare, helt enkelt! Häng med!
Innehåll
Vad är fördelarna med AI-driven personlisering?
Det finns flera fördelar med att använda AI-baserade rekommendationssystem i ditt arbete och i dina marknadsföringskampanjer. Här nedan kommer tre tips som du kan ha med dig i dina funderingar.
En fördel är att kunders köp och surf historik kan sparas och data analyseras för att ge varje kund eller besökare en unik personlig rekommendation. När rekommendationerna träffar rätt och kunden känner att det blir personligt och enkelt ökar sannolikheten till att det blir ett köp, vilket så småningom leder till en ökad försäljning.
Ytterligare en fördel är att AI baserade system uppdaterar sina system och rekommendationer i realtid. Detta gör att kunden hela tiden får de mest aktuella produkterna visat för sig. Som i sin tur förbättrar kundnöjdheten och kundengagemanget betydligt.
Samtidigt om du har en kundbas som växer snabbt. Kan AI-baserade system lätt hantera stora mängder data som behöver skalas upp. AI-system kan då bli billigare än traditionella metoder för produktrekommendationer, än t.ex. mänsklig rekommendation. Sist men inte minst är att när en mänsklig person måste sitta och koppla ihop produkter och rekommendationer tar det tid och är även kostsamt.
Ökad lojalitet och kundnöjdhet med AI-drivna rekommendationer
Hur kan man öka lojaliteten och kundnöjdheten med AI-teknik? Det är nämligen så att om du skräddarsyr kundupplevelsen för varje kund med dess preferenser. Känner sig kunden sedd och upplever att sidan hen är inne på känns proffsig.
Vi lever i en tid när vi vill ha snabba svar och där vi lätt skall kunna få hjälp. Trycket på vad vi förväntar oss på en upplevelse ökar. Vi vill ha mer och gränsen flyttas hela tiden framåt. Vad som igår var en nyhet är idag något vi tar som en självklart.
Exempelvis är AI-drivna chatbots och virtuella assistenter som kan ge omedelbara och korrekta svar på kundfrågor, vilket förbättrar kundservicen. Dessa AI-system kan hantera rutinfrågor och frigöra personal som kan fokusera på mer komplexa frågor.
.
Som tidigare nämts är det viktigt att använda data för att förstå kundernas beteende och preferenser. Detta är avgörande för att skapa effektiva AI-drivna rekommendationer och kundanpassningar. Det är viktigt att samarbeta med dataanalytiker och tekniska experter för att säkerställa att vi samlar in och använder data, på ett etiskt sätt och i enlighet med gällande lagar och regler. När det gäller AI-drivna rekommendationer och kundanpassningar, finns det flera strategier som kan vara effektiva beroende på bransch och målgrupp.
Bättre förståelse
Genom att använda AI-verktyg kan marknadsförare analysera och dra insikter från stora datamängder på ett sätt som tidigare var omöjligt. AI kan identifiera mönster och trender i kundbeteenden, vilket ger marknadsförare djupare insikter om sina kunder och hjälper dem att skapa mer relevanta och effektiva marknadsföringskampanjer.
Prediktiv analys
Som nämts kan AI analysera kunddata för att förutse kundernas behov och preferenser. Genom att förstå kundernas beteendemönster kan företagen proaktivt ta itu med deras problem och erbjuda personliga lösningar, vilket leder till ökad kundnöjdhet och lojalitet.
Analys av känslor
Dessutom kan AI även analysera kundfeedback, recensioner och inlägg på sociala medier för att mäta kundernas känslor. Denna information kan hjälpa företag att identifiera förbättringsområden och vidta proaktiva åtgärder för att sedan ta itu med kundernas problem, vilket i slutändan ökar lojaliteten.
Rekommendationssystem
AI-drivna rekommendationssystem kan föreslå relevanta produkter eller tjänster baserat på kundens preferenser och tidigare beteende. Genom att erbjuda personliga rekommendationer kan företag förbättra kundupplevelsen och öka lojaliteten
Ökad kundnöjdhet genom AI-drivna rekommendationer
Optimera kampanjer
AI möjliggör automatisering av olika marknadsföringsprocesser, vilket sparar tid och resurser för marknadsförare. Genom att använda AI kan uppgifter som dataanalys, rapportgenerering och e-postmarknadsföring automatiseras. Genom att automatisera dataanalys kan AI snabbt analysera stora datamängder och extrahera värdefulla insikter. Detta hjälper marknadsförare ytterligare att fatta informerade beslut och optimera sina marknadsföringsstrategier. AI-baserade automatiseringsverktyg kan också underlätta processen med rapportgenerering. Genom att samla och analysera data från olika källor kan AI generera omfattande rapporter och analyser på ett mer effektivt sätt än manuella metoder. Inom e-postmarknadsföring kan AI automatisera och optimera processen med att skicka riktade och relevanta e-postmeddelanden till kunderna. Genom att använda AI för att analysera beteenden och preferenser kan marknadsförare skapa mer effektiva e-postkampanjer som vidare resulterar i högre öppnings- och klickfrekvenser.
Ytterligare kan AI övervaka kundinteraktioner och identifiera potentiella problem innan de eskalerar. Genom att proaktivt ta itu med kundernas problem kan företagen sedan förbättra kundnöjdheten och lojaliteten.
Det många inte tänker på är att vi är många som tillika använder sig utav AI-teknik dagligen, men utan att tänka på det. Vi börjar ta det lite som en självklarhet i många fall. Många använder sig utav chattbotar i sina mobiler men även sina hem i form av Siri eller Alexa. Vi börjar bli mer och mer vana vid Artificiel Inteligens (AI). Till exempel några företag som är duktiga på att nyttja detta i sin marknadsföring genom AI-drivna rekommendationer & personalisering är Amazon, Spotify, Sephora och Netflix.
Amazon
Amazon använder avancerade AI-algoritmer för att leverera skräddarsydda produktrekommendationer till sina kunder. Genom att analysera köphistorik, beteendedata och produktpreferenser skapar Amazon vidare en personlig shoppingupplevelse för sina kunder.
Deras AI-drivna rekommendationssystem har inte bara ökat försäljningen avsevärt, utan ytterligare förbättrat kundupplevelsen. Genom att erbjuda relevanta rekommendationer skapar Amazon en lockande shoppingmiljö som uppmuntrar kunder att återkomma och utforska nya produkter.
Spotify
Spotify, den omtyckta musikströmningstjänsten, använder avancerad AI-teknik för att skapa skräddarsydda spellistor. Dessa är baserade på hänsyn till användarens unika musikaliska preferenser och beteenden.
Genom att vidare analysera data som lyssningshistorik, genrep referenser och användarbeteenden kan Spotify leverera personligt anpassade spellistor och rekommendationer till varje enskild unik användare. Denna AI-drivna teknik hjälper användare att upptäcka nya låtar och artister som passar deras smak, vilket i sin tur ökar engagemanget på plattformen.
Slutligen har Spotify framgångsrikt utnyttjat AI-tekniken för att förbättra användarupplevelsen, öka lyssningsvolymen och differentiera sig från sina konkurrenter.
Sephora
Hit hör även Sephora som tar stora steg inom e-handelsinnovation genom lanseringen av en AI-baserad applikation som hjälper konsumenter att hitta specifika nyanser genom att enkelt ladda upp ett foto. Grundat 1970 och förvärvat av LVMH 1997, driver Sephora cirka 2 300 butiker i 33 länder världen över, inklusive över 430 butiker i Nord- och Sydamerika.
År 2015 lanserade Sephora sitt innovationslabb för att fokusera på användningen av olika typer av artificiell intelligens, såsom naturlig språkbehandling, maskininlärning och datorseende. för att vidare överbrygga klyftan mellan sina online- och butiksupplevelser.
I butiken har Sephora skapat en mycket personlig upplevelse för sina kunder. Närmare bestämt genom att låta dem interagera med AI på samma sätt som de skulle göra med en traditionell säljare. Kort sagt investerar Sephora i AI och samarbetar med personaliseringsspecialister som Dynamic Yield för att ge kunderna skräddarsydda produktrekommendationer. Dynamic Yields algoritmer för maskininlärning väger in faktorer som plats, tidigare visade artiklar och köpta artiklar
Netflix
Slutligen har vi jätten Netflix där maskininlärningsteknik utgör kärnan i deras rekommendationssystem. Netflix AI-mekanism är ansvarig för att leverera rekommendationer baserade på användarens preferenser och en mängd andra faktorer. Netflix algoritmer kurerar användarsidorna och identifierar mönster i deras betyg och tittarhistorik. Både explicit och implicit data samlas in, inklusive tummen upp eller tummen ner, tittningstid, strömningsplats, binge-tendenser, med mera.
Genom att bearbeta data från Netflix 223 miljoner betalande abonnenter och analysera mönster och användarbeteende med hjälp av maskininlärning. Slutligen kan algoritmen leverera mer exakta förutsägelser och rekommendationer för nästa tittning. Denna optimering av användarupplevelsen förbättrar Netflix och som automatiskt lockar fler prenumeranter.
Hur ser framtiden ut inom personanpassad marknadsföring och AI-drivna rekommendationer?
När vi tittar på framtiden ser vi en enorm potential för AI inom marknadsföring. Tekniken fortsätter att utvecklas och blir allt mer sofistikerad, vilket öppnar upp nya möjligheter för marknadsförare att skapa mer effektiva och personliga kampanjer. Genom att använda AI kan marknadsförare dra nytta av avancerade algoritmer och datadriven insikt för att förutspå kundbeteenden, automatisera processer, skapa anpassade upplevelser och optimera resultatet av sina marknadsföringsinsatser. AI kan fungera som en kraftfull resurs för att förbättra marknadsförarens beslutsfattande och skapa en konkurrensfördel på den snabbt föränderliga marknaden.
När AI-tekniken inte riktigt hänger med
Vad kan nackdelarna vara med AI-teknik? Finns det några? Allt har så klart sina risker och nackdelar även har Marknadsföring genom AI-drivna personliga rekommendationer det. Ett stort problem är säkerheten och integriteten med att använda uppgifter. För att kunna driva AI-drivna marknadsföringssystem krävs det stora mängder med data. Bearbetning av så stora mängder kundinformation kan vidare öka risken för att det kan bli ett dataintrång.
En annan nackdel kan var en brist hos AI-algoritmerna. Det kan nämligen vara så att Algoritmerna kan ärva fördomar från de data som de har tränats på. Det kan skapa oavsiktliga marknadsföringskampanjer som till exempel är diskriminerande. Även skapa kundprofiler som är baserade på beteenden och geografisk data som ev kan utesluta specifika grupper av människor.
Ytterligare en nackdel kan vara en övertro på AI-drivna rekommendationer, som kan leda till invasiv och ihållande riktad marknadsföring. När kunder känner att de är kränkta kan det leda till minskat förtroende för varumärket. Det är därför viktigt att ha en mänsklig hand inblandad i kampanjerna, eftersom endast en människa är känslig för känslor och kan visa empati.
Till sist, om du använder dig enbart utav AI i din marknadsföring finns en risk att du tappar dina kunder. Det behövs empati och mänskliga insikter för att rätt innehåll skall nå ut till rätt läsare.
Hur implementerar du dina AI-strategier i ditt bolag?
Att utveckla en strategi som integrerar AI i din marknadsföringsinsats kräver en noggrann planering och implementering. Börja med att definiera dina övergripande mål och identifiera vilka områden inom marknadsföring där AI kan ge störst värde. Det kan vara allt från att automatisera e-postmarknadsföring till att skapa mer avancerade personaliserade kampanjer baserat på kundbeteenden.
En framgångsrik implementering av AI kräver också utbildning och engagemang från ditt team. Se till att förse dina marknadsförare och medarbetare med den kunskap och de resurser de behöver för att använda och utnyttja AI-verktygen effektivt. Skapa sedan en kultur där ditt team är öppet för förändring och kontinuerligt strävar efter att lära sig och anpassa sig till de möjligheter som AI erbjuder.
Börja litet
Det finns många sätt som AI kan förbättra din verksamhet på, och de är inte alltid de mest flashiga. Det är sällan det gäller för hela företaget. Gör dig av med föreställningen att AI är en magisk knapp. Tänk istället på små områden i företaget som kan dra nytta av automatisering.
Ett bra sätt att börja på är att titta på de områden där du kanske vill lägga till AI och göra dem större. Hitta sätt som AI effektivt kan göra deras jobb enklare innan du sedan införlivar det i din verksamhet på ett större sätt.
Var experimentell och målinriktad
Maskininlärning och AI kräver att man experimenterar och testar sig fram. Var proaktiv och kreativ när du tar fram användningsområden för AI.
Dessa områden är utgångspunkter när du funderar på att implementera AI innan du börjar införliva det i din verksamhet på större sätt. Testa olika platser för AI i ditt företag; du kanske upptäcker att de mest effektiva sätten inte är vad du ursprungligen trodde.
Ta inte bort människan
AI kräver fortfarande den mänskliga aspekten för att bli ett effektivt och tillförlitligt verktyg. För det första kräver AI en enorm mängd mänskligt förarbete för att skapa högkvalitativa träningsdata. För det andra behöver du experter som går igenom utdata, validerar dem och testar dem för fel. Du kommer inte att kunna få ut mesta möjliga av verktyget utan mänsklig intelligens i kombination.
Använd AI för att förstärka innovation
Att integrera AI i verksamheten kan ge betydande fördelar, men det kräver ett genomtänkt och metodiskt tillvägagångssätt.
AI är inte ett fristående verktyg för innovation, och det kan inte skapa något som inte finns där. Det finns effektiva sätt och tekniker för att implementera AI och maskininlärning i ditt företag. I de flesta fall kommer det att vara sätt som du kan höja nivån på dina processer och, framför allt, dina medarbetare. Det beror på att vad AI kan göra är att förstärka innovation. Slutligen om ditt företag är din scen, tänk på AI inte som artisten, utan som mikrofonen.
Sammanfatting
Sammanfattningsvis måste företagen hitta en balans mellan AI-drivna marknadsföringsinsikter och mänsklig kunskap. Även om AI kan ge värdefull datadriven vägledning kan den inte ersätta den intuitiva förståelse och kreativa vision som människor bidrar med. Mänsklig expertis ger en djupare förståelse för kundernas känslor, kulturella nyanser och sammanhang, vilket gör det möjligt för marknadsförare att skapa en personlig kundupplevelse. Slutligen de företag som kan se fördelarna och få in tekniken i sitt arbetssätt och kan utnyttja fördelarna det ger, kommer få ett försteg på marknaden mot sina konkurrenter.
Linda Hillum
Marknadsföring genom AI-drivna personliga rekommendationer
Taggar
- AI-drivna rekommendationer
- AI-driven personalisering
- Marknadsföring
- AI-marknadsföring
- Hur AI kan hjälpa e-handeln
- Personlisering
- Maskininlärning