AI til markedsføring i detailhandlen
Styrken ved forudsigende personalisering og automatisering
En samlet tilgang til data er afgørende for effektiv, AI-drevet personalisering og automatisering - og den fortjeneste, der kan opnås.
I en verden, hvor kunderne interagerer med brands via utallige kanaler, bliver det stadig vigtigere for detailhandlen at tilbyde relevante og personlige oplevelser – helst i realtid.
Kunstig intelligens (AI) er ved at ændre spillereglerne: Den gør det muligt for virksomheder ikke bare at reagere på kundernes adfærd, men også at forudsige den. Det skaber helt nye muligheder for automatisering og individualisering. Fordelene ved disse systemer afhænger dog i høj grad af kvaliteten af de data, som de fodres med. Kun præcise, opdaterede og relevante data fører til pålidelige forudsigelser – ufuldstændige eller forvrængede oplysninger kan på den anden side føre til forkert personalisering eller diskriminerende mønstre. Med LLM’er og gen-AI vokser også ansvaret for at håndtere data.
Så før du starter et nyt AI-initiativ, især et med personalisering, skal du sørge for, at dine data er tilgængelige, sikre og af tilstrækkelig kvalitet til at give de rigtige resultater. Det starter med at have en SSTO-model (Single Source of Truth) for dine data. For detailhandlere betyder det, at de skal bruge robuste PIM-systemer (Product Information Management) og DAM-systemer (Digital Asset Management) som LAGO fra Comosoft.
Kunstig intelligens er kun så god som kvaliteten af de data, man fodrer den med.
Gør det personligt: En-til-en-markedsføring omdefineret
Traditionel markedsføring var ofte målrettet demografiske grupper eller markedssegmenter. Med AI skifter fokus til Behavioral Targeting: Hver kunde modtager et skræddersyet budskab baseret på deres adfærd, købshistorik og interesser. Algoritmer analyserer enorme mængder data i realtid og genererer personlige produktanbefalinger, dynamiske priser eller individualiseret indhold i nyhedsbreve – herunder foretrukne mærker, prisniveauer eller endda det ideelle tidspunkt at sende dem på. AI gør det muligt for marketingteams automatisk at personalisere indhold på tværs af flere kontaktpunkter. Undersøgelser viser, at sådanne tiltag kan øge konverteringsraten med op til 41 %.
I et nyligt casestudie afslørede kunstig intelligens købsmønstre, der, når de blev udtrykt som kampagnetilbud i LAGO, førte til betydelige stigninger i salget. Med andre ord kan AI forvandle dine eksisterende data til direkte, relevant kommunikation med dine kunder.
Ifølge TTMS-artiklen er AI-drevet personalisering blevet uundværlig for B2B-marketingfolk. Det muliggør meget adaptivt, dynamisk skræddersyet indhold og budskaber baseret på kundeadfærd, virksomhedsdata og intentionssignaler. I stedet for at forlade sig på gætterier hjælper forudsigende analyser og AI-drevet segmentering teams med at levere den rigtige besked til den rigtige målgruppe på det rigtige tidspunkt. Denne tilgang øger engagementet, forbedrer kvaliteten af leads og strømliner marketing- og salgsaktiviteter. Denne effektivitet fører ofte til hurtigere progression i pipelinen og højere konverteringsrater.
Med Comosoft LAGO’s Product Information Management (PIM) integreret i marketingstakken kan producenterne sikre, at alle produktdetaljer er nøjagtige og kan føres ind i de AI-drevne personaliseringsmotorer for at levere nøjagtige, kontekstuelle budskaber i stor skala.
Gør det til en multikanal: Datadrevet personalisering på alle kanaler
Comosoft LAGO gør det allerede muligt for detailhandlere at planlægge, administrere og producere enestående ugentlige brochurer og flyers, herunder versionering efter region, sprog og demografi. Dataautomatiseringsmetoden reducerer arbejdsomkostningerne med op til 60 % og forkorter tiden til markedet med op til 30 %. Men LAGO er ikke begrænset til trykte materialer eller en snæver »en-til-mange«-meddelelsesformel.
LAGO kombinerer kundedata med produktdata og viser resultaterne på alle digitale kanaler.
LAGO’s datapersonaliseringspotentiale kan kombinere kundedata (adresser, anbefalinger og købsadfærd) med produktinformation og billeder og vise resultaterne på enhver digital kanal. I dag er kunderejsen sjældent lineær – forbrugerne skifter mellem onlinebutikker, apps, sociale medier og fysiske butikker. Udfordringen for detailhandlen er at skabe ensartede og kontekstualiserede oplevelser på tværs af alle kanaler.
AI gør det muligt at kombinere data fra forskellige berøringspunkter til en holistisk kundeprofil. For eksempel kan en bruger, der viser interesse for et produkt på Instagram, modtage målrettede anbefalinger eller eksklusive rabatter et par timer senere, når han besøger hjemmesiden. Denne type personalisering på tværs af kanaler øger ikke kun relevansen, men også kundeloyaliteten. Ifølge en undersøgelse fra McKinsey (2021) øges sandsynligheden for et køb med 3 til 5 gange, når virksomheder bruger datadrevet personalisering på flere kanaler.
Gør det respektfuldt: Den mørke side af dataudnyttelse
Lige så stærk AI er inden for marketing, lige så mange kritiske spørgsmål rejser den. Der er en hårfin grænse mellem nyttig personalisering og påtrængende overvågning. Mange forbrugere finder det ubehageligt, når brands synes at vide »for meget« om dem.
En undersøgelse fra University of Pennsylvania og Center for Digital Democracy (2020) viser, at de fleste respondenter føler sig utilpas, når virksomheder analyserer deres onlineadfærd grundigt, også selv om det er til deres egen fordel. Det bliver særligt problematisk, når personaliserede reklamer er baseret på følsomme oplysninger som f.eks. sundhedsdata eller politiske synspunkter.
Nøglen er derfor at bruge data ansvarligt. Gennemsigtig kommunikation, ægte samtykke og en klar fordel for kunden skal være i centrum for enhver AI-strategi. Det er den eneste måde at opbygge tillid og langsigtede kunderelationer på.
Gør det meningsfuldt: Relevans i stedet for sensorisk overbelastning
Personalisering er kun effektiv, hvis den giver reel merværdi for kunden. Alt for mange brands benytter sig af AI-understøttet personalisering, men overser den individuelle kontekst eller kommer med irrelevante anbefalinger. Så føler kunden sig irriteret snarere end forstået.
»Meningsfuld personalisering« betyder ikke kun at handle ud fra data, men også at tænke brugercentreret: Hvilke oplysninger er virkelig nyttige i interaktionsøjeblikket? Hvilket indhold passer til kundens aktuelle livssituation? En person, der er på ferie, ønsker f.eks. ikke tilbud om butiksbesøg – men måske passende rejseprodukter eller en forsinket leveringstid. Fokus skal være på relevans, timing og følelsesmæssig kontekst. Det er den eneste måde at skabe reel respons på.
Adfærdsmæssig målretning: Vær et skridt foran kundernes behov
En af de mest effektive anvendelser af AI i B2B-produktion er forudsigende analyser. Ved at analysere tidligere adfærd, købshistorik og markedssignaler kan AI forudsige fremtidige købsmønstre og identificere potentielle kunder med stort potentiale, selv før de siger noget.
En undersøgelse foretaget af Frontiers in AI fra 2024 viser, at B2B-virksomheder med stærke AI-kapaciteter, såsom avanceret analyse og automatisering, har forbedret deres marketingprocesser, især inden for informationsstyring og implementering. Disse forbedringer øgede kundernes livstidsværdi betydeligt ved at øge den langsigtede fastholdelse og engagement.
For producenter, der håndterer komplekse produktkataloger, sæsonudsving eller regionale krav, er dette niveau af forudseenhed utroligt værdifuldt. Når de kombineres med et centraliseret system som LAGO’s PIM, kan disse forudsigelser hurtigt implementeres for at sikre, at din marketing- og salgsindsats altid er et skridt foran.
-
-
- lancere regionale kampagner 30 % hurtigere
- eliminere fejl i versionering af produktbrochurer
- reducere produktionstiden for e-mails med 50 % gennem genbrug af aktiver og automatis
-