AI for markedsføring i detaljhandelen
Kraften i prediktiv personalisering og automatisering
En enhetlig tilnærming til data er avgjørende for effektiv, AI-drevet personalisering og automatisering - og for fortjenesten som kan oppnås.
I en verden der kundene samhandler med merkevarer via utallige kanaler, blir det stadig viktigere for forhandlere å tilby relevante og personaliserte opplevelser – helst i sanntid.
Kunstig intelligens (AI) er i ferd med å endre spillereglene: Den gjør det mulig for bedrifter ikke bare å reagere på kundeatferd, men også å forutsi den. Dette skaper helt nye muligheter for automatisering og individualisering. Fordelene med disse systemene avhenger imidlertid i avgjørende grad av kvaliteten på dataene de mates med. Bare presise, oppdaterte og relevante data fører til pålitelige prediksjoner – ufullstendig eller forvrengt informasjon kan derimot føre til feil personalisering eller diskriminerende mønstre. Med LLM-er og gen-AI vokser også ansvaret for datahåndtering.
Så før du setter i gang et nytt AI-initiativ, spesielt når det gjelder personalisering, bør du sørge for at dataene dine er tilgjengelige, sikre og av tilstrekkelig kvalitet til å gi de riktige resultatene. Dette starter med å ha en SSTO-modell (Single Source of Truth) for dataene dine. For forhandlere betyr dette å bruke robuste PIM-systemer (Product Information Management) og DAM-systemer (Digital Asset Management), for eksempel LAGO fra Comosoft.
Kunstig intelligens er bare så god som kvaliteten på dataene du mater den med.
Make it Personal: One-to-One-Marketing redefinert
Tradisjonell markedsføring er ofte rettet mot demografiske grupper eller markedssegmenter. Med kunstig intelligens flyttes fokuset over på atferdsmålretting (Behavioral Targeting): Hver kunde får et skreddersydd budskap basert på atferd, kjøpshistorikk og interesser. Algoritmer analyserer enorme mengder data i sanntid og genererer personlige produktanbefalinger, dynamiske priser eller individualisert innhold i nyhetsbrev – inkludert foretrukne merker, prisnivåer eller til og med det ideelle tidspunktet å sende dem på. AI gjør det mulig for markedsføringsteamene å automatisk personalisere innhold på tvers av flere kontaktpunkter. Studier viser at slike tiltak kan øke konverteringsraten med opptil 41 %.
I en nylig casestudie avdekket kunstig intelligens kjøpsmønstre som, når de ble uttrykt som kampanjetilbud i LAGO, førte til en betydelig økning i salget. Kunstig intelligens kan med andre ord gjøre eksisterende data om til direkte, relevant kommunikasjon med kundene dine.
Ifølge TTMS-artikkelen har AI-drevet personalisering blitt uunnværlig for B2B-markedsførere. Det gjør det mulig å skreddersy innhold og budskap dynamisk basert på kundeatferd, bedriftsdata og intensjonssignaler. I stedet for å basere seg på gjetninger, hjelper prediktive analyser og AI-drevet segmentering teamene med å levere riktig budskap til riktig målgruppe til riktig tid. Denne tilnærmingen øker engasjementet, forbedrer kvaliteten på potensielle kunder og effektiviserer markedsførings- og salgsaktivitetene. Denne effektiviteten fører ofte til raskere progresjon i pipelinen og høyere konverteringsrater.
Med Comosoft LAGOs Product Information Management (PIM) integrert i markedsføringsstakken kan produsentene sikre at alle produktdetaljer er nøyaktige og kan mates inn i de AI-drevne personaliseringsmotorene for å levere nøyaktige, kontekstuelle meldinger i stor skala.
Make it Multichannel: Datadrevet personalisering i alle kanaler
Comosoft LAGO gjør det allerede mulig for forhandlere å planlegge, administrere og produsere enestående ukentlige brosjyrer og flyers, inkludert versjonering etter region, språk og demografi. Dataautomatiseringen reduserer arbeidskostnadene med opptil 60 prosent og forkorter tiden til markedet med opptil 30 prosent. Men LAGO er ikke begrenset til trykt materiale eller en snever «One-to-Many»-kommunikasjonsformel.
LAGO kombinerer kundedata med produktdata og viser resultatene i alle digitale kanaler.
LAGOs datapersonaliseringspotensial kan kombinere kundedata (adresser, anbefalinger og kjøpsatferd) med produktinformasjon og bilder, og vise resultatet i alle digitale kanaler. I dag er kundereisen sjelden lineær – forbrukerne veksler mellom nettbutikker, apper, sosiale medier og fysiske butikker. Utfordringen for detaljister er å skape konsistente og kontekstualiserte opplevelser på tvers av alle kanaler.
Kunstig intelligens gjør det mulig å kombinere data fra ulike berøringspunkter til en helhetlig kundeprofil. For eksempel kan en bruker som viser interesse for et produkt på Instagram, få målrettede anbefalinger eller eksklusive rabatter noen timer senere når han eller hun besøker nettstedet. Denne typen personalisering på tvers av kanaler øker ikke bare relevansen, men også kundelojaliteten. Ifølge en studie fra McKinsey (2021) øker sannsynligheten for et kjøp med tre til fem ganger når bedrifter bruker datadrevet personalisering i flere kanaler.
Make it Respectful: Den mørke siden ved bruk av data
Selv om kunstig intelligens er et kraftfullt verktøy innen markedsføring, reiser det også kritiske spørsmål. Det er en hårfin grense mellom nyttig personalisering og påtrengende overvåking. Mange forbrukere synes det er ubehagelig når merkevarer ser ut til å vite «for mye» om dem.
En studie fra University of Pennsylvania og Center for Digital Democracy (2020) viser at de fleste respondentene føler seg ukomfortable når selskaper foretar omfattende analyser av nettatferden deres, selv om det er til deres egen fordel. Særlig problematisk blir det når persontilpasset reklame er basert på sensitiv informasjon, for eksempel helseopplysninger eller politiske synspunkter.
Nøkkelen er derfor å bruke data på en ansvarlig måte. Åpen kommunikasjon, ekte samtykke og en klar fordel for kunden må stå i sentrum for enhver AI-strategi. Bare slik kan man bygge tillit og langsiktige kundeforhold.
Make It Meaningful: Relevans i stedet for sanseoverbelastning
Personalisering er bare effektivt hvis det gir reell merverdi for kunden. Altfor mange varemerker baserer seg på AI-støttet personalisering, men går glipp av den individuelle konteksten eller kommer med irrelevante anbefalinger. Kunden føler seg da irritert i stedet for forstått.
«Meningsfull personalisering» betyr ikke bare å handle basert på data, men også å tenke brukersentrert: Hvilken informasjon er virkelig nyttig i interaksjonsøyeblikket? Hvilket innhold passer til kundens nåværende livssituasjon? En person som er på ferie, vil for eksempel ikke ha tilbud om butikkbesøk – men kanskje passende reiseprodukter eller en forsinket leveringstid. Fokuset må være på relevans, timing og emosjonell kontekst. Bare på den måten kan man skape reell respons.
Behavioral Targeting: Ligg ett skritt foran kundenes behov
En av de mest effektive anvendelsene av kunstig intelligens i B2B-produksjon er prediktiv analyse. Ved å analysere tidligere atferd, kjøpshistorikk og markedssignaler kan kunstig intelligens forutsi fremtidige kjøpsmønstre og identifisere potensielle kunder med stort potensial allerede før de sier noe.
En studie fra Frontiers in AI fra 2024 viser at B2B-bedrifter med sterke AI-kapasiteter, som avansert analyse og automatisering, har forbedret markedsføringsprosessene sine, særlig når det gjelder informasjonshåndtering og implementering. Disse forbedringene har økt kundenes livstidsverdi betraktelig ved å øke det langsiktige engasjementet og lojaliteten.
For produsenter som håndterer komplekse produktkataloger, sesongmessige svingninger eller regionale krav, er dette nivået av fremsynthet utrolig verdifullt. Når de kombineres med et sentralisert system som LAGOs PIM, kan disse spådommene raskt implementeres for å sikre at markedsførings- og salgsarbeidet alltid ligger et skritt foran.
Resultater fra den virkelige verden: Fra kaos til koordinering
En Comosoft-kunde i produksjonsindustrien var tidligere avhengig av manuelle prosesser og usammenhengende verktøy for å administrere markedsføringen for flere titalls produktlinjer og globale regioner. Tidslinjene for kampanjer var lange, versjonering var inkonsekvent, og oppdateringer tok flere uker.
Etter å ha implementert LAGOs integrerte PIM- og DAM-løsning kunne teamet
-
- Lansere regionale kampanjer 30 % raskere
- Eliminere feil i versjoneringen av produktbrosjyrer
- redusere produksjonstiden for e-post med 50 % gjennom gjenbruk av ressurser og automatisering
Disse forbedringene har ikke bare strømlinjeformet arbeidsflyten, men også skapt rom for innovasjon. Med AI-drevne verktøy som håndterer logistikken, har markedsføringsteamet kunnet fokusere på å utvikle smartere budskap, teste nye markeder og gi mer målrettet salgsstøtte.
Finn ut mer om hvordan LAGO og dets AI-drevne personalisering og automatisering kan revolusjonere markedsføringen i detaljhandelen. Eller bestill en demo og se selv.