AI för marknadsföring i detaljhandeln

I en värld där kunderna interagerar med varumärken via otaliga kanaler blir det allt viktigare för återförsäljarna att erbjuda relevanta och personliga upplevelser – helst i realtid.

Artificiell intelligens (AI) håller på att förändra spelreglerna: Den gör det möjligt för företag att inte bara reagera på kundernas beteende, utan även att förutse det. Detta skapar helt nya möjligheter för automatisering och individualisering. Fördelarna med dessa system beror dock i hög grad på kvaliteten på de data som de matas med. Endast exakta, aktuella och relevanta data leder till tillförlitliga förutsägelser – ofullständig eller förvrängd information kan å andra sidan leda till felaktig personalisering eller diskriminerande mönster. Med LLM och gen-AI växer också ansvaret för att hantera data.

Make it Personal: One-To-One Marketing omdefinierad

Traditionell marknadsföring riktade sig ofta till demografiska grupper eller marknadssegment. Med AI flyttas fokus till beteendeinriktad marknadsföring (Behavioral Targeting): varje kund får ett skräddarsytt meddelande baserat på sitt beteende, sin köphistorik och sina intressen. Algoritmer analyserar enorma mängder data i realtid och genererar personliga produktrekommendationer, dynamiska priser eller individualiserat innehåll i nyhetsbrev – inklusive föredragna varumärken, prisnivåer eller till och med den perfekta tidpunkten för att skicka dem. AI gör det möjligt för marknadsföringsteam att automatiskt personalisera innehåll över flera kontaktpunkter. Studier visar att sådana åtgärder kan öka konverteringsgraden med upp till 41%.

I en nyligen genomförd fallstudie avslöjade artificiell intelligens köpmönster som, när de väl uttrycktes som kampanjerbjudanden i LAGO, ledde till betydande försäljningsökningar. Med andra ord kan AI omvandla dina befintliga data till direkt, relevant kommunikation med dina kunder.

Enligt TTMS-artikeln är AI-driven personalisering nu avgörande för B2B-marknadsförare. Det möjliggör mycket anpassningsbart, dynamiskt skräddarsytt innehåll och meddelanden baserat på kundbeteende, företagsdata och avsiktssignaler. I stället för att förlita sig på gissningar hjälper prediktiv analys och AI-driven segmentering teamen att leverera rätt budskap till rätt målgrupp vid rätt tidpunkt. Det här tillvägagångssättet ökar engagemanget, förbättrar kvaliteten på leads och effektiviserar marknadsförings- och försäljningsaktiviteterna. Denna effektivitet leder ofta till snabbare pipelineutveckling och högre konverteringsgrad.

Med Comosoft LAGO:s Product Information Management (PIM) integrerat i marknadsföringsstacken kan tillverkare säkerställa att varje produktdetalj är korrekt och kan matas in i de AI-drivna personaliseringsmotorerna för att leverera korrekta, kontextuella meddelanden i stor skala.

Make it Multichannel: Datadriven personalisering i alla kanaler

Comosoft LAGO gör det redan möjligt för återförsäljare att planera, hantera och producera exceptionella veckobroschyrer och flygblad, inklusive versionering efter region, språk och demografi. Metoden för automatisering av data minskar arbetskostnaderna med upp till sextio procent och förkortar tiden till marknaden med upp till trettio procent. Men LAGO är inte begränsat till tryckt material eller en snäv formel för ”en-till-många”-meddelanden.

AI gör det möjligt att kombinera data från olika kontaktpunkter till en holistisk kundprofil. Till exempel kan en användare som visar intresse för en produkt på Instagram få riktade rekommendationer eller exklusiva rabatter några timmar senare när han eller hon besöker webbplatsen. Den här typen av personalisering över flera kanaler ökar inte bara relevansen utan också kundlojaliteten. Enligt en studie av McKinsey (2021) ökar sannolikheten för ett köp med 3 till 5 gånger när företag använder datadriven personalisering i flera kanaler.

Make it Respectful: Den mörka sidan av dataanvändning

Även om AI är kraftfullt inom marknadsföring väcker det också kritiska frågor. Det finns en fin linje mellan användbar personalisering och påträngande övervakning. Många konsumenter tycker att det är obehagligt när varumärken verkar veta ”för mycket” om dem.

En studie från University of Pennsylvania och Center for Digital Democracy (2020) visar att de flesta tillfrågade känner sig obekväma när företag gör omfattande analyser av deras beteende på nätet, även om det är till deras egen fördel. Det blir särskilt problematiskt när personlig reklam baseras på känslig information, t.ex. hälsodata eller politiska åsikter.

Nyckeln är därför att använda data på ett ansvarsfullt sätt. Transparent kommunikation, genuint samtycke och en tydlig nytta för kunden måste stå i centrum för varje AI-strategi. Det är det enda sättet att bygga upp förtroende och långsiktiga kundrelationer.

Make It Meaningful: Relevans istället för sensorisk överbelastning

Personalisering är bara effektivt om det ger ett verkligt mervärde för kunden. Alltför många varumärken förlitar sig på AI-stödd personalisering, men missar det individuella sammanhanget eller ger irrelevanta rekommendationer. Kunden känner sig då irriterad snarare än förstådd.

”Meningsfull personalisering” innebär inte bara att agera baserat på data, utan också att tänka på ett användarcentrerat sätt: Vilken information är verkligen till hjälp i interaktionsögonblicket? Vilket innehåll passar kundens aktuella livssituation? En person som är på semester vill till exempel inte ha erbjudanden om butiksbesök – men kanske lämpliga reseprodukter eller en fördröjd leveranstid. Fokus måste ligga på relevans, timing och känslomässigt sammanhang. Det är det enda sättet att skapa verklig respons.

Behavioral Targeting: ligga steget före kundernas behov

En av de mest kraftfulla tillämpningarna av AI inom B2B-tillverkning är prediktiv analys. Genom att analysera tidigare beteenden, köphistorik och marknadssignaler kan AI förutse framtida köpmönster och identifiera potentiella kunder med hög potential redan innan de säger något.

En studie av Frontiers in AI från 2024 visar att B2B-företag med starka AI-kapaciteter, såsom avancerad analys och automatisering, förbättrade sina marknadsföringsprocesser, särskilt inom områdena informationshantering och implementering. Dessa förbättringar ökade kundernas livstidsvärde avsevärt genom att öka långsiktig retention och engagemang.

För tillverkare som hanterar komplexa produktkataloger, säsongsvariationer eller regionala krav är den här typen av framförhållning oerhört värdefull. I kombination med ett centraliserat system som LAGOs PIM kan dessa förutsägelser snabbt implementeras för att säkerställa att dina marknadsförings- och försäljningsinsatser alltid ligger ett steg före.