Hoe AI helpt bij het personaliseren op grote schaal

Artificial intelligence (AI) en machine learning stellen je als bedrijf in staat om te personaliseren op grote schaal. Ook ben je beter in staat om te voldoen aan de continu veranderende klantvraag. In deze whitepaper krijg je een beeld van hoe je door gebruik te maken van AI en machine learning op grote schaal kan personaliseren. Het document beschrijft welke onderdelen AI omvat, welke voordelen AI je kan bieden en hoe je AI kan toepassen binnen je organisatie.

De transformatie van customer experiences

Het is voor marketeers minder belangrijk om te weten hoe AI werkt. Wel belangrijk om te weten is wanneer en hoe AI-mogelijkheden toegepast moeten worden en welke toegevoegde waarde AI levert voor zowel je klant als bedrijf.

AI en machine learning zijn misschien wel de meest opwindende ontwikkelingen in marketing en e-commerce sinds jaren. Door gebruik te maken van deze nieuwe ontwikkelingen kan je:

• Het segmentatieplafond doorbreken.
• Betere beslissingen nemen door het uitvoeren trend- en clusteranalyses.
• Nieuwe productassociaties ontdekken en vertalen naar nieuwe oplossingen.
• De betrokkenheid en tevredenheid van klanten te verbeteren.

De uitdaging van personalisatie

Het creëren van een unieke en gepersonaliseerde klantbeleving op verschillende kanalen is moeilijk. Alle interacties (o.a. op websites, social media en via e-mail) moeten naadloos op elkaar aansluiten. En elke keer moeten deze contactmomenten voldoen aan de verwachting van je klant.

Laat AI voor je werken

AI en machine learning verzamelt en verrijkt continu data. Deze data kan je vervolgens gebruiken om te personaliseren, in feite doet machine learning het werk. Een systeem als Episerver Insight maakt gebruik van geselecteerde algoritmen om meerdere gegevensbronnen en patronen, clusters en trends te verwerken en te sorteren. Het kan:

• Je helpen bij het verbeteren van de besluitvorming.
• Een hypothese direct bewijzen of weerleggen.
• De marketingagenda beïnvloeden door verborgen patronen en segmenten identificeren.
• Klantprofielen herkennen door het identificeren van segmenten, patronen en clusters.

Het toepassingsbereik van AI

AI is geen personalisatie-strategie. Het kan worden ingezet voor personalisatie, maar ook voor onder andere data-analyse en voorraadbeheer. Ook kan AI worden ingezet bij rechtvaardigen of weerleggen van de huidige aanpak van personalisatie en kan antwoorden geven op welke factoren de verkoop beperken of juist stimuleren.

Sommige toepassingen voegen nieuwe mogelijkheden toe, zoals Natural Language Processing (NLP). Het ontwikkelen van een personalisatietraject vereist dat marketeers gefocust blijven op het verder uitbouwen en verbeteren van de Customer Lifetime Value (CLV). Ook is het aan te raden om te overwegen hoe AI kan helpen om kansen en pijnpunten aan te pakken. AI wordt vaak ingezet voor:

• Het doen van aanbevelingen.
• Segmentatie-doeleinden.
• Het personaliseren van landingspagina’s en customer experiences.
• Gepersonaliseerde zoekmogelijkheden op websites.
• Predictive analytics en prognotisering.

Met AI kun je intelligente gepersonaliseerde campagnes ontwikkelen die tot grote resultaten leiden.

De whitepaper kort samengevat:

• Hoe je met artificial intelligence en machine learning op grote schaal kan  personaliseren.
• AI-gebaseerde inzichten uit omnichannel klantdata kunnen leiden tot een verbeterde besluitvorming, campagne-ontwikkeling en strategiebepaling.
• Hoe realtime personalisatie leidt tot een verbeterde klantervaring
• De inzet van predictive analytics en hoe dit bijdraagt aan een betere voortgang in de marketing- en salesfunnel.
• Hoe je de use cases voor je organisatie kan identificeren en snel aan de slag kan met de uitrol van artificial intelligence.