Met behulp van datawetenschap kun je gedrag, voorkeuren, feedback en kenmerken van gebruikers analyseren. Op basis van die analyse kun je gedrag voorspellen en unieke gepersonaliseerde ervaringen bieden. Zo kun je heel eenvoudig de betrokkenheid vergroten en dynamische één-op-één-contactpunten bieden.
Hoewel AI-personalisatie kansen biedt om de targeting en het conversiepercentage te optimaliseren, worden marketeers die datawetenschap willen inzetten soms geconfronteerd met uitdagingen omdat het proces zo gecompliceerd is.
Leidinggevenden willen de controle niet uit handen geven.
Onvoldoende functionaliteitscontrole.
Angst voor de complexiteit van automatisering.
Gebrek aan ontwikkelexpertise.
AI-personalisatie biedt meer voordelen dan alleen efficiënte workflows. Je kunt winst boeken op verschillende cruciale terreinen.
Machine learning-algoritmen zijn in staat om content snel en nauwkeurig te optimaliseren op een schaal die niet mogelijk is bij menselijke analyses en besluitvorming.
Dankzij AI-personalisatie begrijp je je doelgroepen beter, waardoor risico’s als gevolg van subjectieve of foutieve besluitvorming worden beperkt.
AI-personalisatie zorgt dat er relevantere content wordt geleverd doordat gebruikerservaringen worden aangestuurd door real-time data. Machine learning-systemen combineren data uit de eerste, tweede en derde hand om relevantere content te leveren.
Met personalisatieactiviteiten kun je het rendement op je investeringen verbeteren, de cross-sell- en upsell-resultaten opschroeven en een hogere omzet genereren dan met niet-gepersonaliseerde campagnes.
Adobe Target op basis van Adobe Sensei zorgt dat relevantere content wordt aangeboden en dat nauwkeuriger wordt getarget. Daarnaast zorgt Target voor geoptimaliseerde ervaringen en automatische levering van gepersonaliseerde content, producten en aanbiedingen. Integreer je eigen datamodellen en algoritmen in Target om alles af te stemmen op je bedrijfsbehoeften.
Kijk hoe Adobe topmerken helpt om krachtige geautomatiseerde ervaringen te creëren.
“De relevantie van de klantervaring vergroten, dat is altijd ons hoofddoel geweest. We willen een relevanter gesprek voeren.”
– Rob Jackson,
medeoprichter, DBI
“Het is belangrijk dat we weten wat de intentie van klanten is. We kunnen dan een ervaring bieden die aansluit bij die intentie”
- LJ Jones,
Director of Optimization, Progrexion
Hoe kan kunstmatige intelligentie helpen om personalisatie te verbeteren?
Kunstmatige intelligentie voegt een cognitieve component toe aan geautomatiseerde taken en taken die door mensen worden uitgevoerd. Machine learning-algoritmen kunnen grote hoeveelheden data verwerken en vervolgens de effectiefste combinatie van content, product en aanbieding voorstellen.
Kan AI-personalisatie helpen met contentcuratie?
AI observeert gebruikersgedrag en online gewoonten van andere gebruikers en versnelt het filteren van content in enorme bibliotheken. Zo helpt AI met het selecteren van content die vervolgens kan worden aangepast of geretarget.
Hoe kan AI-personalisatie helpen met contentcuratie?
AI-personalisatie kan je helpen om de optimale content of ontwerpsjabloon aan je doelgroep te leveren, maar het is nog niet mogelijk om data om te zetten in creatives.
Hoe kan AI-personalisatie audience intelligence bevorderen?
Algoritmen leggen eigenschappen, voorkeuren en gedrag van gebruikers bloot en geven daar een score aan. Deze informatie wordt gecombineerd met contextuele identificatiekenmerken zoals de locatie of het tijdstip van de dag.
Is AI-personalisatie de investering waard?
AI is een zeer nuttig hulpmiddel om je personalisatieactiviteiten snel te schalen. Het is aangetoond dat gerichte aanbevelingen op basis van machine learning goed zijn voor tot 30 procent van de omzet van toonaangevende merken.
Is AI-personalisatie beperkt tot e-mail en websitecontent?
Nee. Personalisatie op basis van datawetenschap kan worden toegepast op alle digitale contactpunten, zodat steeds relevantere content wordt getoond via alle kanalen en verbonden schermen en apparaten.