Ni kan lita på datavetenskapen för att analysera användarbeteenden, preferenser, feedback och egenskaper för att förutsäga beteende och leverera unika, personaliserade upplevelser. Det hjälper er att öka engagemanget och enkelt erbjuda dynamiska och personliga kontaktytor.
Även om AI-personalisering kan erbjuda bättre målanpassning och större möjlighet att optimera konverteringsgraden ser marknadsförarna utmaningar när det gäller att ta datavetenskapen till sig, eftersom det är så komplext.
Ledningen vill inte släppa kontrollen.
Brist på kontroll över funktionerna.
Rädsla för komplex automatisering.
Brist på utvecklingskompetens.
Fördelarna med AI-personalisering sträcker sig bortom arbetsflödeseffektivitet. Ni kan uppnå vinster inom flera viktiga områden.
Maskininlärningsalgoritmer passar bättre för att optimera innehåll noggrant och snabbt i en skala som mänsklig analys och mänskligt beslutsfattande inte kan matcha.
Genom att förlita er på AI-personalisering för att förstå målgrupperna bättre, minimerar ni risken för ensidigt eller bristfälligt beslutsfattande.
Med AI-personalisering kan ni leverera mer relevant innehåll, eftersom realtidsdata utgör grunden för användarupplevelserna. Genom att kombinera data från både interna och olika externa källor kan maskininlärningsmotorer förbättra relevansen snabbare.
Personaliseringsaktiviteter förbättrar avkastningen på era investeringar, lyfter kors- och merförsäljningen samt genererar högre intäkter än kampanjer som inte är personaliserade.
Adobe Target, som drivs av Adobe Sensei, förbättrar innehållsrelevansen och precisionen på målinriktningen samtidigt som det optimerar upplevelserna och automatiserar leveransen av innehåll, produkter och erbjudanden som är personaliserade. Bädda in era egna datamodeller och algoritmer i Target för att passa ert företags behov.
Se hur Adobe hjälper ledande varumärken att bygga kraftfulla automatiska upplevelser.
”Att öka kundupplevelsens relevans har alltid varit det främsta målet. Att ha en mer relevant konversation.”
– Rob Jackson,
medgrundare, DBI
![Det är viktigt för oss att förstå varför [kunderna] är där. Då kan vi leverera en upplevelse som matchar deras intentioner.](/content/dam/dx/us/en/experience-cloud/topics/ai-personalization/54658.en.exc.feature.progexion.490x183.jpg.img.jpg)
”Det är viktigt för oss att förstå varför [kunderna] är där. Då kan vi leverera en upplevelse som matchar deras intentioner.”
– LJ Jones,
chef för optimering, Progrexion
På vilket sätt underlättar artificiell intelligens arbetet med personalisering?
Det lägger till en kognitiv komponent i traditionellt människostyrda och automatiserade uppgifter. Med maskininlärningsalgoritmer kan ni hantera stora mängder data och få den mest effektiva kombinationen av innehåll, produkt och erbjudande.
Underlättar AI-personalisering arbetet med att strukturera innehåll?
Eftersom AI observerar användarbeteenden och snabbt kan filtrera enorma bibliotek med innehåll underlättar det arbetet med att välja innehåll för återanvändning eller återmarknadsföring avsevärt.
På vilket sätt underlättar AI-personalisering arbetet med att strukturera innehåll?
AI-personalisering kan hjälpa er att leverera optimalt innehåll eller designmallar till er målgrupp, men det kan ännu inte strukturera data.
På vilket sätt hjälper AI-personalisering ifråga om att bygga upp målgruppsanalysen?
Algoritmer hjälper till att ta fram och betygsätta egenskaper, önskemål och beteenden hos användarna samt sammanhangsbaserade identifierare som exempelvis plats eller tid på dygnet.
Är AI-personalisering värt investeringen?
Det är till stor hjälp om ni snabbt behöver skala era personaliseringssatsningar. Riktade rekommendationer från maskininlärning har visat sig bidra med upp till 30 procent av intäkterna för ledande varumärken.
Är AI-personalisering begränsat till mejl- och webbplatsinnehåll?
Nej. Personalisering som bygger på datavetenskap kan användas över alla digitala kontaktytor, vilket ger allt relevantare innehåll över alla kanaler och uppkopplade skärmar och enheter.