[DEBATT] Personalisering är ett av de mest omtalade och samtidigt mest missförstådda koncepten inom digital marknadsföring idag.
Många arbetar med det, men få fokuserar på rätt saker.
Av Mårten Bokedal, Senior Solution Strategy Director på Optimizely
Problemet ligger inte i tekniken, utan i tankesättet. Den största myten är att marknadsförare bör sträva efter att ”visa rätt sak för rätt person vid rätt tidpunkt”.
Framgångsrik personalisering handlar om något mycket viktigare: att veta vad som faktiskt fungerar. Det är här AI kommer in i bilden – inte som ett trendigt modeord, utan som ett praktiskt verktyg för gå från antaganden till insikter om vad som verkligen är viktigt för dina kunder. På Optimizely ser vi hur AI förändrar hur organisationer arbetar med experimentering i grunden –och genom att göra det omdefinierar det också vad personalisering innebär. Nedan har jag listat några seglivade myter om personalisering och hur moderna, AI-baserade strategier förändrar spelplanen.
Myt nr 1: ”Vi vet redan vad som fungerar för vår målgrupp.”
Många marknadsförare tror att de redan förstår sina kunder. Men utan kontinuerlig experimentering är det sannolikt att mycket bara är antaganden eller rena gissningar. Med AI går det att identifiera smartare testidéer och oväntade beteendemönster, snabbare och mer exakt än någonsin tidigare. Genom att analysera faktiska användardata kan AI föreslå experiment som inte ens erfarna marknadsförare hade kommit på annars.
Mårten Bokedal, Senior Solution Strategy Director på Optimizely
Myt nr 2: ”Personalisering är för komplext för att skalas upp.”
Tekniska begränsningar kan i praktiken göra det svårt att skala upp experiment, och därför dör idéer ofta innan de ens hinner testas. Med AI kan marknadsförare blixtsnabt gå från idé till livetestning. Våra undersökningar visar att den störska effekten uppnås med färre än tio experiment per tekniker och år, förutsatt att det är rätt experiment. AI hjälper dig att hitta dem snabbare.
Myt nr 3: ”Vi har inte tid att analysera testresultat på djupet.”
Vi hör ofta: ”Ingen har tid att gräva i all data.” Det är där AI-agenten blir en ovärderlig partner. Istället för att brottas med data och statistik översätter AI resultaten till tydliga slutsatser som marknadsförare kan agera på:
”Alternativ B ökade konverteringarna med 15 %.”
”Det förenklade formuläret hade störst effekt för mobilanvändare.”
”Nästa steg: testa den här layouten på hemsidan.”
På så sätt kan marknadsförare, inte bara analytiker, förstå resultaten och fatta säkra, datadrivna beslut.
Myt nr 4: ”AI förstår inte vår bransch.”
AI kan inte allt, men för varje dag blir den bättre på att förstå nyanserna inom olika branscher. Redan idag justerar experimentverktyg som drivs av AI-agenter sina rekommendationer utifrån om du arbetar inom exempelvis finans, detaljhandel eller utbildning. Eftersom förväntningar, risker och affärsmål kan skilja sig mellan branscher, sker en löpande anpssning från AI-verktyget. Till exempel: medan ett detaljhandelsvarumärke kan fokusera på att optimera kundens checkout-process, kan en AI-plattform identifiera att den största effekten kommer av att istället prioritera demolösningar, och föreslår relevanta mätvärden och hypoteser i linje med det.
Från assistent till partner
Det kanske mest spännande just nu inom AI-utvecklingen är hur tekniken går från att vara en assistant till att bli en partner, där AI-agenter proaktivt stöder dina experimenteringssatsningar bakom kulisserna. Istället för att behöva promta ditt AI-verktyg varje gång, föreställ dig att du loggar in på din plattform och möts av:
· Experimentidéer som redan står i kö
· Ólika alternativ – inklusive kodförslag
· Planer för testning som redan är klara, och som kommer med relevanta mätvärden
AI-agenter kan förutse möjligheter baserat på historisk data, affärsmål och kundbeteende, och göra grundarbetet, så att du kan fokusera på de strategiska besluten.
Personalisering kräver experiment. Och experiment behöver AI.
Personalisering är inte hokus pokus, det är ett hantverk. AI är verktyget som gör det hantverket skalbart. Men det kräver fortfarande nyfikenhet för att testa, disciplin för att följa data, och mod för att utmana traditionella processer. Med rätt strategi kan AI hjälpa marknadsförare att bli mer snabbrörliga och experimentera smartare – så att de kan leverera bättre upplevelser, baserade på det som verkligen är viktigt för kunden. Det är dags att sluta gissa – och lämna myterna bakom sig.
