IIH Nordic går nu stort ind på AI-modeller, der kan styrke kunderejsen i realtid.
Bureauet har med en række kunder testet og udviklet seks AI-modeller, der kan hjælpe brands og virksomheder med alt fra bedre at ramme det rette publikum, til personalisering af websites i realtid og bedre konverteringsrater. Sådan lyder det fra CEO i IIH Nordic, Lars Gudbrandsson.
”Vi har udviklet seks prædefinerede AI-modeller, som virksomheder kan tage i brug med deres egne data til at hjælpe forskellige dele af kunderejsen. De hjælper med at aktivere data til alt fra at konvertere, bygge målgrupper og forlænge kundelevetiden,” siger Lars Gudbrandsson.
”Vi har brugt og testet modellerne hos kunder. Det unikke ved dem er, at de bliver trænet på kundernes egne data. Kunderne ejer data og output. Samtidig bruger vi noget, der hedder explainable AI.”
Ifølge ham er det centrale i modellerne, at de gør brug af kundernes egne data – og at man kan justere på, hvordan AI-modellerne faktisk vægter de forskellige data ud fra virksomhedens forretningsmål.
”Det betyder, at de rent faktisk kan se de data, som modellen vægter, og kan justere på vægtningen i forhold til deres egne forretningsregler. Der er ingen black box, som man ofte ser med AI.”
De seks modeller
Man skal holde tungen lige i munden, når Lars Gudbrandsson løber de seks forskellige AI-modeller igennem. Det flyver rundt med begreber som likelihood to buy, churn prediction og next best offer.
”Hvis vi ser på den traditionelle tragt med awareness, consideration, conversion og loyalty, så kan AI’en hjælpe på alle dele af kunderejsen,” siger han.
Opsummeret forklarer han de seks modeller således:
- En målgruppe-model: “For det første har vi en cookieless prospecting-model, som finder brugere og målgrupper, der minder om dine egne kunder. Det kan du gøre uden samtykke, fordi vi laver cookieless-tracking og får al data i anonymiseret form.”
- En købsrejse-model: ”Så har vi den anden model, der ser på kunderejsens vigtigste punkter inden køb, som at de forlader kurven eller hopper væk fra browseren.”
- En konverterings-model: ”Den tredje model hjælper med konverteringer og hedder likelihood to buy. Den analyserer sandsynligheden af, om du vil købe et produkt eller inden for en kategori. Her kan vi i real time score alle besøgende på, hvor sandsynligt det er, at de vil købe. Så på den måde kan vi analysere hele kunderejsen på en hjemmeside.”
- En model, der giver bedre tilbud til det næste køb: ”Vi har en model, der hjælper med at skabe et bedre ”next best offer” – hvor den forsøger at regne ud, hvad det mest sandsynlige, du vil købe næste gang, er, og anbefaler det til dig efter et køb. Som medie ville man også kunne bruge den til at tilbyde bedre artikler, man kan læse videre i som bruger.”
- En churn-model: ”Derudover er der også en loyalitets-model, som laver churn prediction. Her ser vi på, hvem der churner, og hvem der har størst sandsynlighed for at respondere positivt på et churn-tilbud.”
- En kundelevetids-model: ”Og den sjette model hedder predictive CLV – den forudser, hvad en kundelevetidsværdi er.”
Vil skære igennem svær konkurrence
Ifølge Lars Gudbrandsson viser testene med kunderne, som har brugt AI-modeller, at de tydeligt virker.
”I vores ”next best offer-model” har vi en ret interessant case med en kunde, der bruger det til deres e-commerce. Med den ser de ikke bare på, hvad folk mest sandsynligt vil klikke videre på. Så det ikke bare er den samme Nike-sko, alle får anbefalet som det næste gode tilbud. I stedet for indsætter de data, så de kan regne ud, hvilket produkt de vil få mest profit på at sælge – dermed får de nogle anbefalinger til kunderne, der kan øge deres profit meget mere,” siger han.
”Vi kan se på tværs af de cases, der er best-in-class, at man løfter performance med 8-15 procent. Enten på konverteringer eller click-through. Vi har også været meget i test-fasen, så det er først nu, vi virkelig ruller det fuldt ud. Men vi har proof of concept,” siger direktøren i IIH Nordic.
Der er sindssygt meget hype om AI lige nu og virkelig mange produkter, der bliver sat i søen – kan det blive et problem for jer, at der er så meget støj, I skal skære igennem?
”Ja og nej. AI er blevet lidt ligesom covid. På kort tid er der kommet rigtig mange eksperter. Det gør det svært for virksomheder at adskille det relevante og det mindre relevante. Derfor kan det godt svært at komme igennem det massive kommunikationspres om AI,” siger Lars Gudbrandsson:
”Men samtidig er det også det rigtige tidspunkt at gå i markedet med vores produkt på. Der er så mange virksomheder, der orienterer sig om AI. Og de har intet problem med at finde viden om det, men deres største problem er at gå fra viden til handling. Hvordan kommer vi i gang, hvor skal vi starte, hvad skal vi helt lavpraktisk gøre.”
Ifølge direktøren håber IIH Nordic at ramme det punkt, hvor de faktisk kan hjælpe virksomhederne med at gøre AI mere praktisk og håndgribeligt at arbejde med.
”Vi fokuserer på handlingen, og vi gør det super nemt at komme i gang. Vi ser også med AI, at man laver den klare fejl, når man går i gang med AI, at man ikke har sat sig et mål for, hvad man vil med det. Det skal være et strategisk redskab, der bidrager direkte til virksomhedens definerede mål. Det er fint at gå i gang for at lære, men du skal have mål for virkelig at rykke noget. Og der har vi forsøgt at lave nogle modeller, der kan hjælpe direkte til de økonomiske mål,” siger Lars Gudbrandsson.
