I over et tiår har store, internasjonale selskapet brukt kunstig intelligens for å forbedre sine viktigste forretningsprosesser. I dag kan kunstig intelligens ikke bare brukes til å anbefale nye produkter, automatisere verdikjedene og personalisere innhold – det er også en viktig drivkraft for den digitale revolusjonen.
Dette gir bedrifter og merkevarer helt nye muligheter til å skape mer treffsikker marketing og bygge et sterkere engasjement hos kundene.
Men hva er det som gjør kunstig intelligens så godt egnet til å skape forretningsmuligheter? La oss se på tre konkrete bruksområder som er belyst mer inngående i Comarchs whitepaper med tittelen «Navigating a modern marketing and loyalty program with AI and machine learning».
Dynamisk segmentering
Segmentering er på ingen måte noen ny konkurransegren innen markedsføring. TV-publikum har for eksempel vært inndelt etter kjønn, alder, inntekt og andre parametre i flere tiår, og bruken av slike datapunkter er nærmest blitt for ryggmargsreflekser å regne for tradisjonelle markedsførere.
Men mulighetene for smart segmentering i kundelojalitetsprogrammer vokser eksponentielt når kunstig intelligens bringes inne i miksen. Da blir det plutselig mulig for en bedrift å sammenstille enkeltmedlemmers handlinger med resten av medlemsbasens, og analysere samtlige datapunkter på jakt etter fellestrekk som definerer «klynger» av medlemmer med sammenfallende preferanser eller behov – langt utover tradisjonelle parametere som alder, kjønn og inntekt.
I tillegg til mer treffsikre produktanbefalinger (se neste avsnitt), kan dette også gi rom for langt mer målrettede annonsekampanjer og mer treffsikker markedsføring. I noen tilfeller kan det også trekkes inn i virksomhetens produktutvikling for å øke sannsynligheten for at fremtidige produkter og tjenester vil lykkes med å betjene lønnsomme nisjer i markedet.
Automatiserte produktanbefalinger
Innrøm det: Når Amazon, Netflix eller Spotify har kunnet foreslå akkurat riktig produkt, TV-serie eller musikk for deg, har du tenkt «Det skulle jeg ønsket at vi også kunne fått til!». I Comarch sine løsninger for kundelojalitetsprogrammer ligger det funksjonalitet som gjør det enkelt å ta i bruk kunstig intelligens for å gjøre nettopp det.
Noen av de samme elementene som gjør den dynamiske segmenteringen fra forrige avsnitt mulig, kan nemlig også benyttes til å foreslå relevante produkter eller innhold til individuelle brukere. Dette forutsetter imidlertid at det finnes store mengder kategoriserte eller korrekt «renskede» data som gjør det mulig for maskinlæringsalgoritmen å identifisere mønstre, uregelmessigheter og fordelaktige resultater for virksomheten.
Comarchs løsning bruker fem forskjellige typer maskinlæring for å optimalisere løsningens evne til å øke konverteringsrater, bygge kundeengasjement, skape hyperpersonalisert kommunikasjon og redusere kundeflukt – disse er utførlig beskrevet i et whitepaper som selskapet har utarbeidet.
Unngå lojalitetssvindel
I arbeidet med å lage systemer som belønner lojale kunder, hender det at virksomheter kommer i skade for å lage «smutthull» som kan misbrukes av personer som er alt annet enn lojale – og kanskje ikke engang ekte kunder.
Selv om det i teorien kan være mulig å sette opp rutiner som reduserer noe av denne risikoen, vil de ha to svakheter: De kan på den ene siden oppleves som brysomme for kundene som systemet egentlig ble skapt for å hjelpe, og de kan være statiske og lite egnet til å fange opp hvordan kjeltringene tilpasser seg.
Som et alternativ til dette, har Comarch tatt i bruk maskinlæring for å skape et system som hele tiden oppdaterer seg og lærer fra både tidligere tilfeller av svindel og fra mistenkelige transaksjoner. Løsningen kan også vurdere sannsynligheten for svindel fra en individuell konto eller gruppe av kontoer.
