Verkkosivujen personointi tekoälyn avulla: perusteet ja parhaat käytännöt

Verkkosivuston räätälöinti kävijöiden tarpeisiin erottaa yrityksesi kilpailijoista. Personointi parantaa käyttökokemusta, lisää sitoutumista ja vahvistaa asiakasuskollisuutta pitkällä tähtäimellä.

Tässä artikkelissa kerromme, miten voit hyödyntää tekoälyä (AI) sivujesi personointiin ja mukauttaa sisältöä, tuotteita tai palveluita käyttäjien yksilöllisten tarpeiden ja kiinnostusten mukaan. Aloitetaan!

Verkkosivujen personoinnin hyödyt

Verkkosivujen personointi luo yrityksesi ja asiakkaidesi välille läheisemmän yhteyden ja parantaa samalla käyttökokemusta. Tässä muutamia konkreettisia hyötyjä, joita personoinnilla voit saavuttaa:

Vierailijoiden parempi tavoitettavuus: Kävijät kokevat sivustosi tai verkkokauppasi sisällön heille merkitykselliseksi, mikä saa heidät tuntemaan itsensä ymmärretyiksi ja arvostetuiksi. Esimerkiksi tuotteiden suositukset aiempien ostosten tai hakujen perusteella lisäävät kiinnostusta.

Mittarien paraneminen: Räätälöity sisältö saa käyttäjät viihtymään sivustolla pidempään, olemaan vuorovaikutuksessa sisällön kanssa ja lopulta tekemään ostopäätöksen.

Tehokkuus: Personointi vähentää käyttäjien tiedonhakupainetta, sillä heille esitetään suoraan juuri se, mitä he tarvitsevat – heidän ei tarvitse etsiä sopivia tuotteita tai tietoja itse.

Tekoälyn rooli personoinnissa

Nettisivut, sovellukset ja muut digitaaliset palvelut keräävät valtavasti dataa eri lähteistä, kuten käyttöanalytiikasta, klikkausmääristä, ostohistoriasta, demografisista tiedoista ja sosiaalisen median aktiviteeteista.

Haasteena on analysoida tämä data järkevästi ja muuttaa se toiminnaksi – ja juuri tässä tekoälyllä on tärkeä rooli.

Tekoälyn edut manuaaliseen personointiin verrattuna

1. Tehokkuus ja skaalautuvuus

Manuaalinen personointi vaatii paljon resursseja, sillä markkinoijien ja kehittäjien täytyy segmentoida yleisöjä, räätälöidä sisältöä ja suorittaa testejä. Tekoäly automatisoi nämä tehtävät ja pystyy tekemään ne reaaliajassa.

2.     Tarkkuus ja virheiden minimointi 

Tekoäly tunnistaa datasta kaavoja ja yhteyksiä, joita ihmisiltä usein jää huomaamatta. Se vähentää manuaalisen työn virheiden määrää ja tuottaa tarkempia tuloksia, sillä se optimoi toimintaansa jatkuvasti.

3.     Reaaliaikaiset päivitykset

Toisin kuin manuaaliset menetelmät, joissa muutokset voivat viivästyä, tekoäly reagoi välittömästi uuteen tietoon tai käyttäjän muutoksiin, kuten mieltymysten vaihtumiseen tai tiettyjen tarjousten klikkauksiin. Näin sisältöä voidaan muokata dynaamisesti.

4.     Personointi yksilötasolla

Manuaalinen personointi perustuu yleensä laajoihin käyttäjäryhmiin, kun taas tekoäly mahdollistaa hyperpersonoinnin – eli sisällön räätälöinnin jokaiselle yksittäiselle käyttäjälle.

5.     Pitkän aikavälin kustannussäästöt

Vaikka tekoälyn käyttöönotto vaatii alkuinvestointeja, pitkällä aikavälillä se säästää merkittävästi kustannuksia, kun monet toistuvat tehtävät hoituvat automaattisesti.

6.     Jatkuva parantaminen

Tekoäly oppii jokaisesta käyttäjävuorovaikutuksesta ja kehittää toimintaansa jatkuvasti. Manuaalinen personointi taas vaatii usein ihmisten tekemää säännöllistä tarkistusta, mikä on aikaa vievää ja kallista.

Esimerkiksi verkkokauppa voi käyttää tekoälyä suosittelemaan tuotteita käyttäjän selaushistorian ja aiempien ostosten perusteella. Ilman tekoälyä markkinointitiimin pitäisi analysoida data ja luoda kampanjat manuaalisesti – mikä on hidasta ja altis virheille.

Tekoälyn avulla toteutetun personoinnin perusteet

Mitä on tekoälyllä personointi?

Tekoälyllä personointi tarkoittaa tekoälyn käyttöä yksilöllisten käyttäjäkokemusten luomiseen. Tekoäly analysoi suuria tietomääriä ja hyödyntää algoritmeja räätälöidäkseen sisältöä, tuotteita tai palveluja käyttäjän tarpeiden ja mieltymysten mukaan.

Tekoälyllä personoinnin keskeiset käsitteet:

1. Koneoppiminen
   Koneoppiminen on tekoälyn osa-alue, jossa algoritmit oppivat datasta ja parantavat toimintaansa ajan myötä ilman erillisiä päivityksiä. Tämä on keskeistä personoinnissa, sillä koneoppiva järjestelmä tunnistaa käyttäjän aiempaan käyttäytymiseen perustuvia kaavoja ja pystyy ennustamaan tulevia mieltymyksiä.

2. Algoritmit päätöksenteon apuvälineinä
   Algoritmit muodostavat tekoälypohjaisen personoinnin teknisen ytimen. Ne analysoivat dataa, tunnistavat oleellisen tiedon ja tekevät sen perusteella päätöksiä.

3. Perustana on datan keruu
   Personointi alkaa datan keruusta. Dataa voidaan kerätä suoraan, esimerkiksi käyttäjän hakujen perusteella, tai epäsuorasti kuten seuraamalla klikkauksia, sivulla vietettyä aikaa tai ostoksia. Lisäksi usein huomioidaan demografiset tiedot, sijainti ja kausivaihtelut.

4. Käyttäjä- ja tuotedatan yhdistäminen
   Jotta sisältö voidaan kohdistaa tarkasti, tekoäly yhdistää käyttäjäpreferenssit tuotteen tai sisällön ominaisuuksiin. Esimerkiksi muotituotteiden väri- ja tyylitoiveet tai suoratoistopalveluiden genret ja arviot.

5. Ennakoiva analytiikka
   Ennustavien mallien avulla tekoäly voi myös ennustaa tulevia kiinnostuksen kohteita, mikä tekee personoinnista paitsi reaktiivista myös ennakoivaa.

Miten tekoäly hyödyntää kerättyä dataa?

Tekoälypohjaisen personoinnin perusta on datan älykäs hyödyntäminen. Tekoälyalgoritmit analysoivat laajoja tietomääriä tunnistaakseen niistä käyttäytymismalleja ja luodakseen niiden pohjalta yksilöllisiä kokemuksia.

Käyttäjän toiminnan, sijainnin, demografisten tietojen ja ostohistorian yhdistäminen muodostaa kattavan käyttäjäprofiilin. Tämä profiili päivittyy jatkuvasti, jolloin personointi tapahtuu reaaliajassa ja mukautuu dynaamisesti uuteen tietoon.

Älykäs datan käyttö auttaa yrityksiä ymmärtämään käyttäjiä paremmin ja tunnistamaan heidän käyttäytymismallinsa. Samalla yritykset pystyvät tarjoamaan juuri ne tuotteet ja sisällöt, jotka kiinnostavat käyttäjää eniten. Tämä lisää käyttäjätyytyväisyyttä, parantaa konversioprosenttia ja vahvistaa asiakasuskollisuutta.

Prosessi: analyysi, segmentointi ja räätälöinti

Tekoälypohjainen personointi etenee monivaiheisen prosessin kautta datasta tekoihin, tarjoten jokaiselle käyttäjälle yksilöllisen kokemuksen. Tärkeimmät vaiheet ovat:

1. Datan analysointi

Ensimmäisessä vaiheessa tekoäly kerää ja analysoi käytettävissä olevaa dataa eri lähteistä:

• Käyttäytymistieto: Klikkaukset, hakukyselyt, sivulla vietetty aika, avatun laskeutumissivun tiedot, ostoskorin tuotteet jne.
• Hakukyselyt: Mitä käyttäjät kirjoittavat hakupalkkiin?
• Ostohistoria: Tehdyt ostokset, suosikki- tai usein ostetut tuotemerkit ja tuotekategoriat
• Sijaintitiedot: Käyttäjän maantieteellinen sijainti, joka voi vaikuttaa esimerkiksi kielen tai valuutan valintaan
• Aiemmat ostokset: Ostohistoria paljastaa käyttäjän mieltymyksiä ja tarpeita
• Demografiset tiedot: Ikä, sukupuoli, tulotaso ja perhetilanne auttavat kohderyhmien tarkemmassa ymmärtämisessä ja henkilökohtaisempien suositusten tekemisessä

 2. Segmentointi

Analyysin jälkeen käyttäjät jaetaan ryhmiin eli segmentteihin, jotka jakavat samankaltaisia käyttäytymismalleja tai ominaisuuksia. Esimerkkejä segmentoinnista:

• Demografinen segmentointi: esimerkiksi ikäryhmä, sukupuoli tai sijainti
• Käyttäytymiseen perustuva segmentointi: esimerkiksi usein ostavat asiakkaat, satunnaiset ostajat tai tarjouksia etsivät
• Kiinnostuksen kohteisiin perustuva segmentointi: esimerkiksi urheiluvälineistä, teknologiasta tai muodista kiinnostuneet käyttäjät

Tämän segmentoinnin avulla voidaan tarjota henkilökohtaista sisältöä ilman, että jokaisen käyttäjäprofiilin muokkaaminen manuaalisesti olisi tarpeen.

3. Räätälöinti

Viimeisessä vaiheessa tekoäly siirtyy segmentoinnista kohti yksilöllistä räätälöintiä. Tämä tapahtuu esimerkiksi seuraavilla tavoilla:

• Henkilökohtaiset tuotesuositukset: Perustuvat käyttäjän aikaisempaan käyttäytymiseen ja yksilöllisiin mieltymyksiin, kuten lisävarusteiden tai täyttöpakkausten ehdottamiseen.
• Dynaaminen sisältö: Etusivu, sähköpostit, mainokset tai blogikirjoitukset mukautuvat automaattisesti kunkin käyttäjän tarpeisiin.
• Ennakoiva personointi: Tekoäly ennustaa käyttäjän tulevia tarpeita tai kiinnostuksen kohteita ja ehdottaa niihin sopivia tuotteita tai palveluita etukäteen.

Esimerkki prosessista:

1. Analytiikka: Käyttäjä vierailee verkkokaupassa ja etsii ulkotakkeja. Tekoäly tunnistaa, että samanlaiset käyttäjät ovat usein ostaneet myös vaelluskengät.
2. Segmentointi: Käyttäjä sijoitetaan ’ulkoilmaihmisten’ ryhmään.
3. Yksilöllinen räätälöinti: Verkkokaupan etusivulla näytetään vaellustakkeja ja -kenkiä sekä blogikirjoituksia ulkoiluaktiviteeteista.

Tämä kolmen vaiheen prosessi mahdollistaa tekoälyn ymmärtää käyttäjiä paremmin ja palvella heitä yksilöllisesti. Lopputuloksena on osuvampi, tehokkaampi ja miellyttävämpi käyttökokemus, joka hyödyttää sekä käyttäjiä että yritystä.

Strategiat tekoälypohjaiseen personointiin verkkosivustollasi

Dynaaminen sisältö

Dynaaminen sisältö on keskeinen osa tekoälypohjaista personointia. Tekoälyn avulla sivustosi sisältöä voidaan muokata reaaliajassa käyttäjän yksilöllisten tarpeiden ja kiinnostuksen kohteiden mukaan. Tällainen sisältö voi olla esimerkiksi:

• Tuotesuositukset: Perustuen käyttäjän aiempaan toimintaan, kuten katsottuihin tai ostettuihin tuotteisiin, voidaan ehdottaa samankaltaisia tai täydentäviä tuotteita.
• Personoidut mainosbannerit ja tarjoukset: Erityisiä kampanjoita tai alennuksia voidaan kohdentaa käyttäjille, jotka osoittavat lisääntynyttä kiinnostusta tiettyihin tuotteisiin tai kategorioihin selauskäyttäytymisensä perusteella.
• Sisällön räätälöinti: Blogikirjoituksia, artikkeleita tai uutisia voidaan nostaa esille tai priorisoida käyttäjän kiinnostuksen mukaan.

Personoitu navigaatio

Personoitu navigaatio helpottaa käyttäjiä löytämään etsimänsä sivustolla ja ohjaa heidät nopeammin relevantin sisällön äärelle. Tekoälyn avulla valikko ja kategoriat mukautetaan yksilöllisesti käyttäjän mieltymysten ja kiinnostuksen kohteiden mukaan.

Valikon ja kategorioiden räätälöinti

Tekoälypohjainen navigaatio analysoi käyttäjien toimintaa ja mieltymyksiä korostaakseen heille relevanttia sisältöä ja kategorioita. Tässä muutamia esimerkkejä tällaisista mukautuksista:

• Menuvalikko: Käyttäjän usein käyttämät kategoriat tai valikkokohteet nostetaan esille ja asetetaan näkyvimmälle paikalle.
• Suodatusvaihtoehdot: Aiemman selaus- tai ostohistorian perusteella ehdotetaan sopivia suodattimia, kuten kokoja, värejä tai tyylejä vaatekaupassa.
• Suositellut kategoriat: Käyttäjän suosikkikategoriat korostetaan, jotta niiden sisältö saa enemmän klikkauksia ja kiinnostusta.

Kohdennetut suositukset

Kohdennetut suositukset ovat yksi tehokkaimmista tavoista personoida verkkosivua ja tarjota käyttäjille juuri heille sopivia tuotteita, palveluita tai sisältöä. Nämä suositukset perustuvat käyttäjien kiinnostuksiin, käyttäytymiseen ja mieltymyksiin, ja ne luodaan dynaamisesti tekoälyalgoritmeilla.

Käyttäjien kiinnostusten pohjalta tekoälyjärjestelmät analysoivat monia tietoja tehdäkseen kohdennettuja suosituksia. Yleisimmät suositukset ovat: 

Highlighting based on user interests 

AI-powered systems analyse a variety of data points to make targeted recommendations. The most common recommendations are: 

• Tuotesuositukset: Perustuvat aiemmin katsottuihin tai ostettuihin tuotteisiin.
• Palvelusuositukset: Käyttäjille, jotka ovat käyttäneet tiettyä palvelua, tarjotaan sopivia lisäpalveluita tai päivityksiä.
• Sisältösuositukset: Perustuvat aiempiin lukemisiin tai katselutottumuksiin.

Kohdennetut suositukset tuovat käyttäjille lisäarvoa esittelemällä heille relevantteja tuotteita tai sisältöjä samalla kun ne lisäävät tiettyjen tarjousten näkyvyyttä.

Chatbotit

Chatbotit ovat tehokas työkalu tekoälypohjaisessa personoinnissa. Ne tarjoavat käyttäjille välitöntä ja yksilöllistä tukea sekä osaavat älykkäästi tehdä suosituksia, vastata kysymyksiin ja ohjata ostamisen eri vaiheissa.

Näin tekoälypohjaiset chatbotit tarjoavat käyttäjille personoitua apua

AI-based chatbots use natural language processing to communicate with users and identify their needs. Chatbots can: 

• Tuotevinkit: Chatbot kysyy käyttäjän toiveita ja tarpeita, minkä perusteella se ehdottaa juuri hänelle sopivia tuotteita.
• Kysymyksiin vastaaminen: Botit antavat reaaliaikaista tietoa tuotteista, hinnoista, saatavuudesta ja tilauksen tilasta – erinomaista asiakaspalvelua.
• Ostosassistentti: Chatbot ohjaa käyttäjää koko ostoprosessin ajan, aina tuotteiden valinnasta ostoskoriin ja maksuvaiheeseen saakka.
• Personoitu viestintä: Botit oppivat jokaisesta kohtaamisesta ja parantavat näin käyttäjäkokemusta seuraavilla kerroilla.

Chatbotit parantavat siis kokonaisvaltaista käyttäjäkokemusta merkittävästi ja lisäävät asiakastyytyväisyyttä.

Dynaaminen hinnoittelu

Dynamic pricing allows companies to adjust prices in real time. To do this, the AI analyses various factors and personalises prices for products or services.

Käyttäjäkohtainen personoitu hinnoittelu

Tekoälypohjaiset järjestelmät seuraavat käyttäjän toimintaa ja vuorovaikutusta kotisivuilla luodakseen räätälöityjä hintatarjouksia. Tärkeitä tekijöitä dynaamisessa hinnoittelussa ovat muun muassa:

• Käyttäjän käyttäytyminen: Esimerkiksi tiettyjen tuotteiden toistuvat haut, ostoskorin käyttö tai tuotteen sivun toistuva tarkastelu voivat johtaa erityisiin hintatarjouksiin, jotka kannustavat ostamaan.
• Kysyntä: Jos tuotetta kysytään paljon tai saatavuus on rajallinen, hintaa voidaan säätää hallitsemaan kysyntää.
• Sijainti: Maantieteelliset erot vaikuttavat hintoihin, jolloin tuotteet tai palvelut hinnoitellaan usein käyttäjän sijainnin mukaan (esim. hinnat eri maissa tai alueilla).
• Aikatekijät: Hintoihin voivat vaikuttaa myös päivän aika, viikonpäivä tai vuodenaika, jolloin yritykset voivat reagoida ajankohtaisiin tarpeisiin tai trendeihin.

Dynaamisen hinnoittelun avulla yritykset voivat maksimoida kannattavuutensa samalla, kun käyttäjille tarjotaan houkutteleva ja personoitu tarjous. Tämä strategia mahdollistaa hyvän hintavaikutelman luomisen ja kohdistaa tarjoukset juuri oikeaan aikaan ja paikkaan, jossa käyttäjä on vastaanottavaisimmillaan.

Integrointi jo olemassa oleviin verkkosivustoihin

Onnistunut verkkosivun personointi edellyttää seuraavien vaiheiden huomioimista (kaikki vaiheet eivät kuitenkaan sovellu jokaiseen personointitapaukseen):

1. Datan analysointi: Kerää ja analysoi käyttäjätietoja löytääksesi käyttäytymismalleja ja mieltymyksiä.
2. Segmentointi: Jaa käyttäjäkanta eri segmentteihin, jotta voit tarjota kohdennettua sisältöä eri ryhmille.
3. Datan integrointi: Varmista, että esimerkiksi chatbotilla on pääsy relevantteihin tietoihin, kuten tuoteluetteloihin tai käyttäjäprofiileihin.
4. Mukauttaminen: Kehitä algoritmit, jotka säätävät esimerkiksi navigaatiota, blogikirjoituksia, suosituksia tai hintoja reaaliajassa kerätyn datan perusteella.
5. Testaus ja optimointi: Suorita säännöllisesti A/B-testauksia, joilla varmistetaan personoidun sisällön vaikuttavuus ja kehitetään sitä jatkuvasti.

Chatbot-vinkki: Kouluta bottia oikeilla käyttäjävuorovaikutuksilla, jotta sen vastaukset paranevat ja käyttäjäkokemus kehittyy entisestään.

AI-järjestelmien tekninen integrointi

AI-pohjaisten personointijärjestelmien integroiminen olemassa oleville nettisivuille, kuten WordPress-pohjaisille sivuille, on nykyään helpompaa kuin koskaan uusien työkalujen ja alustojen ansiosta. Vaikka teknistä osaamista ei olisi paljon, voi AI:n hyödyt silti ottaa käyttöön.

Tässä muutamia tapoja ja teknologioita, jotka mahdollistavat AI-toimintojen helpon integroinnin ilman syvällistä ohjelmointiosaamista:

1. Helppokäyttöiset alustat ja työkalut: Monet personointialustat, kuten Optimisely ja Adobe Target, tarjoavat intuitiivisen käyttöliittymän, jonka avulla voi testata ja personoida sisältöä ilman koodin syvällistä tuntemusta.
2. Valmiit chatbotit ja avustajat: Jos haluat lisätä AI-chatbotin sivuillesi, voit käyttää palveluita kuten Chatfuel, Tidio tai ManyChat, joiden avulla chatbotin luominen onnistuu täysin ilman koodausta.
3. Sisällönhallintajärjestelmät (CMS) AI-integraatioilla: WordPressin kaltaisissa CMS-järjestelmissä AI-ominaisuuksia voi lisätä valmiiden integraatioiden tai lisäosien kautta, esimerkiksi personoituja tuotearvosteluja, sisältösuosituksia tai A/B-testauksia varten.
4. Helppokäyttöiset API-integraatiot: API:t tarjoavat yksinkertaisen tavan liittää AI-palvelut osaksi olemassa olevaa sivustoa. Esimerkiksi Googlen Dialogflow-chatbotit tai Clarifain kuvantunnistusratkaisut tarjoavat helppokäyttöisiä API-rajapintoja, joiden käyttöönotto vaatii vain vähän teknistä osaamista.

Näiden työkalujen avulla saat tuotua tekoälyn hyödyt sivustoillesi vaivattomasti ja nopeasti.

Personoi verkkosivut tekoälyn avulla

Tekoälyn avulla toteutettu personointi parantaa käyttäjäkokemusta nettisivuilla ja tukee pitkäaikaista liiketoiminnan menestystä. Räätälöidyt käyttökokemukset vastaavat paremmin käyttäjiesi tarpeita ja tekevät brändisi kanssa vuorovaikutuksesta merkityksellisempää ja kiinnostavampaa. Tämä lisää asiakastyytyväisyyttä, vahvistaa asiakasuskollisuutta ja lopulta parantaa konversioprosenttia.

Kannustamme sinua olemaan rohkea ja kokeilemaan erilaisia lähestymistapoja, tekemään A/B-testauksia sekä optimoimaan personoituja tarjouksia keräämäsi datan avulla. Personoidun verkkosivuston avulla voit saavuttaa selkeän kilpailuedun pitkällä aikavälillä. Onnea testaukseen!