Personalisering av nettsider med AI: Alt du trenger å vite

Personalisering av din nettside for å justere etter brukernes behov kan skille din nettside fra dine konkurrenter. Personalisering bidrar til å forme brukeropplevelsen på nettsiden din, og en god brukeropplevelse øker engasjementet og øker sannsynligheten for at brukerne vil bruke mer tid på nettsiden din.

I denne artikkelen viser vi deg hvordan du kan bruke kunstig intelligens (AI) til å personalisere nettsiden din og tilpasse innholdet, produktene og tjenestene til brukernes behov og interesser. La oss komme i gang!

Fordeler med å tilpasse nettsider

Personalisering av din nettside kan skape tettere bånd mellom virksomheten din og kundene. Det er flere fordeler ved å tilpasse nettsiden til brukerne i tillegg til å forbedre brukeropplevelsen:

Økt relevans: Brukerne som besøker nettsiden eller nettbutikken din vil engasjere seg i innhold de opplever som relevant, og får dem til å føle seg sett og forstått – for eksempel gjennom produktanbefalinger basert på tidligere kjøp eller søk.

Bedret statistikk: Tilpasset innhold øker sjansen for at brukere vil bli på nettsiden din lenger, samhandle med innhold og gjennomføre kjøp.

Effektivitet: Personalisering reduserer den mentale anstrengelsen brukere kan oppleve, da informasjonen og produktene de leter etter blir presentert for dem på en ryddig og oversiktlig måte.

AI’s rolle i personalisering

Nettsider, applikasjoner og andre digitale plattformer genererer store mengder data fra forskjellige kilder, inkludert bruksstatistikk, klikk, kjøpshistorikk, demografi og aktivitet på sosiale medier.

Utfordringen er å analysere disse dataene på en meningsfull måte, og bruke dem i videre handling. Det er i denne prosessen AI kan spille en viktig rolle.

Fordeler ved AI over manuell personalisering

1. Effektivitet og skalerbarhet

Manuell personalisering krever betydelige ressurser fra markedsførere og utviklere. Man må segmentere målgrupper, tilpasse innhold og kjøre tester – alt dette kan AI gjøre automatisk for deg.

2. Presisjon og nøyaktighet

AI gjenkjenner mønstre og sammenhenger i data som kan være vanskelig for oss å se. Det minimerer feil som kan oppstå med manuelle tilnærminger og leverer mer presise resultater.

3. Fortløpende justeringer

Ulikt manuelle tilnærminger, som ofte medfører forsinkelser, kan AI reagere umiddelbart på ny informasjon og endret brukeratferd. Dette åpner for dynamiske tilpasninger av innhold, for eksempel om brukere endrer preferanser eller klikker på spesifikke tilbud.

4. Personalisering på individuelt nivå

Mens manuell tilpasning ofte baseres på brede publikum, åpner AI for såkalt «hyper-personalisering», som innebærer tilpasning av innhold på individuelt brukernivå.

5. Langsiktig kostnadsreduksjon

Selv om oppsettet av AI krever noe investering, kan det lede til langsiktig reduksjon av kostnader. Virksomheter kan arbeide mer effektivt når AI tar over repetitive oppgaver som ellers hadde måttet gjøres manuelt.

6. Kontinuerlig forbedring

AI-systemer lærer av hver interaksjon og forbedrer kontinuerlig sin ytelse. Manuelle tilnærminger krever jevnlige, menneskelige gjennomganger som krever betydelige ressurser.

For eksempel kan en nettbutikk bruke AI til å gi personlige produktanbefalinger basert på brukerens nettleserhistorikk og tidligere kjøp. Uten AI måtte markedsføringsteamet ha analysert dataene og manuelt opprettet kampanjer – en tidkrevende prosess som er både ineffektiv og utsatt for feil.

Grunnleggende AI-personalisering

Hva er AI-personalisering?

AI-personalisering refererer til bruken av kunstig intelligens for å skape individuelle brukeropplevelser. AI analyserer store mengder data og bruker algoritmer for å tilpasse innhold, produkter og tjenester til brukernes behov og preferanser.

Konsepter innen AI-personalisering

1. Maskinlæring

Maskinlæring er et felt innenfor AI hvor algoritmer lærer av data for å forbedres over tid uten å kreve oppdateringer. For personalisering innebærer maskinlæring at et system kan gjenkjenne mønstre basert på tidligere samhandlinger med brukeren, og bruke informasjonen til å forutsi fremtidige preferanser.

2. Algoritmer bistår beslutningstaking

Algoritmer er det tekniske hjertet i AI-støttet personalisering. De analyserer data, identifiserer relevant informasjon og tar beslutninger basert på resultatene.

3. Datainnsamling som grunnlag

Personalisering starter med innsamling av data. Data kan samles direkte, for eksempel når en bruker søker etter noe spesifikt, eller indirekte, ved å spore klikk, tidsbruk og kjøp. Andre variabler som demografi, lokasjon og interesser er ofte også en del av datagrunnlaget.

4. Knytte brukere og produktdata

For å tilpasse innholdet mot enkeltbrukere kombinerer AI data om brukerens preferanser med innholdets, produktets eller tjenestens egenskaper. Dette kan inkludere farge og stilpreferanser for moteprodukter, eller sjangre og anmeldelser for streamingtjenester.

5. Prediktiv analyse

Gjennom såkalte prediktive modeller kan AI også forutsi fremtidige interesser. Det gjør personaliseringen både reaktiv og prediktiv.

Hvordan AI bruker innsamlet data

Grunnlaget for AI-drevet personalisering av innhold er intelligent bruk av data. AI-algoritmer analyserer store mengder informasjon for å gjenkjenne mønstre og lage personaliserte opplevelser.

Ved å knytte atferd, lokasjon, demografi og kjøpshistorikk sammen danner AI en grundig profil for brukeren. Denne profilen oppdateres kontinuerlig, så personaliseringen skjer i sanntid og tilpasser seg dynamisk til ny informasjon.

Denne intelligente brukeren av data tillater virksomheter både å utvikle en bedre forståelse for brukerne og identifisere atferdsmønstre, og tilby dem relevante produkter, tjenester og innhold. I tillegg til å øke kundetilfredsheten øker tiltaket også konverteringsrate og kundelojalitet.

Prosessen: Analyse, segmentering og tilpasning

AI-basert personalisering gjennomgår en omfattende prosess fra data til handling for å gi brukerne personaliserte opplevelser. De viktigste stegene er:

1. Analysere data

I det første steget samler og analyserer AI tilgjengelige data fra forskjellige kilder:

• Atferd: Klikk, søkefraser, tidsbruk, sidevisninger, produkter i handlekurven mm.
• Søk: Hva søker brukeren etter?
• Kjøpshistorikk: Gjennomførte kjøp, merkepreferanser og produktkategorier.
• Geografisk lokasjon: En brukers lokasjonsdata gir nyttig innsikt, som språk og valuta.
• Tidligere kjøp: Hvilke produkter kunden har kjøpt tidligere gir viktig informasjon om preferanser og behov.
• Demografi: Alder, kjønn, inntekt og sivilstatus kan gjøre målgruppen enklere å forstå.

2. Segmentering

Etter analysen deles brukere inn i grupper, eller segmenter, som deler lignende atferd eller karakteristikker. For eksempel:

• Demografi: For eksempel alder, kjønn eller lokasjon.
• Atferd: For eksempel kjøpsfrekvens, prissensitivitet og beslutningstid.
• Interesser: For eksempel sport, teknologi, mote etc.

Segmentering bidrar til å levere tilpasset innhold uten å gå helt ned på brukernivå.

3. Tilpasning

I det siste steget bruker AI informasjonen den nå har samlet inn og analysert for å tilpasse innhold. Det foregår slik:

• Personaliserte produktanbefalinger: Basert på brukerens atferd og individuelle preferanser kan AI foreslå relevante produkter, for eksempel tilbehør eller påfyll.
• Dynamisk innhold: Hjemmesiden, e-poster, annonser og blogginnlegg kan automatisk tilpasses brukeren.
• Prediktiv personalisering: AI forutser kundens ønsker og behov, og foreslår relevante produkter.

Eksempel på en prosess:

1. Analyse: En bruker besøker en nettbutikk og søker etter tursekk. AI vet basert på tidligere innsamlet data at lignende brukere har også kjøpt tursko.
2. Segmentering: Kunden legges til i en gruppe AI kaller «friluftentusiaster».
3. Individuell tilpasning: Nettbutikken viser tursekker og tursko på hjemmesiden, og tilpasser blogginnlegg til å fokusere på friluftsliv.

Denne prosessen gjør at AI ikke bare forstår brukerne, men leverer innhold tilpasset dem. Resultatet er en mer relevant, dynamisk og tilfredsstillende samhandling som er til fordel for både brukeren og virksomheten.

Strategier for AI-drevet personalisering av din nettside

Dynamisk innhold

Dynamisk innhold er kjernen i AI-drevet personalisering. Med AI er det mulig å tilpasse hvordan innhold på nettsiden din presenteres i sanntid, tilpasset brukernes individuelle behov og interesser. Det inkluderer:

• Produktanbefalinger: Basert på en brukers tidligere atferd, som produktvisninger og kjøpshistorikk, kan lignende eller komplementære produkter anbefales.
• Personaliserte bannere og tilbud: Spesielle tilbud og avslag kan presenteres for brukere som viser økt interesse i visse produkter og kategorier.
• Tilpasset innhold: Blogginnlegg, artikler og nyheter kan prioriteres og løftes basert på brukerens interesser.

Personalisert navigasjon

Personalisert navigasjon gjør det enklere for brukere å finne frem på nettsiden og bidrar til å lede dem raskere til relevant innhold. Med AI kan menypunkter og kategorier tilpasses individuelt basert på interesser og preferanser.

Tilpasning av meny og kategorier

AI-drevet navigasjon analyserer brukerens atferd og preferanser for å løfte frem relevant innhold og kategorier. Eksempler på slike tilpasninger kan være:

• Menynavigasjon: Kategorier eller menyelementer som en bruker ofte besøker, prioriteres og vises i forgrunnen.
• Filtervalg: Spesifikke filtre foreslås basert på tidligere søk eller kjøp (for eksempel størrelser, farger eller stiler i en motebutikk).
• Anbefalte kategorier: Produkter eller innhold fra favorittkategorier vises mer fremtredende for å øke sannsynligheten for klikk.

Målrettede anbefalinger

Målrettede anbefalinger er en av de mest effektive måtene å drive personalisering på en nettside, og tilbyr brukere relevante produkter, tjenester og innhold.

Disse anbefalingene er basert på brukeres interesser, atferd og preferanser, og er dynamisk generert via AI-algoritmer.

Forslag basert på brukerinteresser

AI-drevne systemer analyserer mange datapunkter for å gi målrettede forslag. De mest vanlige forslagene er:

• Produkter: Basert på produktene brukeren tidligere har sett på eller kjøpt.
• Tjenester: Brukere som har benyttet en gitt tjeneste kan motta forslag til passende tillegg eller oppgraderinger.
• Innhold: Innhold vises basert på brukerens tidligere sidevisninger og atferd.

Målrettede forslag gir verdi til brukerne ved å introdusere dem for relevante produkter og innhold, samtidig som det øker synligheten for spesifikke tilbud.

Chatboter

Chatboter er et annet kraftfullt verktøy i AI-drevet personalisering. Det sørger for at brukerne får umiddelbar, personalisert støtte og kan gi anbefalinger, svare på spørsmål og hjelpe dem gjennom kjøpsprosessen.

Hvordan AI-chatboter kan gi brukere personalisert støtte

AI-baserte chatboter prosesserer samtaler med brukere og identifiserer deres behov. De kan for eksempel:

• Gi råd om produkter: Chatboter kan skreddersy produktanbefalinger basert på brukerens ønsker og krav. Den stiller spesifikke spørsmål for å lære mer om kundens smak og behov, og foreslår passende produkter.
• Svar på spørsmål: Chatboter kan gi informasjon om produkter, priser, tilgjengelighet og ordrestatus i sanntid – perfekt kundeservice.
• Hjelp i kjøpsprosessen: Chatboter kan hjelpe brukeren gjennom hele kjøpsprosessen og gi råd – fra produktvalg til kassen.
• Personalisert kommunikasjon: Chatboter lærer av hver interaksjon for å forbedre kundeopplevelsen for fremtidige samtaler.

Chatboter er en utmerket måte å forbedre brukeropplevelsen og gjøre brukerne dine enda mer fornøyde med nettsiden din.

Dynamisk prising

Dynamisk prising tillater virksomheter å justere priser i sanntid. For å gjøre det analyserer AI forskjellige variabler og personaliserer priser for produkter og tjenester.

Brukerbasert personalisert prising

AI-baserte systemer overvåker brukeres atferd og deres samhandling med nettsiden for å vise tilpassede priser. Noen av variablene som analyseres ved dynamisk prising er:

• Brukerens atferd: Jevnlige søk etter spesifikke produkter, produkter i handlekurven eller gjentakende visninger av et produkt kan lede til personalisert prising for å gi brukeren et insentiv for å gjennomføre kjøpet.
• Etterspørsel: Hvis et produkt opplever høy etterspørsel eller begrenset tilgjengelighet, kan prisen justeres tilsvarende for å regulere etterspørsel.
• Lokasjon: Geografiske forskjeller kan også påvirke prisen. Produkter og tjenester kan justeres dynamisk basert på brukerens lokasjon (f.eks. prisforskjeller mellom land og regioner).
• Tidspunkt: Prising kan også påvirkes av tidspunkt, dag og sesong, og kan hjelpe virksomheter å respondere til spesifikke behov og trender.

Ved å bruke dynamisk prising kan virksomheter maksimere profitt samtidig som brukerne mottar attraktive, personaliserte tilbud. Denne strategien gjør det mulig å vise en god prisstrategi overfor brukere og gi dem målrettede tilbud når de er mest mottakelige.

Integrasjon med eksisterende nettsider

For å suksessfullt integrere personalisering på din nettside burde du følge disse stegene (merk at ikke alle stegene gir mening for alle typer personalisering):

1. Dataanalyse: Samle og analyser relevant brukerdata og finn atferdsmønstre og preferanser.
2. Segmentering: Del dine brukere opp i forskjellige segmenter for å levere tilpasset innhold til spesifikke grupper.
3. Dataintegrering: Sørg for at for eksempel chatboten har adgang til relevante data, som produktkataloger og brukerprofiler.
4. Tilpasning: Bruk algoritmer som tilpasser de respektive elementene (navigasjon, blogginnlegg, anbefalinger, priser etc.) i sanntid basert på innsamlet data.
5. Testing og optimalisering: Utfør jevnlig A/B-testing for å kvalitetssikre og forbedre innholdet ditt.

Et tips for chatboter: Sørg for at boten trenes med ekte brukerinteraksjoner for å optimalisere svarene og forbedre brukernes opplevelse.

Her er oversettelsen til norsk, med struktur og lengde beholdt:

Teknisk integrering av AI-systemer

Å integrere AI-drevne personaliseringssystemer i eksisterende nettsider – for eksempel WordPress-baserte nettsteder – er nå enklere enn noensinne takket være nye verktøy og plattformer. Selv om du ikke har omfattende teknisk kunnskap, kan du likevel dra nytte av AI.

Det finnes ulike strategier og teknologier som gjør det mulig å enkelt integrere AI-funksjoner uten behov for dyp programmeringskunnskap.

1. Brukervennlige plattformer og verktøy: Det finnes mange personaliseringsplattformer og -verktøy for nettsider som er spesifikt utviklet for brukere uten omfattende teknisk kunnskap. Verktøy som Optimisely eller Adobe Target tilbyr intuitive grensesnitt som lar deg kjøre tester og personalisering uten å måtte dykke dypt ned i koden.
2. Bruk av ferdigbygde chatboter og assistenter: Hvis du ønsker å implementere en AI-chatbot på nettsiden din, kan du bruke plattformer som Chatfuel, Tidio eller ManyChat for å lage din egen chatbot – helt uten koding.
3. Innholdsstyringssystemer (CMS) med AI-integrasjon: Hvis du bruker et CMS som WordPress, kan du legge til AI-drevne funksjoner via ferdiglagde integrasjoner eller plugins – for eksempel til produktanbefalinger, personalisert innhold eller A/B-testing.
4. Enkle API-integrasjoner: API-er tilbyr en enkel måte å integrere AI-tjenester i din eksisterende nettside. Det finnes mange API-baserte AI-verktøy som krever minimalt med teknisk kunnskap. Leverandører som Googles Dialogflow for chatboter eller Clarifai for bildegjenkjenning tilbyr brukervennlige API-er som kan integreres i eksisterende infrastruktur.

Personaliser nettsiden din med AI

AI-drevet personalisering forbedrer brukeropplevelsen på nettsiden din og bidrar til langsiktig forretningssuksess. Skreddersydde opplevelser møter brukernes behov bedre og gjør interaksjonen med merkevaren din mer relevant og engasjerende. Dette fører til høyere kundetilfredshet, sterkere kundelojalitet og til slutt bedre konverteringsrate.

Våg å eksperimentere med ulike tilnærminger, kjør A/B-tester og optimaliser de personaliserte tilbudene dine med dataene du samler inn. Med en personalisert nettside kan du oppnå et tydelig konkurransefortrinn på lang sikt. Lykke til med testingen!