cro-ai-konverteringsoptimering

Konverteringsoptimering (CRO) med artificiell intelligens – nu kommer marknadsföring med AI

Konverteringsoptimering (CRO) är en teknik som används för att öka antalet personer som tar nästa steg fram mot ett köp.

I praktiken handlar det om att minska friktion och hinder, som gör att en besökare inte tar det önskade steget framåt i köpresan. Eller sett från andra hållet, att göra en sida mer attraktiv i perspektivet att utföra den önskade handlingen.

Till exempel försöker vi få så många anonyma webbplatsbesökare som möjligt att registrera sig i ett formulär för att få ladda ner något värdefullt, vanligen en PDF fil. Denna teknik är mycket vanlig för att konvertera anonyma besökare till leads med känd kontaktinformation.

På liknande sätt gäller det att få så många leads som möjligt att bli betalande kunder genom att klicka på köpknappen på en försäljningssida.

Processen att optimera dessa resultat kallas för konverteringoptimering, ofta förkortat CRO (conversion ratio optimization). En viktig aktivitet i CRO är att testa hur olika alternativa versioner av viktiga designobjekt påverkar en sidas konverteringsresultat.

T ex kan resultaten ändras beroende på färg, storlek, position eller text i en knapp. Valet av bilder, rubriker och andra texter kan förbättra eller försämra konverteringsgraden, liksom sidans layout.

Antalet variabler att testa är ofta mycket stort, och antalet testfall växer ofta exponentiellt om man skulle testa hur olika kombinationer av ändringar påverkar totalen.

Processen att testa vilken version av formulär, landningssidor och försäljningssidor som fungerar bäst kallas A/B-testning om det är två versioner testas mot varandra (t ex två olika färger på en knapp), och multivariabeltestning när många alternativa versioner konkurrerar med varandra (t ex 10 olika knappfärger).

Det ryktas att Google provade 52 olika blå färgvariationer för hypertextlänkarna på deras hemsida, för att testa vilken färg som gav flest klick. Kanske är det sant, men i så fall troligen för ganska länge sedan.

Jag misstänker att Google testar många fler versioner idag (kanske 10.000-tals), förmodligen med hjälp av genetiska algoritmer som automatgenererar nya permutationer, och maskininlärning. Denna typ av extremt storskaliga multivariabeltest har inte varit praktiskt möjlig för de flesta företag tidigare.

AI ändrar nu detta – förutsatt att webbplatsen har tillräckligt mycket trafik för att testresultaten skall vara statistiskt signifikanta.

Med maskininlärning blir det möjligt att göra automatiserad A/B-testning (eller snarare storskalig multivariabeltestning). Det blir enkelt att testa vilka kombinationer av färger, teckensnitt, knapptexter, bilder och objektpositionering som fungerar bäst för just din publik.

Marketing automation bok

Genom att använda genetiska algoritmer kan nya designpermutationer genereras och testas automatiskt, och maskininlärningsalgoritmer kommer att lära sig vilka förändringar som fungerar bäst över tid och använda den kunskapen för generering av ytterligare designpermutationer som får konkurrera med de tidigare vinnarna.

AI kan därmed användas för att utveckla självoptimerande webbsidor med inbyggd automatiserad CRO. Det är precis vad Sentient Ascend gör. Deras produkt använder varje besökares beteende till att undervisa systemet om vad som fungerar – och inte gör det.

Detta möjliggör självlärande AI-driven design som anpassar sig till dina besökare och deras förändrade beteenden automatiskt.

Relaterat till automatisk CRO är automatisk generering och optimering av webbsidor i största allmänhet. I detta sammanhang kan jag nämna Firedrop. Det är en chattbaserad virtuell webbdesigner som diskuterar webbplatsprojektet med dig i ett chattfönster, och sedan genererar en komplett webbdesign automatiskt.

Andra försök till AI-driven webbdesign är t ex Bookmark, Wix Advanced Design Intelligence, och uppenbarligen nu även Adobe. De har lanserat ett nytt experiment som använder sin AI-motor Sensei för automatisk generering av webbsidor, och integreras i Adobes Experience Manager CMS. Det ryktas i alla fall så.

AI kan också användas till automatisk självförbättrande logotypdesign; och inom detta område finns t ex verktyg som MarkMaker eller BrandMark.

unemyr_linkedin_horizontal_swe

Själv är jag författare och konsult inom marketing automation och artificiell intelligens. Behöver du hjälp med att installera och sätta upp ett marketing automation system, eller AI-baserade lösningar? Kontakta mig– jag erbjuder konsulttjänster på området!

Är du intresserad av framtidens marknadsföring? Här finner du fler artiklar om marknadsföring med AI och marketing automation.

Vill du lära dig mer? Läs mina bloggartiklar om marketing automation och datadriven marknadsföring!

Magnus Unemyr

Författare, föredragshållare och konsult inom marketing automation, artificiell intelligens och Internet of Things. Kontakta mig om du behöver konsulthjälp!