Spammig och likformad marknadsföring där alla får samma budskap fungerar inte längre. Marknadsföring kan vara så mycket effektivare om rätt leads eller kunder får rätt budskap, vid rätt tidpunkt. Detta är personalisering, som kan byggas med hjälp av AI-baserade algoritmer.
Dynamic Yield är ett företag som erbjuder lösningar baserade på artificiell intelligens för just detta. I den här artikeln intervjuar jag Mike Mallazzo, Head of Content på Dynamic Yield och ansvarig för varumärke, innehåll, kommunikation och press / analytikerrelationer.
Han har tidigare varit på LinkedIn, två misslyckade startups och Northwestern University där han en gång kröp i en sopcontainer i journalistikens namn. Han skriver om AI och framtiden för teknik och handel, och har publicerats i Quartz, Entrepreneur, Forbes, The Next Web, MediaPost och Chicago Tribune.
Nu över till intervjun!
Vad är företagets bakgrund?
Efter att ha sålt sitt andra företag till Sears blev Dynamic Yields grundare Liad Agmon Vice President of New Services när Sears var ledande i försöken att skapa en gemensam omnikanal-upplevelse för sina kunder. Men han blev snabbt frustrerad på bristerna i de tekniska lösningarna som fanns på marknaden.
Ett par år senare satt han och medgrundare Omri Mendellevich på Bessemer Venture Partners kontor, frustrerade över att företag inte kunde skapa unika upplevelser för olika kunder.
Detta gav ett eureka-ögonblick där Liad och Omri bestämde sig för att bygga den teknologiplattform Liad önskade att han hade haft på Sears, och som kunde skapa överlägsna upplevelser för användare i många olika branscher och nischer.
Med tiden har Dynamic Yield utvecklats och funnit en plats på marknaden som den lösning som byggdes för att anpassa och optimera företags digitala upplevelser på webben, i mobilappar, e-post och annonsering. Företaget har utvecklats för att möta kundernas behov i USA, Sydamerika, Europa, Afrika och Sydostasien.
Denna framgång kommer samtidigt som detaljhandeln ”kollapsar” på grund av utmanande makroekonomiska förändringar inom detaljhandeln, som står för 60% av Dynamic Yields kundbas.
Samtidigt som många större kedjor har blivit kunder växer Dynamic Yield med 100% per år och har lagt till industrigiganter som IKEA, Stitch Fix, Land’s End, URBN Brands, Barnes & Noble, YETI och Zalora som kunder under det senaste året. Dessutom har Dynamic Yield stora företagskunder inom media (NBC), resor (Click & Go), spel (Playtech, William Hill) och finansiella tjänster (VkB).
I en tid med en hyper-likriktning inom detaljhandel och andra industrier är det enda sättet för varumärken att konkurrera på grundval av att erbjuda en överlägsen kundupplevelse. Dynamic Yield hjälper företag att göra just det.
Vilket problem löser Dynamic Yield?
Dynamic Yield är världens första teknikstack för personalisering, vilket ger marknadsförare möjligheten att ge individuella digitala upplevelser till varje kund i stor skala.
Vad gör Dynamic Yield, och varför är det viktigt för Era kunder?
I sin årliga rapport “What’s Hot in Digital Commerce” lyfte Gartner fram personalisering som strategin #1 för varumärken år 2017. Boston Consulting Group förutspår att personalisering kommer att driva en omsättning på 800 miljarder dollar till de 15% av varumärken som gör det rätt under de kommande fem åren. McKinsey hänvisar till digital personalisering i stor skala som “marknadsföringens heliga gral”.
Meddelandet från marknaden är tydligt. Personalisering är inte längre bra att ha – det är den enskilt viktigaste strategin för att öka intäkterna och affären online. Traditionella leverantörer erbjuder inte den funktionalitet som marknaden efterfrågar. Dynamic Yield gör det.
Den första iterationen av personalisering kom i form av punktlösningar som utformats för att ta itu med specifika och smala användarfall, till exempel A / B-testning, produktrekommendationer, övergiven kundvagn och e-post. Även om framgångsrika företag byggdes baserade på denna modell har konsumentbeteendet och förväntningarna förändrats.
Eftersom konverteringar sker över en mängd kontaktpunkter och enheter och marknadsförare förväntas hantera alla dessa kanaler längsmed hela köpresan, finns det ett stort behov av en komplett plattform som gör att marknadsförare kan agera i realtid för att anpassa hela kundresan.
Dynamic Yields mål är att bli världens ledande personaliserings OS. Dynamic Yield är byggt från grunden som en öppen arkitekturplattform, och är det första företaget som erbjuder en omfattande personaliseringsstack till marknaden.
Det börjar med en dataplattform som kan analysera massiva data-set i realtid från alla tillgängliga källor, och ett målgruppsverktyg, som gör det möjligt för användare att omedelbart bygga kundsegment utifrån dessa data.
Den sammantagna vinsten är att med Dynamic Yield får marknadsförare ett gränssnitt för att personifiera upplevelser, ge produktrekommendationer, utföra automatisk optimering och använda beteendebaserade budskap baserat på enhetligt data. Detta ersätter det traditionella behovet av upp till fem mjukvaruprodukter.
Som en AI-plattform mer specifikt börjar Dynamic Yields differentiering återigen med data.
Vi tillhandahåller en aktiveringsplattform där marknadsförare kan använda data från kontaktpunkter via webben, mobilappar, e-post, CRM, datakällor från tredje part, kassasystem och kundtjänst för att bilda ett sammanhängande data-set. Man kan säga att vi lär systemet med det bästa utbildningsmaterialet.
Som ett resultat är vår maskinlärning och applikationer med artificiella intelligens baserade på det mest robusta data-setet i branschen. I slutändan är din AI bara lika stark som den information som den baseras på, och vår AI kan ta in data från alla delar av personalisering och optimering för att kunna erbjuda den bästa upplevelsen för varje användare.
Hur använder Dynamic Yield AI?
Även om AI är inbäddad i alla viktiga delar av produkten finns tre primära produktfunktioner som utnyttjar artificiell intelligens för att leverera individuella upplevelser till användarna:
Automatiserad optimering – Sammanhangsanpassade algoritmer som drivs av maskininlärning avgör vilka variationer som presterar bäst för varje användare och tilldelar automatiskt trafik till de variationer som presterar bättre.
Ledande butikskedjor använder denna möjlighet att automatiskt styra sin webbplats och trafik till det mest relevanta innehållet för varje användare, vilket ger en 10%-ig ökning i intäkter per besökare hos våra ledande kunder.
Rekommendationer – Dynamic Yield förstår vilka rekommendationsregler som fungerar bäst för varje kund. Med tiden lär sig systemet om kunderna är mest intresserade av liknande produkter, populära produkter, inköpta varor eller rekommendationer anpassade utifrån historien. Således kan vår teknik sedan bidra till att bygga rekommendationsstrategier för att driva mest engagemang.
En viktig differentiering är emellertid att vår rekommendationsplattform inte är “sluten” AI eller en “svart låda”. Marknadsförare kan ge kontrollen till systemet eller ställa in ”skyddsräcken” i form av regler för att styra vilken rekommendation varje besökare ser.
Till exempel kan ett modemärke i det högre marknadssegmentet få vår AI att rekommendera de produkter som ger mest intäkter, men de kanske inte vill placera vissa märken bredvid varandra. I Dynamic Yield är det möjligt att ställa in sådana regler, så att systemet kan arbeta inom de riktlinjer som ställts in av marknadsföraren.
Prediktiva målgrupper – Vår teknik identifierar proaktivt möjligheter för att ge användarna mer relevanta upplevelser som ökar intäkter och engagemang.
För fotbollsfans kan det till exempel bli så att om du kör ett A / B-test av en banner-annons som marknadsför Manchester United-prylar respektive Manchester City-kit, kommer United-variationen alltid vinna eftersom de har fler fans. Men om du visar ett United-kit för en fanatisk City-fan, kommer du säkert få blodet att koka.
Dynamic Yields prediktiva målgrupper identifierar automatiskt kundsegment som föredrar den mindre populära variationen och tillåter marknadsförare att använda denna erfarenhet med ett klick.
Dynamic Yield tydliggör dessa möjligheter automatiskt över alla test som körs på vår plattform.
Vad är framtiden för AI inom affärslivet och marknadsföring?
Även i en tid av minskande riskkapitalinvesteringar i tidiga skeden pumpades nästan 5 miljarder dollar in i AI startups 2016.
Även om e-handel inte allmänt anses vara det hetaste området för AI-innovation finns det många startup företag med maskininlärning som fokuserar på sektorn. Många av dessa företag mognar nu, hittar sin plats på marknaden och attraherar kunder, vilket gör AI till en standardteknik för alla.
Vi kan förvänta oss ökad användning av AI för att lösa grundläggande problem och automatisera enkla uppgifter. Enbart detta kommer att räcka för att många AI-företag kan bli förvärvade för hundratals miljoner dollar, eftersom AI-kriget blir allt intensivare mellan Amerikas 5 stora (Alfabet, Facebook, Amazon, Google, Apple) och ledande kinesiska företag som Baidu, Tencent och Alibaba.
Det finns emellertid fortfarande stora hinder. Den största utmaningen för företag som vill börja använda AI är att förstå exakt vad de vill att deras AI ska uppnå. I likhet med personalisering har AI blivit så hett att alla företag vill ha AI men de har inte klart definierat vad de vill att AI skall åstadkomma. I det avseendet blir AI som det nya tonårssexet.
En annan stor utmaning är vilken inställning man har och att faktiskt våga lita på maskininlärning för att få överlägsna resultat.
Människor är av naturen ofta otroligt övertygade om sina egna förmågor och tror sig vara ett under av rationalitet när det många gånger kan vara så att maskiner tar bättre beslut utan mänskliga förutfattade meningar. Att verkligen våga lita på AI är en utmaning som inte försvinner snart.
Slutsats: Innan AI kan transformera e-handeln måste många företag fortfarande förstå att man skall sluta rekommendera högklackade skor till män.
Tror du att marknadsförare kommer att ersättas av AI-robotar?
Nej. Även om automatisering utgör ett mycket trovärdigt hot mot många industrier är AI faktiskt dåligt lämpad för att ersätta marknadsförare. Trots futuristernas förutsägelser är AI ännu inte moget för många typer av kreativa uppgifter.
Många företag kommer att använda AI för en mängd rutinuppgifter, men i slutändan är vi årtionden från att AI skall bygga varumärken på egen hand.
AI kommer att göra marknadsförarens jobb bättre på samma sätt som det kommer att förbättra kvaliteten på yrkeslivet inom de flesta andra kunskapsyrkena. AI kommer att eliminera timmar av långtråkigt arbete och tillåta marknadsförare att spendera mindre tid på vardagliga uppgifter och få mer tid till utvecklande arbete som kräver verkligt mänskligt intellekt.
Har du några andra tankar kring AI inom affärslivet och marknadsföring?
En sista tanke – det är olyckligt att definitionen av “artificiell intelligens” har vidgats av företag som hävdar att allt under solen som de bygger är AI. Googla “AI-powered toothbrush” och du ser flera märken som hyser denna förmåga.
Således är det viktigt att behålla en hälsosam dos skepticism.
I den här intervjun gav Mike Mallazzo en intressant insikt I hur e-handel och digital marknadsföring kan förbättras med AI-driven personalisering.
Om du inte redan använder marketing automation för att personalisera ditt budskap är det definitivt hög tid att börja nu!
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!
