Want create site? Find Free WordPress Themes and plugins.

Kunstig Intelligens – Hvad kan jeg bruge det til?

Hvad er Kunstig Intelligens? Hvad er her allerede, og hvorfor bør du interessere dig for det netop nu? I denne guide til kunstig intelligens, vil jeg vise dig nogle af de mest effektive måder, du kan anvende denne nye teknologi på. Jeg vil også give dig eksempler på hvordan AI allerede er i gang med at omdanne detailhandlen og levere markante forbedringer.

Ved du, at du allerede interagerer med kunstig intelligens (AI) på daglig basis? Resultaterne af dine Google søgninger er AI-drevne, ligesom dit feed på Facebook, og de anbefalinger du får, når du logger ind på Netflix. Verdens største tech virksomheder investerer massivt i AI, og revolutionen er i gang. Kunstig intelligens er allerede en realitet indenfor online markedsføring og e-handel. Der er god plads til forbedringer af næsten hele kunderejsen både for forhandlerne og deres kunder – og disse forbedringer kan udføres og accelereres af kunstig intelligens.

Før vi begynder, er det vigtigt lige at forklare præcist hvad kunstig intelligens er, så lad os lige starte med det.

Hvad er kunstig intelligens?

AI er blevet noget af et buzz word, som desværre betyder at definitionen fortolkes temmelig frit. Vi kunne nemt kaste os ud i en lang dyb filosofisk snak om definitionen, men lad os nu i stedet forholde os til noget konkret. Jeg mener, at intelligens betyder at observere omgivelserne, orientere sig, beslutte en handling, og derefter foretage den givne handling. Det er vigtigt at intelligente systemer interagerer med omgivelserne, og det er altafgørende at de lærer af deres handlinger samt konstant forbedrer resultaterne af disse handlinger.
Systemer der er kunstigt intelligente skal derfor være i stand til selv at udføre handlinger og blive klogere når de lærer sig selv om kvaliteten af deres valg. – Det er AI.

Det er ikke menneske mod maskine – det er menneske PLUS maskine

En af de største misforståelser omkring AI, især indenfor markedsføring og
detailhandel er at teknologien gør alt arbejdet for dig. Men det passer ikke. AI arbejder med de dele af den kognitive proces, som den menneskelige hjerne ikke er lige så god til og super-optimerer dem.

Lad os tage site optimering som et eksempel. Du skal nok ikke lade en kunstig intelligens designe dit site. Men giv i stedet en AI de ideer du ønsker at afprøve (forskellige billeder, tekst, layout, osv.) Lad den tage sig af a/b/c/d/e/f… split tests, så finder den unikke effektive kombinationer af alle dine ideer, og udvikler sig på sitet uden menneskelige input. Men alle idéerne kommer stadig fra de specialister der arbejder med sitet.
Med andre ord er det kreative jeres domæne. AI hjælper med at finde ud af præcis hvilken sammensætning af billeder og budskaber, der fungerer bedst for sitets besøgende. Den vil eksperimentere med kombinationer og finde frem til vinderkombinationerne. Vi mennesker er bedst til at få gode kreative idéer, og AI er bedst til at finde kombinationer og indsigter som vi mennesker aldrig ville opdage. Effektive implementeringer og kombinationen af menneske plus maskine maksimerer både effekten af menneskelig kreativitet og effekten af kunstig intelligens. Samspillet mellem menneske og maskine er kernen.

Hvorfor skal du interessere dig for AI?

Der er ikke bare tale om en fancy teknologi, som du skal tage til dig, for at virke banebrydende og cool. Du skal interessere dig for AI, fordi det driver bedre resultater for din forretning. Det medfører gladere kunder, flere salg, og højere konverteringer.
Men hvorfor er dette noget du bør tænke over lige nu? For det første, så har online detailhandel ikke ændret sig særlig meget det seneste årti. Sammenlign en shop fra 2007 med en fra 2017 og du vil sikkert se en del af det samme design, opbygning, layout osv. Prøv selv at søg på en shop i Wayback Machine, så vil du hurtigt se min pointe.

Hvis din webshop allerede var helt perfekt optimeret, ville stagnation være forståelig.
Men det er den selvfølgelig ikke, og fordi sites ikke har ændret sig markant i lang tid, så har konverteringsraterne heller ikke flyttet sig betydeligt. I gennemsnit konverterer en detail webshop 3% af sine besøgende, og det har ikke ændret sig ret meget i de seneste ti år.
Det er ikke godt. Det er selvfølgelig utopi at tro vi nogensinde når 100% konvertering, men status quo hvor 97% af brugerne ikke køber noget? Jeg synes godt man kan tillade sig at
forvente noget mere. Heldigvis er AI allerede i gang med at ændre den kedelige tendens. Jeg fortæller dig hvordan om lidt.

Der er to andre udfordringer som AI også kan fikse for os:

1. Vi lader stadig brugerne gøre alt arbejdet

Tænk lige over den typiske shoppingoplevelse. Du følger en URL, ser hvad der tilbydes på forsiden, og foretager derefter en søgning. Du skriver hvad du tror, du søger, og bliver præsenteret for sidevis af muligheder. Du kan så klikke igennem nogle af dem, i håb om at finde din størrelse og ønskede pris, eller du kan bruge afkrydsningsfelterne til at indsnævre produktudvalget.
Men har du brugt de samme søgeord, som forhandleren har brugt til at beskrive de varer du søger? Hvad nu hvis varen du gerne vil købe er tagget forkert op, eller bliver begravet af en algoritme der i stedet viser dig produkter du ikke ønsker?

AI kan løse alt dette. Søgning og at gå på opdagelse bliver meget lettere og smartere med kunstig intelligens, der giver brugerne mulighed for nemmere at navigere i produktkataloger ved billeder alene.

2. Købsoplevelsen er ikke personlig

Forestil dig en ægte personlig oplevelse for hver eneste shopper, uanset hvad og hvor meget de har købt på sitet. En personalisering, der lærer om hver enkelt individuelle kunde, drevet af AI. – Det står i ret skarp kontrast til hvordan ”personalisering” typisk foregår i dag. E-mails med kundens fornavn og anbefalinger baseret på ”brugere som dig” – ikke dig. Ægte personalisering er mulig med AI nu, og det er også noget kunderne ønsker (så længe det ikke bliver for uhyggeligt). Du kan begynde at forstå kundernes personlige stil og præferencer nu. Det eneste der skal til er implementering af en lille smule AI.

Accelereret forbedring af kundeoplevelsen

Generelt set er større site ændringer og forbedringer dyre og tidskrævende. Men AI vender det hele på hovedet, og giver dig mulighed for at gøre mere med mindre sammen med det team du allerede har. AI arbejder sammen med dit team, og åbner for muligheder for at opnå bedre resultater på kortere tid. Det gør det muligt for dine optimeringsspecialister at teste meget mere, meget hurtigere, og dermed accelerere læringen om hvad der virker bedst for netop jeres kunder for hvert skridt mod konverteringen.

Lad os se på hvordan AI er i gang med at ændre e-handel lige nu på tværs af hele customer journey, og hvordan den passer perfekt ind på hvert trin i brugerrejsen.

AI skaffer nye kunder

I mange tilfælde starter kunderejsen med annoncer. Der er massive mængder signaler og mønstre i annoncedata, og AI er fantastisk til at finde, og handle på dem. AI finder nålene i høstakken, og maksimerer udbyttet af investeringen, da den køber annonceplads på de mest optimale tidspunkter for de højst potentielle kunder, tester og kombinerer det kreative materiale, så det tilpasses hver enkelt bruger og sandsynligheden for konvertering maksimeres. Derudover agerer AI på data real time, langt hurtigere end vi mennesker kan. En AI kan håndtere din online markedsføring på tværs af både Search, Social, Display og E-mail, og det er intet mindre end genialt, da alt data samles ét sted, synkroniseres og udnyttes til at styrke hver enkelt kampagne i hver enkelt kanal. Da AI konstant lærer og optimerer svarer det til at tilføje en hjerne af uendelig intelligens til din markedsføring.

AI engagerer kunder

Ligesom med annoncer, findes der indenfor ecommerce et væld af datapunkter omkring kundeengagement. Du ved allerede hvad brugerne klikker på, hvordan de navigerer mellem
sider og hvor de typisk falder ud af tragten osv. Med assistance fra kunstig intelligens kan vi gøre det endnu bedre. Faktisk har vi kun lige ridset lidt i overfladen af hvad vi kan lære. Med AI kan vi ikke bare forstå vores kunder langt bedre, vi kan også tilpasse os deres adfærd i realtid.
Et glimrende eksempel på et område, hvor vi kan bruge kundedata meget bedre end vi gør er konverteringsoptimering. Dvs. test af idéer på sitet (billeder, tekster, knapper, farver) for at finde de bedste kombinationer til at nå KPI’erne (konverteringsrate, gennemsnitlig ordreværdi, varer tilføjet kurven, osv.)

De fleste A/B tester mere eller mindre manuelt indtil der er testet på en kritisk masse, og hvis den nye version er bedre, så opdateres sitet. Resultatet kan vise sig at blive rigtig godt for bundlinjen, men du ved sikkert også, at det er en langsommelig disciplin, da du typisk kun kan køre én test ad gangen, og der er ingen garanti for at den virker.

Netop her kommer kunstig intelligens virkelig til sin ret, da den nedbryder alle de udfordringer der er ved konverteringsoptimering i dag. Den kan bruge trafikkenmere effektivt, og afprøve flere ideer på kortere tid for at opnå skarpere resultater. Det skyldes en type AI kaldet genetiske algoritmer.

Genetiske algoritmer anvender Darwins principper om naturlig udvælgelse, til at udvikle bedre løsninger ud fra data. Forestil dig, at hver af dine idéer er et gen (ændring af layout, et større billede, en håndfuld overskrifter og tekster osv.), og forestil dig så, at selve evolutionen foregår direkte på dit site. AI tester hver eneste idé mod originalen/kontrollen, for at finde ud af hvilke, der har det mest lovende genetiske materiale (dvs. det ser ud som om den vil øge antallet af konverteringer), derefter starter udviklingen af testen, ved at kombinere de gode ideer.

De genetiske algoritmer laver mutationer, og når sitet udvikler sig gennem generationer, vil AI igen tilføje og teste de ideer, der tidligere ikke virkede så lovende fra tidligere generationer, da de nu introduceres igen i ny kontekst, for at sikre at intet fjernes fra genpuljen for hurtigt.

Med kunstig intelligens undgår du fuldstændig at en god idé går til spilde, fordi der ikke er tid, eller fordi noget andet skal testes først. Du kan teste alle dine idéer samtidig, hurtigt og hele tiden.

Det er værd lige at fremhæve to temaer her:  

1) AI’en lærer mens den tester. Nuværende løsninger tester bare, og fortæller dig så hvad trafikken siger. Den store forskel er, at AI tilpasser sig trafikken i realtid.

2) Det er menneske plus maskine og ikke menneske mod maskine. De ideer du tester kommer fra dig. AI finder bare de bedste af dem hurtigere, fjerner de dårlige hurtigere, og maksimerer dit potentiale. Og det er stort!

AI hjælper kunderne med at finde hvad de søger

Kan AI hjælpe dine kunder med at finde de produkter, de ønsker? Kan den gøre søgning og
browsing og opdagelse af produkter bedre og mere intuitiv? Selvfølgelig!

I dag beder vi kunderne om selv at søge, gennemse og gætte hvilke ord shoppen har valgt at beskrive deres varer med. I stedet for at forsøge, at genskabe den fysiske oplevelse af at gå gennem en butik og tale med en kyndig sælger. Det er et område, hvor online detailhandel stadig halter bagefter.

Der er findes to løsninger til at gøre online shopping oplevelsen lettere: “chatbots” og “deep learning”. Chatbots bruger samtaler, beskeder og sprogdata, mens deep learning netværk anvender produktbilleder fra shoppens katalog.

1) Chatbots – Online shopping minder meget om at handle i et stort byggemarked: der er en hel masse varer at vælge imellem, men det er temmelig svært at finde nogen man kan stille et spørgsmål. Du er overladt til at finde varerne selv. Denne situation er ved at ændre sig online. Mange chatbots kører på en teknologi der kaldes ”naturlig sprogbehandling” (NLP) en gren af machine learning, som giver mulighed for at simulere naturligt sprog, så en robot kan tale med rigtige mennesker i realtid. NLP’er er bygget ved at analysere millioner af samtaler og identificere mønstre, ordsammensætninger, almindelige spørgsmål osv., så den over tid ”lærer” at tale, og vigtigst af alt besvarer spørgsmål.

Du kan godt begynde at forberede dig på at møde chatbots overalt på nettet. Antallet kommer til at eksplodere, og der kommer ikke til at gå lang tid før du ikke engang aner om det er robot eller menneske der lige har hjulpet dig. Det kommer givetvis til at betyde farvel til ventetid i kundeservice, da en robot kan assistere et uendeligt antal kunder simultant, og overlade de få men mere komplicerede sager til et menneske i kundeservice. Chatbots løser kundernes problemer lynhurtigt og kan hjælpe dem med at opdage flere produkter, komme med tips og tricks osv. Chatbots signalerer at virksomheden ønsker at lytte og hjælpe. De reducerer omkostninger og bounce rates, og forhindrer at ivrige og travle kunder opgiver købet.

2) Deep learning – En anden måde at reducere friktionen mellem kunde og online shop er brugen af deep learning, der anvender visuelle algoritmer. Det giver brugeren mulighed for at finde relevante produkter hurtigere, uden at skulle skrive et enkelt ord. Men hvordan virker det?

Tænk på dine favorit sko. Prøv at beskrive dem uden at nævne mærket. Du vil sandsynligvis bruge farve og stil som adjektiver, som ikke bare beskriver dine favorit sko, men også en masse andre der ligner dem. Det er den type søgninger kunderne ofte starter med. Resultatet bliver tit upræcist og uoverskueligt, da de fleste sites bruger metadata og produktbeskrivelser til optimering af søgningen. Men når brugerne interagerer med et regneark, giver det en mindre naturlig shoppingoplevelse i forhold til oplevelsen i en fysisk butik. AI behøver hverken metadata eller produkt tagging, for at guide kunderne frem til de produkter de ønsker at købe. I stedet udnytter den produktbilleder til processen. Det interessante er, at AI ud over at forstå billederne, også forstår forhold og ligheder mellem billederne. Det gør det muligt for AI at lære af kunden i realtid.

Lad os forestille os, at en kunde kigger på et par røde sneakers. Han ser også et par andre muligheder, der matcher det han søger blandt anbefalingerne. Han klikker på en af dem

for at se flere detaljer. – Ganske typisk brugeradfærd, men det er præcis her, hvor AI virkelig begynder at vise sit værd. For i stedet for at bruge den traditionelle ”andre brugere har også købt”-anbefalingsmotor, så ser AI på lighederne mellem produktbilleder og leverer mere præcise anbefalinger. Så I stedet for bare at vise brugeren en masse røde sneakers, kan deep learning netværket analysere hvad det er, der fanger køberens opmærksomhed: Er det en bestemt nuance af rød? Placeringen af et logo? Højden på sålen? Visuelle algoritmer kan afsløre det, og det har en række fordele. Det er en mere personlig oplevelse, AI er ikke afhængig af andre brugere – den bygger bedre anbefalinger på hvad den pågældende bruger gør lige nu, og det er intuitivt. Dette kan medfør  at kunden anbefales produkter han aldrig ville have fundet via traditionel søgning og segmentering. Dette betyder ’et farvel’ til produkt tagging og søgealgoritmer.
Du skal selvfølgelig ikke bruge en AI, som denne, til at shoppe reservedele med specifikke specs til din bil, det giver ikke mening, men især indenfor fashion og design hvor shopping overvejende er en visuel oplevelse, gør visuelle algoritmer det at gå på opdagelse og søgning meget mere præcist og personligt.

AI giver dine kunder den optimale pris

Dynamisk prissætning, også kaldet bølge-prissætning, er en prisstrategi, hvor virksomheder sætter fleksible priser for produkter baseret på aktuelle markedskrav. Den såkaldte scraping teknologi kan overvåge og levere data til dig om alle dine konkurrenters priser. Prisoptimering på baggrund af denne data foregår dog manuelt de fleste steder stadig i dag. AI giver mulighed for at priserne ændres baseret på algoritmer, der udover at tage højde for konkurrenters priser, udbud og efterspørgsel, samt andre markedsfaktorer, også sammenkæder denne data med kundernes adfærd på dit eget site. Og dermed oversætter en enorm mængde data til en anbefaling af slutbrugerprisen på alle produkter i dit katalog. Det betyder meget Intelligent maksimering af profit på hvert eneste produkt og salg.

AI fastholder dine kunder

En masse af de teknikker og processer, der er nævnt ovenfor, kan faktisk bruges til at leverer intelligent information til dine e-mail- og loyalitetsprogrammer. Da AI observerer og lærer hvad de enkelte kunder er interesseret i, i realtid, kan den kontinuerligt lave 1: 1 anbefalinger via programmer designet til at få kunderne til at komme tilbage, uanset om de er førstegangs besøgende eller loyale kunder.

Tænk lidt over hvert enkelt område, som jeg har beskrevet i denne guide, så er jeg sikker på du godt kan se, hvor vi er på vej hen: Du bliver i stand til at optimere alle din annonce kreativer individuelt, dynamisk ændre dine budskaber synkroniseret med dine kunders smag og præferencer, og samtidig fjerne en hel masse friktion fra shoppingoplevelsen. Du bliver også i stand til at skræddersy e-mails til hver unik bruger, og vise dem de produkter som AI’en forudser de gerne vil se, baseret på de handlinger de netop har foretaget. Det bliver markant bedre oplevelse i forhold til hvordan det er nu. Budskaberne i dine e-mails vil minde meget om en salgsassistent der siger ”Jeg ved du vil synes godt om dette” og ikke som det er nu: ”Jeg ved du tidligere har set på det her”.

Så min anbefaling er klar: Se at komme i gang med AI tech hurtigst muligt. Samtlige muligheder vi har gennemgået i denne guide findes allerede i dag, og det er nemt at komme i gang med.

Did you find apk for android? You can find new Free Android Games and apps.