Terug naar blog
Een AI decisioning engine boven op je bestaande data en tools
Met een AI decisioning engine krijgen organisaties schaalbaar grip op deze dynamiek en kunnen ze daadwerkelijk naar het niveau om op schaal klanten aan zich te binden en te behouden. Een geïntegreerde AI decisioning engine is zelflerend en maakt het mogelijk om consumenten te koppelen aan acties die voor hen op dat moment het meest voor de hand liggen. Denk hierbij aan contextuele en persoonlijke aanbevelingen, dynamische productlijsten en event- en journey-based retargeting. Samen verhoogt dit alles de conversie, zoals ook de retentie toeneemt door onder andere activeringscampagnes en persoonlijke promoties. Daarnaast kan een AI decisioning engine bijdragen aan verbeterde aftersales, met bijvoorbeeld een dynamische FAQ en een analyse van callregistraties.
Een win-win situatievoor de consument én de organisatie
Een AI decisioning engine zorgt ervoor dat de consument telkens via het meest invloedrijke kanaal naar het juiste aanbod wordt begeleid, meer wordt gebonden aan een merk en bovendien wordt ondersteund wanneer daar behoefte aan is. De engine ontvangt de data via betaalde en eigen kanalen, zet de input om in heldere acties en geeft die door aan het CDP. Vervolgens is het datzelfde CDP dat de acties omni-channel uitzet, waarna de impact van die acties via alle kanalen weer terugkomt naar de AI decisioning engine. Zo ontstaat een loop die zich voortdurend verbetert en daardoor de digitale dialoog met de consument continu versterkt. En terwijl dit gebeurt, krijgen marketeers hun handen vrij voor onder andere het verscherpen van data-analyses, het opzetten van relevante campagnes en het verdiepen van de samenwerking met andere onderdelen binnen het bedrijf. Het verbetert dus zowel de relatie met de consument, als de werkzaamheden binnen de organisatie. Klinkt als een win-win situatie.
*Deze blog komt oorspronkelijk van Building Blocks, in 2022 overgenomen door CM.com.
