Hopp til innhald
Nynorsk
Fagstoff
Podkast
Video

Bruk av KI i marknadsføring

Kunstig intelligens (KI) er eit viktig arbeidsverktøy for marknadsførarar. Med KI blir marknadsføringa effektivisert og personalisert. Men vi må vere merksame på utfordringar som personvern og etikk.

Kva er KI?

Kunstig intelligens er datamaskiner si evne til å utføre oppgåver som vanlegvis krev menneskeleg intelligens. Dette inkluderer læring, problemløysing, mønstergjenkjenning og avgjerdstaking. KI-system bruker algoritmar og store mengder data for å forbetre ytinga si over tid.

ChatGPT blei lansert i november 2022 og tok verda med storm. Det har sidan den gong vore mykje diskusjon om alt frå kva for oppgåver i arbeidslivet som no kan utførast ved hjelp av KI, til kva konsekvensar KI får for vurdering i skulen.

Podkast: KI – moglegheiter og utfordringar

Nedanfor kan du lytte til kommunikasjonsrådgivar Hans-Petter Nygård-Hansen som i februar 2024 snakkar om kva KI er, i tillegg til moglegheiter og utfordringar med KI.

Tips:
Podkasten varer i 23 minutt, så gå deg gjerne ein tur i frisk luft mens du høyrer på podkasten. Etterpå går du tilbake i klasserommet for å diskutere innhaldet med ein medelev.

Podkast om KI – moglegheiter og utfordringar

Knut Skeie Solberg i samtale med kommunikasjonsrådgivar Hans-Petter Nygård-Hansen om moglegheiter og utfordringar med KI.

0:00
-0:00
Podkast: Moderne Media / CC BY-SA 4.0

Diskuter

  • Kva er eigentleg KI?

  • Korleis har KI-verktøy utvikla seg vidare etter at podkasten blei spelt inn?

  • Kva bør vi bruke KI til, og kva er dei største mogelegheitene?

  • Kva utfordringar har bruk av KI?

  • Korleis har KI allereie påverka arbeidslivet, og korleis trur de at KI vil påverke arbeidslivet i åra framover?

Bruk av KI i marknadsføringsbransjen

Podkast: KI i marknadsføringsarbeid

Lytt til podkasten nedanfor og høyr ulike refleksjonar knytte til KI i marknadsføringsarbeid, og dessutan moglegheiter og utfordringar.

Podkast om KI i marknadsføringsarbeid

Knut Skeie Solberg i samtale med kommunikasjonsrådgivar Hans-Petter Nygård-Hansen om moglegheiter og utfordringar med KI i marknadsføringsarbeidet.

0:00
-0:00
Podkast: Moderne Media / CC BY-SA 4.0

Diskuter

  • Kva siktar ein til med trygg bruk av KI?

  • Korleis bør vi kommunisere med Chat GTP for å få best moglege innspel til ein marknadsstrategi?

  • Korleis kan bruk av KI gi verksemder eit konkurransefortrinn?

Effektivisering og forbetring av marknadsføring ved bruk av KI

KI tilbyr nye og effektive måtar å nå ut til kundar på. Gjennom avanserte algoritmar og maskinlæring kan bedrifter no analysere store mengder data for å forstå kunde-åtferd, føreseie trendar og tilpasse marknadsføringsstrategiar i sanntid.

Film om korleis algoritmar fungerer (lengde 1:27)

Video: Medietilsynet / Avgrensa gjenbruk

Personalisering og kundesegmentering

KI analyserer kundedata for å personalisere, altså skape skreddarsydde opplevingar for kvar enkelt kunde. Dette inkluderer alt frå personlege produkttilrådingar til tilpassa e-postkampanjar. Ved å segmentere kundar basert på åtferda og preferansane deira, leverer marknadsførarar meir relevant innhald. Dette aukar engasjement og konverteringsratar.

Eit døme på dette er Netflix som nyttar KI for å analysere sjåarvanar og preferansar for å gi personaliserte tilrådingar av filmar og seriar. KI-segmentering gjer at brukarar ser det innhaldet som er mest relevant for dei.

Automatisering av marknadsføringsprosessar

KI mogeleggjer automatisering av mange marknadsføringsoppgåver, som e-postmarknadsføring, sosiale medium-innlegg og annonseplassering. Dette er tidssparande, samtidig som det sikrar at kampanjar blir leverte på rett tidspunkt til rett målgruppe. KI justerer annonsar i sanntid, noko som maksimerer effektiviteten av marknadsføringsbudsjettet.

Eit døme på dette er Spotify som bruker KI til å automatisere annonseplassering i lydformat, basert på preferansane og den geografiske plasseringa til lyttarane. Kampanjane kan målrettast basert på sanntidsdata frå lyttarvanar. Dette gir meir relevante annonsar og betre engasjement blant lyttarane.

Analyse og innsikt

Ved hjelp av KI-drivne analyseverktøy får marknadsførarar djupare innsikt i ytingane til kampanjane og kundeåtferd. KI identifiserer mønster og trendar som menneske kanskje ikkje legg merke til, og gir tilrådingar om forbetringar. Dette gjer det mogleg for verksemder å få nyttig innsikt som hjelper dei med avgjerder, og å tilpasse marknadsstrategiar for å møte behovet til kundane betre.

Eit døme på dette er Nike som bruker KI til å analysere data frå appar som Nike Run Club og Nike Training Club. Algoritmane identifiserer mønster i treningsvanar og kjøpsåtferd og tilpassar marknadsføringsmeldingar og produktutvikling. Dette har forbetra kundetilfredsheita og auka salet av sportsutstyr.

Chatbotar og kundeservice

KI-drivne chatbotar er ein integrert del av kundeservicen til mange verksemder. Desse virtuelle assistentane handterer ei rekke kundeførespurnader døgnet rundt. Chatbotar forbetrar kundeopplevinga ved å tilby rask, konsistent og effektiv service, samtidig som dei avlastar menneskelege ressursar.

Eit døme er DNB som har implementert ein KI-driven chatbot kalla "Aino". Chatboten til banken hjelper kundar med alt frå å sjekke saldo til å svare på spørsmål om lån og forsikringar. Denne chatboten har bidrege til å redusere ventetida for kundane og frigjere tid for dei tilsette til å handtere meir komplekse førespurnader.

Tenk over

Kva for nokon nye oppgåver innan marknadsføring trur du KI kan løyse i framtida?

Utfordringar med bruk av KI

Personvern og tryggleik

Bruk av KI for innsamling og analyse av store mengder kundedata gir utfordringar relaterte til personvern og datasikkerheit. Verksemder må sikre at dei overheld lover og forskrifter, som GDPR, for å verne kundedata. Datatilsynet kan ferde ut gebyr til norske verksemder som bryt lover og reglar knytte til GDPR.

Apple bruker kunstig intelligens og differensielt personvern for å samle inn og analysere brukardata utan å avsløre individuelle opplysningar. Data blir anonymiserte ved å legge til statistisk "støy". Dette blir brukt i funksjonar som autokorrektur og Siri for å sikre at sensitive data held fram med å vere private. Slik kan Apple tilby personaliserte tenester utan å gå på kompromiss med personvernet til brukarane.

Kompleksitet og kostnad

Implementering av KI-løysingar kan vere komplekst og kostbart. Det krev investering i teknologi, infrastruktur og kompetanse, noko som kan vere ein barriere for mindre verksemder.

Som døme kan vi tenke oss ein liten lokal frisør som ønsker å bruke KI for å automatisere timebestilling og sende personlege tilrådingar til kundane basert på tidlegare tenester. For ei lita verksemd kan integrasjon mellom eksisterande timebestillingssystem og KI-løysingar vere for komplisert og for kostbart. Det er òg ei utfordring at verksemda må finne KI-løysingar som kan trenast på små datamengder, og at ho ikkje har teknisk støtte til å implementere løysinga.

Avhengnad av data

KI-system er avhengige av store mengder data for å fungere effektivt. Dårleg datakvalitet eller mangel på data kan føre til unøyaktige analysar og avgjerder.

Som døme kan vi tenke oss ein liten ny nettbutikk for klede som ønsker ein KI-driven tilrådingsmotor. Ei utfordring er at verksemda har lite kundedata, noko som gjer det vanskeleg å få trent KI-modellen effektivt, noko som kan føre til upresise og irrelevante tilrådingar. Dette kan igjen føre til låg konverteringsrate og misnøgde kundar.

Tenk over

Kva trur du blir dei viktigaste utfordringane med bruk av KI-verktøy i marknadsføringsarbeidet i åra framover?



Skrive av Elisabeth Thoresen Olseng og Tone Hadler-Olsen.
Sist oppdatert 27.02.2026