Markedsstrategi har endret seg mye siden maskinlæring kom på banen, og de som utnytter muligheten kan få store konkurransefortrinn. Her er ti tiltak du kan gjøre i dag.
Du har sikkert hørt mye snakk om hvordan AI skal revolusjonere alt fra markedsføring til kundeservice. Men la oss være ærlige – som bedriftsleder har du ikke tid til hypotetiske løfter. Du trenger grep som faktisk gir resultater. Nå. Ikke om fem år.
Denne listen er laget nettopp for deg. Her får du 10 innovative AI-tiltak som gir deg reell forretningsverdi. Ting som kan løfte din markedsstrategi, skjerpe beslutningsgrunnlaget og hjelpe deg å ta bedre valg – raskere.
Klar? Her er tiltakene du kan ta i bruk nå – for å effektivisere driften, kutte kostnader og styrke strategien.
Les også: Markedsanalyse med KI – Mindre flaks, mer vitenskap, optimal vekst
Innhold:
- Multimodal AI for økt kundeinnsikt
- Hyperpersonalisering med prediktiv AI
- Edge AI for lynrask beslutningsstøtte
- Generativ AI for rask A/B-testing i stor skala
- AI-drevet prisoptimalisering i sanntid
- Strategisk beslutningsstøtte med AI-simuleringer
- Målrettet innholdsgenerering med kontekstuell A
- Kundereise-kartlegging med sekvensielle AI-modeller
- Etisk AI-posisjonering som konkurransefortrinn
- AI for CXO-er: Personlig strategisk assistanse
Investeringsmulighet
Bli med på veksten – invester i Key Account i dag!
1. Multimodal AI for økt kundeinnsikt
Kundereisen foregår ikke lenger i én kanal – og innsikten bør heller ikke gjøre det. Tradisjonelle analyser av tekst og tall gir bare én brikke i puslespillet. Med multimodal AI kan du samle og tolke data fra tekst, bilde, video og lyd – samtidig. Resultatet?
En langt mer presis forståelse av kundens behov, følelser og intensjoner.
Maskinlæring gjør det mulig å koble sammen datapunkter som tidligere levde hver for seg: ansiktsuttrykk i en produktvideo, tonefall i en samtale med kundeservice, ordvalg i en e-post – og faktisk bruk av produktet.
Når disse kildene kombineres, får du innsikt som overgår det en enkelt kanal kan gi.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Ved å bruke multimodal AI i markedsstrategien din, kan du:
- Fange opp nyanser i kundens opplevelse som ellers ville gått tapt.
- Forutsi kjøpsintensjon med langt høyere presisjon.
- Justere kommunikasjon og produktutvikling basert på sanntidsrespons.
Dette er ikke bare kraftig – det er nødvendig for virksomheter som vil forstå mer enn hva kundene foretar seg, og heller hvorfor de gjør det.
Konkret eksempel:
En teknologibedrift lanserer et nytt SaaS-produkt og inviterer brukere til å delta i en videodemo. Ansiktsuttrykk fra videoen analyseres automatisk for å tolke reaksjoner på ulike funksjoner. Samtidig samles e-postfeedback og bruksmønstre fra selve appen.
AI-modellen oppdager at flere brukere viser frustrasjon ved én bestemt funksjon – og at de senere dropper ut av onboarding. Produktteamet får beskjed, endrer funksjonen, og markedsavdelingen får nye vinklinger til neste kampanje.
Når maskinlæring får jobbe på tvers av datatyper, får du mer enn bare data – du får ekte innsikt. Og ekte innsikt gir grunnlag for en markedsstrategi som ikke bare treffer – men treffer med presisjon og effekt.
Løsningene er allerede bredt tilgjengelige, og Gartner anslår at 40 % av generative AI-løsninger vil være multimodale innen 2027, opp fra bare 1 % i 2023.
Les mer: Hva er multimodal AI – det neste steget i moderne bedriftsutvikling
2. Hyperpersonalisering med prediktiv AI
Når du først har samlet innsikt på tvers av kanaler og formater med hjelp av multimodal AI, oppstår det en ny mulighet: å bruke denne innsikten til å forutsi, tilpasse – og treffe bedre. Her kommer hyperpersonalisering inn.
Moderne markedsstrategi handler ikke lenger bare om segmentering. Med maskinlæring kan du skreddersy kommunikasjonen til hver enkelt kunde, basert på faktisk adferd, preferanser og kontekst. Ikke etter at kjøpet er gjort – men mens kunden fortsatt vurderer.
Det er en enorm forskjell på å henvende seg til «menn over 50» – og å vite at akkurat denne kunden klikker på teknologinyheter søndag formiddag, legger produkter i handlekurven uten å fullføre – og responderer best på korte videoer med undertekst.
Når du lar maskinlæring identifisere og forutsi slike mønstre, kan du automatisk justere alt fra innhold og tilbud til timing og pris – i sanntid.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Hyperpersonalisering gjør at du:
- Øker relevansen i hvert eneste kontaktpunkt med kunden.
- Reduserer friksjon i kjøpsprosessen, fordi du viser det kunden allerede har høy sannsynlighet for å ville ha.
- Styrker lojalitet ved å vise at du forstår kundens behov bedre enn konkurrentene.
Det handler ikke om å skape mer innhold – det handler om å bruke AI til å gjøre innholdet mer treffsikkert.
Konkret eksempel:
En mellomstor nettbutikk bruker en ferdig AI-løsning som analyserer adferden til hver besøkende: hvilke produkter de ser på, hvor lenge de blir på visse sider, hva de legger i handlekurven – og hva de forlater.
Basert på dette endres rekkefølgen på produktene som vises, og nyhetsbrevene de mottar inneholder kun relevante tilbud. Resultatet? Høyere klikkrate, økt salg og færre returer.
Mange e-handelsplattformer og CRM-verktøy har allerede slike innebygde AI-funksjoner for personalisering. Det som kreves av deg, er å se på dette som et strategisk initiativ – ikke bare et markedsføringstriks. Du må sette deg inn i muligheten og velge verktøy deretter.
De som legger ned litt innsats i dette får bedre innsikt, smartere markedsstrategi og høyere avkastning på både investeringer og utført arbeid.
Les også: KI-strategi – Nøling koster bedriften din konkurransefortrinnet
3. Edge AI for lynrask beslutningsstøtte
Det hjelper ikke å ha verdens beste analyse om den kommer for sent. I dagens marked er responstid en del av markedsstrategien – og det er her Edge AI skiller seg ut.
Ved å kjøre maskinlæringsmodeller direkte på enheter i felt – som sensorer, IoT-utstyr, kameraer eller maskiner – kan du analysere og handle på data i sanntid, uavhengig av skytilkobling.
Dette er mer enn bare rask databehandling. Det er beslutningsstøtte der det faktisk skjer – i produksjonen, i butikken, i bilen, på kroppen. Og det åpner for innovasjon i alt fra prediktivt vedlikehold til automatisert produktjustering og øyeblikkelig kundereaksjon.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Når Edge AI blir en del av din markedsstrategi, kan du:
- Få umiddelbar reaksjon der effekten er størst – nær kunden, risikoen eller muligheten.
- Kutte kostnader ved å redusere datatrafikk, skybruk og behov for manuell overvåking.
- Øke sikkerheten og sikre privatliv ved å behandle sensitiv informasjon lokalt.
- Operere sømløst, selv uten stabil nettilkobling – noe som gir robusthet i kritiske miljøer.
Konkret eksempel:
En internasjonal kleskjede ruller ut smart speil-teknologi i utvalgte butikker. Ved hjelp av Edge AI analyserer speilet kundenes kroppsspråk, mimikk og stemme – og foreslår passende produkter i sanntid.
Dataene behandles lokalt, så ingen bilder eller lyd forlater enheten. Samtidig kan speilet justere lys, foreslå størrelser og tilby kampanjer basert på hva det «forstår» om kundens respons.
Alt skjer lokalt. Innsikten samles og aggregeres daglig – og brukes til å justere kampanjebudskap, optimalisere produktplassering og forutsi etterspørsel på tvers av lokasjoner.
Resultatet er ikke bare bedre kundeopplevelse. Det gir markedsavdelingen konkrete data om hvilke stiler, farger og prispunkter som faktisk konverterer – i sanntid og ned på butikk- og kundetype-nivå.
Edge AI gjør at innsikten kan fanges og omsettes til strategiske grep før neste kampanje går live. Slik kan du reagere før konkurrentene har rukket å innhente samme innsikt. Det er ikke bare smart teknologi – det er en smartere markedsstrategi.
Les også: Digital markedsføring – Derfor er du sjanseløs uten kunstig intelligens
4. Generativ AI for rask A/B-testing i stor skala
Vi vet allerede at A/B-testing er et nyttig verktøy. Men tradisjonell testing har én stor begrensning: tid. Tiden det tar å lage variasjoner. Tiden det tar å få nok data, og tiden det tar å handle på innsikten.
Her kommer generativ AI inn som en gamechanger – og et verktøy du og din bedrift kan bruke til å akselerere test–lær–juster-syklusen.Ved hjelp av generative modeller kan du automatisk produsere hundrevis av varianter av overskrifter, bilder, CTA-er og videoformater – på minutter.
Deretter kan maskinlæring brukes til å teste og optimalisere disse i sanntid, basert på faktisk respons. Resultatet? Du får raskere svar på hva som virker – og hvorfor.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Med generativ AI integrert i markedsstrategien får du:
- Mulighet til å teste langt flere hypoteser parallelt, uten å bruke mer tid eller ressurser.
- Løpende optimalisering som skjer automatisk, i stedet for manuelle batch-justeringer.
- Dypere innsikt i hvilke budskap og formater som faktisk driver konvertering – for hver kanal og målgruppe.
Konkret eksempel:
Et mellomstort softwareselskap skal lansere en ny modul og bruker generativ AI til å lage over 20-30 annonsevarianter på tvers av e-post, display og sosiale medier – alle tilpasset ulike segmenter og språk.
I stedet for å velge to varianter og håpe på det beste, lar de modellen kjøre testene i sanntid og automatisk justere budskapene etter respons.
Kampanjen oppdateres kontinuerlig basert på hva som fungerer. Det som før tok seks uker, tar nå tre dager – og gir høyere konvertering til lavere kostnad.
Det er ikke antallet varianter som gjør forskjellen. Det er evnen til å bruke maskinlæring til å finne mønstre, teste dem raskt – og omsette innsikten til handling, før konkurrentene rekker å reagere.
Les mer: Generativ AI: Slik trener du ChatGPT til å styrke din posisjon i markedet
Tenk Digitalt investornettverk
Oppdag spennende muligheter i Tenk Digitalt sitt investornettverk
5. AI-drevet prisoptimalisering i sanntid
Pris er ikke lenger en fast beslutning – det er et dynamisk konkurransefortrinn. Ved å bruke AI-drevne modeller, spesielt deep learning, kan du automatisere prissetting basert på faktorer som etterspørsel, lagerbeholdning, konkurransedata og faktisk kjøpsatferd. Ikke månedlig. Ikke ukentlig. Men i sanntid.
Det betyr at prisene du tilbyr kan endres løpende, uten manuell inngripen – og uten å gå på bekostning av kundelojalitet. Tvert imot: riktig pris til riktig kunde til riktig tid kan øke både margin og tillit.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Med maskinlæring koblet til prissetting, får markedsstrategien din en ny dimensjon:
- Maksimert inntjening uten å skremme bort prisbevisste kunder.
- Målrettede rabatter basert på kjøpssannsynlighet – ikke magefølelse.
- Oppdager når og hvor pris er en barriere – og når det ikke spiller noen rolle.
Konkret eksempel:
En nasjonal kjede innen sportsutstyr bruker AI til å analysere sanntidsdata fra salg, konkurrentpriser, lokasjonsbasert etterspørsel og sesongvariasjoner.
Når lageret av en populær jakke nærmer seg sluttsolgt i én region, justeres prisen automatisk opp, mens en tilsvarende modell med lav etterspørsel i en annen by settes ned – uten menneskelig inngripen.
Samtidig får lojalitetskunder med høy kjøpsfrekvens skreddersydde tilbud som opprettholder tilliten, uten å undergrave marginene.
Resultatet er en mer smidig, datadrevet markedsstrategi – der prissetting ikke bare følger markedet, men former det.
Les også: Google AI: Kampen mot OpenAI er i gang
6. Strategisk beslutningsstøtte med AI-simuleringer
Når du planlegger neste trekk i markedsstrategien din, handler mye fortsatt om antagelser. Men hva om du kunne teste ideene dine før du satte dem ut i livet? Med AI-drevne simuleringer og prediktiv maskinlæring kan du gjøre nettopp det.
Ved å kombinere historiske data med sanntidsinnsikt og markedsvariabler, lar maskinlæringsmodeller deg simulere ulike utfall: Hva skjer hvis vi endrer prisingen? Hvordan påvirker et nytt marked distribusjonskostnadene?
Du får innsikt i mulige konsekvenser før du forplikter ressurser – og det gir deg et nytt nivå av kontroll.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Ved å integrere AI-simuleringer i beslutningsprosessen din, får du:
- Økt trygghet i valg av kampanjer, kanaler og investeringer.
- Mulighet til å forutsi utfall basert på reelle data – ikke synsing.
- Bedre ressursbruk, fordi du kan prioritere tiltak som faktisk har høyest effekt.
Konkret eksempel:
Et teknologiselskap vurderer å gå inn i et nytt markedssegment. I stedet for å iverksette pilotkampanjer, kjører de simuleringer med maskinlæring basert på interne CRM-data, bransjeanalyser og eksterne søkedata.
Modellen estimerer konverteringsrate, margin og kundeanskaffelseskostnad for ulike tilnærminger. På få dager har ledelsen en klarere strategi – og slipper å bruke måneder på testing i blinde.
Simuleringene gir ikke garantier. Men de gir deg et bedre utgangspunkt for strategiske valg – og en markedsstrategi som bygger på innsikt, ikke antagelser.
Les også: Forretningsutvikling uten AI er umulig: Utdaterte strategier og nye løsninger
Gratis E-bok
Den komplette guiden til e-postmarkedsføring
7. Målrettet innholdsgenerering med kontekstuell AI
Det holder ikke lenger å vite hvem du snakker til. Du må også forstå når, hvor og hvordan du bør snakke. Kontekstuell AI lar deg og din bedrift generere innhold som tar høyde for mer enn demografi – den fanger opp situasjonen, stemningen og kanalvalget i sanntid.
Ved å analysere data fra plattform, tidspunkt, brukerens adferd og til og med tonefall eller emosjonelle signaler, kan AI generere budskap som er like relevante i formen som i innholdet. Dette er innhold som tilpasser seg kunden – i øyeblikket.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Når du bygger markedsstrategien din rundt kontekstuell forståelse, får du:
- Høyere treffsikkerhet i budskapet – fordi det er tilpasset øyeblikket, ikke bare personen.
- Økt engasjement og konvertering, fordi innholdet oppleves som mer relevant og presist.
- Mulighet til å automatisere produksjon uten å miste nyanse og timing.
Konkret eksempel:
En mellomstor tjenesteleverandør innen reiseliv bruker kontekstuell AI til å skape kampanjemateriell som justeres basert på både tid og stemning.
En kunde som besøker nettsiden en sen kveld i januar, får vist et bilde av en strand med et varmt, rolig språk og en rolig CTA. Den samme kunden som besøker via mobil på en hektisk morgen, får en kortere, mer direkte versjon – med et tilbud som utløper samme dag.
Innholdet justeres automatisk, uten manuell produksjon. Dette handler ikke om å skrive raskere – men smartere. Når AI forstår konteksten, kan den skape kommunikasjon som oppleves ekte. Og det gir markedsstrategien din en ny dimensjon: tilstedeværelse.
Les også: Blogg med AI på banen – Hvordan påvirkes din markedsstrategi?
8. Kundereise-kartlegging med sekvensielle AI-modeller
Kundereisen er ikke lineær – og ofte heller ikke logisk. Den består av handlinger, pauser, omveier og plutselige beslutninger. Sekvensielle AI-modeller – som transformer-baserte algoritmer – gir deg muligheten til å forstå dette mønsteret over tid.
Ved å analysere rekkefølgen på interaksjoner, ikke bare innholdet i dem, kan AI hjelpe deg å modellere hele reisen: fra første kontakt til konvertering – eller frafall.
Du ser hvilke steg som faktisk leder til kjøp, og hvor folk faller av. Det gir deg en ny type innsikt: ikke bare hva som skjer, men når det skjer – og i hvilken rekkefølge.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Når kundereisen inngår i markedsstrategien som en dynamisk modell, får du:
- Klarhet i hvilke kontaktpunkter som driver handling – og hvilke som skaper friksjon.
- Mulighet til å forutse frafall og gripe inn før kunden forsvinner.
- Et bedre grunnlag for segmentering og personalisering – basert på faktisk reise, ikke bare profil.
Konkret eksempel:
Et abonnementsselskap analyserer kundereisene til de som har blitt værende over tid, og sammenligner dem med de som avsluttet etter få måneder.
AI-modellen oppdager at kunder som ikke åpner e-posten med onboarding-tips innen de første tre dagene, har 60 % høyere sannsynlighet for å avslutte abonnementet innen tre måneder. Markedsavdelingen justerer deretter utsendingstidspunktet og legger inn et ekstra kontaktpunkt – med målbar effekt.
Du trenger ikke kjenne hver enkelt kunde i detalj. Men når du forstår mønstrene de følger, kan du bygge en markedsstrategi som møter dem der de faktisk er – og før de faller fra.
Les også: Hva er KPI og hvordan brukes det for å sikre bedriftens vekst?
9. Etisk AI-posisjonering som konkurransefortrinn
Du trenger ikke være et teknologiselskap for å bli målt på hvordan du bruker teknologi. Når bedrifter i økende grad overlater beslutninger, innhold og kundedata til AI, vokser også forventningene til hvordan dette gjøres – og kommuniseres.
Spesielt i B2B-markeder og bransjer med sensitive data, er tillit en kjerneverdi.
Ved å implementere transparente og etiske retningslinjer for bruk av AI, gir du ikke bare kundene dine trygghet – du signaliserer også at bedriften din tar ansvar. Det kan være forskjellen mellom å bli valgt og å bli valgt bort.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Å bygge etisk AI inn i markedsstrategien gir deg:
- Økt troverdighet i kommunikasjon og posisjonering, spesielt overfor profesjonelle kjøpere.
- Lavere risiko for omdømmeskade, regulatoriske avvik eller kundemisnøye.
- En plattform for differensiering – der ansvarlig teknologi blir en del av verdiforslaget.
Konkret eksempel:
En SaaS-leverandør innen HR-systemer opererer i en sektor der både GDPR og etiske hensyn er avgjørende.
Ved å åpne sine AI-modeller for ekstern revisjon, gi kundene innsikt i hvordan beslutninger tas, og tilby manuell overstyring der det er nødvendig, posisjonerer selskapet seg som en trygg og fremoverlent partner.
Dette har ikke bare gitt dem økt tillit – men også vært en avgjørende faktor i anbudsprosesser.
Det er lett å tenke at etikk er noe man «bør» tenke på. Men for stadig flere kunder og samarbeidspartnere, er det noe de krever. Å gjøre etisk AI til en integrert del av markedsstrategien er ikke bare riktig – det er smart.
Les også: Test av AI-detektor på norsk – Hvilken avslører AI-tekst best
10. AI for CXO-er: Personlig strategisk assistanse
AI er ikke bare et operativt verktøy – det kan også være en strategisk sparringspartner. For ledere med stadig strammere tid og økende kompleksitet, finnes det nå løsninger som ikke bare analyserer tall, men setter dem i sammenheng. Som foreslår strategier. Som utfordrer antakelser. Kort sagt: AI som tenker med deg.
Med verktøy for trendanalyse, prediktive modeller og automatisert rapportskriving kan du som leder bruke AI til å utarbeide SWOT-analyser, identifisere nye markedsmuligheter og få utkast til strategier – basert på interne data, bransjeutvikling og eksterne signaler.
Hva gjør dette til et strategisk grep?
Når du setter AI inn i ledergruppen som et verktøy, får du:
- Raskere beslutningsgrunnlag – basert på både strukturert og ustrukturert data.
- Et ekstra perspektiv som ikke farges av interne politiske hensyn.
- Mulighet til å jobbe mer proaktivt – fordi innsikt og forslag kommer før problemet oppstår.
Konkret eksempel:
En mellomstor industribedrift bruker en AI-assistent integrert i sine BI-verktøy (Business Intelligence, som Tableau, Qlik Sense, Looker (Google), SAP BusinessObjects).
Hver mandag får ledergruppen tilsendt en dynamisk rapport som viser trender i markedet, kundesegmenter med økende churn-risiko, og forslag til strategiske tiltak – med dokumentasjon.
I stedet for å bruke første time av møtet på å forstå situasjonen, kan teamet bruke tiden på å ta beslutninger. Det handler ikke om å erstatte mennesker. Det handler om å styrke ledelsen med maskinlæring og innsikt – og gjøre markedsstrategien din mer datadrevet, dynamisk og presis.
Les mer: Kunstig intelligens app: Topp 10 AI-apper for ledere
FAQ: Markedsstrategi med maskinlæring
Hva er maskinlæring i markedsføring?
Maskinlæring er en type kunstig intelligens som lærer av data og bruker det til å forutsi mønstre og ta beslutninger. I markedsføring brukes det til å forstå kundeadferd, automatisere kampanjer og optimalisere resultater.
Hvordan kommer jeg i gang med maskinlæring i markedsstrategien?
Start med dataene du allerede har: CRM, nettsidetrafikk, e-poståpninger, salgstall. Deretter kan du teste ut AI-funksjoner i verktøy du allerede bruker, som Google Ads, Hubspot eller Shopify. Du trenger ikke utvikle egne algoritmer for å få nytte.
Må jeg kunne koding for å bruke maskinlæring?
Nei. Mange markedsføringsverktøy har innebygget maskinlæring. Du trenger teknologiforståelse, men ikke koding. Det viktigste er at du vet hva du vil løse – og hvilke data du har tilgjengelig.
Kan små bedrifter bruke maskinlæring?
Ja. Mange plattformer tilbyr skalerbare løsninger som passer for små og mellomstore bedrifter. Du trenger ikke store IT-budsjetter – men du må ha en tydelig strategi for hva du vil bruke teknologien til.
Hva er forskjellen på AI og maskinlæring?
AI er en bred betegnelse for dataprogrammer som kan gjøre ting som ligner menneskelig intelligens. Maskinlæring er en underkategori, og handler om systemer som lærer av data uten å være eksplisitt programmert.
Hvilke verktøy bruker maskinlæring for markedsføring?
Eksempler:
- Meta Ads og Google Ads (for budoptimalisering og målretting)
- Hubspot (for lead scoring og innholdsautomatisering)
- Shopify og WooCommerce (for produktanbefalinger)
- Tableau/Power BI (for prediktiv analyse)
- Jasper/Writer/Copy.ai (for generering av tekstinnhold)
Hvordan vet jeg om maskinlæringen gir resultater?
Se etter forbedringer i konkrete nøkkeltall: konverteringsrate, kostnad per lead, kundelevetid, churn. Evaluer før og etter du tok i bruk AI – og sørg for at testene er sammenlignbare.
Er det risiko med å bruke maskinlæring?
Ja. Dårlig data gir dårlige anbefalinger. Det kan også være utfordringer med personvern, særlig hvis du bruker AI til å analysere sensitiv informasjon. Sørg for å forstå hvordan verktøyene dine bruker data.
Kan jeg bruke ChatGPT til markedsstrategi?
Ja. Du kan bruke ChatGPT til å brainstorme kampanjer, forenkle dataanalyser, skrive strategiske utkast og generere innhold. Det er ikke en komplett løsning, men det er et sterkt verktøy for å jobbe raskere og smartere.
