Anpassad användarupplevelse med hjälp av maskininlärning

Visst skulle det vara toppen att kunna anpassa innehåll för besökare på en webbplats utifrån exempelvis tid på dygnet, geografisk position eller enhetstyp? Med hjälp av så kallad maskininlärning kan vi skräddarsy tjänster som ger dina användare information och rekommendationer helt anpassade utifrån situation och behov.

Olika besökare söker olika typ av information på en webbplats beroende på många olika faktorer. Om det handlar om ett intranät kan exempelvis ålder, anställningstid eller vilken avdelning man jobbar på ha betydelse. Och vet du, genom att ta hänsyn till dessa faktorer kan vi personalisera en eller flera sidor på intranätet för att varje medarbetare snabbt ska hitta det just den söker. Det sparar tid för alla.

Individanpassade rekommendationer som uppdateras varje dygn

Varje besökare på en webbplats kan få en anpassad vy där mest relevant innehåll rekommenderas tack vare maskininlärning. Vår samarbetspartner rek.ai (Sandskogen AI AB,) erbjuder en produkt som varje natt granskar vilken information på en webbplats som efterfrågas. Vi hjälper till att sätta upp ett antal kriterier som ligger till grund över vad som ska visas för användaren. Det kan vara avdelning, årstid, geografi exempelvis, allt som bättre fångar ett beteende från en viss användargrupp och på så vis kan ge individen den mest relevanta informationen.

Detta går naturligtvis att ta reda på med statistikverktyg och i efterhand sedan manuellt ändra innehållet på en webbplats. Skillnaden är att informationen samlas in varje dag och nya rekommendationer skapas varje natt (eller så ofta du vill). Information presenteras sedan för en besökare utifrån vilka sidor andra har besökt eller frågat efter just idag, denna vecka eller den senaste månaden. I influensatider skulle exempelvis information och råd, kanske förslag på mediciner, presenteras utifrån pågående epidemi. Det är bara fantasi och kreativitet som sätter gränserna för hur du väljer att använda funktionen.

Levande webb som anpassar sig efter besökarnas behov just nu

Genom att använda maskininlärning får du en levande webb som anpassar sig efter besökarnas behov för stunden. Använder du streaming-tjänsten Netflix så förstår du precis vad vi menar. Du har väl sett att du alltid får tips baserade på de filmer och serier som du tidigare tittat på? Där har alla användare sin egen sida med rekommendationer baserat på tidigare favoriter. Mer individanpassat än så kan det knappast bli.

Lyfta aktuell information automatiskt – underlätta för kundtjänst

Vår lösning passar både privata och offentliga organisationer med behov av att personalisera en eller flera sidor eller funktioner på sin webbplats. Ett exempel skulle kunna handla om en kundtjänst som vid eventuella driftstopp får samma frågor från många av kunder. Om någon exempelvis har grävt av en kabel kommer alla handläggare att börja söka på just detta. Det gör i sin tur att länkarna som handlar om just kabelbrott hamnar högst upp. Kundtjänstmedarbetarna behöver alltså inte söka sig fram till informationen, utan den kommer upp automatiskt.

Kommuninvånare kan följa snöröjning på vintern

På en kommunal webbplats finns det hur många användningsområden som helst. Ta till exempel information om snöröjning, som så gott som alla invånare är intresserade av på vintern, medan det på sommaren är helt ointressant med just detta och många hellre vill hitta information om badplatser. Vi kan sätta upp kriterier som hjälper dig att visa information utifrån årstid.

Så fungerar maskinlärning i praktiken

Maskininlärning är en sorts artificiell intelligens (AI), vilket ofta används när ett problem inkluderar väldigt stora datamängder. Just maskininlärning bygger på att vi lärt oss något. Därför blir det bra först när det finns mycket information att utgå ifrån. Produkten rekommenderar ordningen av information utifrån ett antal angivna parametrar. Parametrarna bestämmer vi utifrån vilket data som finns tillgänglig och vad som är lämpligt att ta hänsyn till.

Genom att ta fram en modell som tränats på tidigare data inom samma område går det att ta fram en lösning på nya problem. Handlar det om exempelvis röntgenbilder på födelsemärken kan modellen förutse om en sjukdom syns i bilderna. Andra exempel på vad som går att få fram är information om var närmaste taxi finns eller var det finns risk för eventuella översvämningar.

Är du nyfiken på hur du kan utnyttja maskininlärning?

Genom vårt samarbete med rek.ai kan du som kund få tillgång till den här tjänsten.

Vi arbetar fram ett eller flera förslag tillsammans med dig där rekommendationer kan vara lämpligt utifrån den information som finns. Vill du veta mer? Kontakta oss!

Du kan också gå in och testa en simulator hos rek.ai för att se exempel på hur detta kan fungera.