I Nettpilot begynner vi nå etterhånden å få samlet inn ganske mye kunnskap og erfaring rundt bruken og nytteeffekten av skreddersydde AI-assistenter og AI-agenter på ulike områder. Her er reel case som har gitt stor verdi til kunden og også til oss i Nettpilot pga økt kunnskap og datakvalitet.
Vi benytter her eksempler og uttrykk fra vår sprit-nye kundecase energipakka.no – som fikk satt opp AI-assistenten Bjørn i januar 2025.
Flere spør oss om hvordan de kan benytte chatbots til å skaffe leads, og det fikser vi ofte med å sette opp gode rammeverk for dialogstrukturen for den enkelte KI-medarbeideren (et annet utttrykk for AI-assistent). Å lage en chatbot som har en konverteringsrate på 10-20% er ikke umulig.
Den allerstørste nytteeffekten ved de chatbottene vi utvikler, oppstår, når vi lykkes i å få etablert gode samtaler som kartlegger og gjør oss klokere på brukerens situasjon, problemer og behov. Når vi klarer å utvikle en assistent som klarer å forstå brukerens intensjoner så har vi kommet ganske langt.
Det, som da gir både oss og våre kunder allermest verdi, er når vi kan samle opp på alle loggførte samtaler, selv uten navn og kontaktinfo og på den måte bli langt klokere på målgruppen vi skal levere våre tjenester til. Det hjelper oss videre.
Her er seks gode eksempler på hva man kan benytte anonymiserte samtaledata til:
- Forstå målgruppenes behov og atferd: Chatdata gir dyp innsikt i hva brukere søker, deres utfordringer (f.eks. høye energikostnader, jvf. kundecasen Energipakka.no), motivasjoner (f.eks. økonomiske besparelser, økt komfort), og atferdsmønstre. Dette er essensielt for å segmentere målgrupper og skreddersy kommunikasjon.
- Optimalisering av søkeordsstrategi (SEO): Dialogene avdekker relevante «langhalesøkeord» som brukere faktisk benytter. De hjelper også med å forstå søkeintensjonen – om søket er informasjonsbasert, navigasjonelt eller transaksjonelt – noe som er avgjørende for å forbedre organisk synlighet og konvertering.
- Utvikling og forbedring av innholdsstrategi: Data fra samtaler identifiserer innholdsgap og vanlige informasjonsbehov. Dette gir inspirasjon til å utvikle nye dybdeartikler, guider, FAQ-seksjoner og overbevisende casestudier med dokumenterte resultater, som er designet for å konvertere.
- Forbedring av chatbot-funksjonalitet og brukeropplevelse: Ved å analysere de mest stilte spørsmålene kan man identifisere hyppige spørsmål (FAQs), forbedre chatbotens svarpresisjon og optimalisere brukerflyten. Hvis mange samtaler overføres til en menneskelig rådgiver, indikerer det områder der chatboten kan forbedres.
- Styrke salgs- og rådgivningsprosesser: Chatdata bidrar til å kvalifisere leads ved å samle inn viktig kontaktinformasjon og spesifikke behov før en menneskelig rådgiver tar over. Dette gir salgsteamet mer kvalifiserte potensielle kunder og effektiviserer oppfølgingen, noe som kan øke konverteringsrater.
- Markedsanalyse og konkurrentovervåking: Analyse av samtalene kan avsløre nye markedstrender og kundekrav. Den gir også direkte innsikt i kundenes oppfatning av konkurrenter, noe som kan identifisere konkrete muligheter for å kapre markedsandeler.
Sammen med vår faste kunde i BOVG Bygg og Våtrom AS satte vi oss ned i en workshop etter AI-assistenten hadde vært aktivt en stund og revurderte målgruppen og tjenestene til Energipakka.no med hjelp fra dialogdata. Dette resulterte i en utvidet strategi, som krevde en taktisk omlegging av måten man snakket til brukerne på, og en justering av både tjenesteutvalg og målgruppeorientering.
Etter en dags forberedelse og en dag i workshop med nøkkelpersoner hos Energipakka AS, presenterte vi følgende uke et forslag i en prosjektbeskrivelse med forslag og begrunnelser for videre veivalg, inklusive tiltaksplan og prisestimater, som kunne implementeres innen en måned.
Fra planlegging av workshop til implementerte endringer gikk det under 4 uker.
Nøkkeltall:
Resultatet sålangt i juni de siste 28 dager ift perioden før, når vi ser bort fra betalt trafikk:
8 % økning i fortjent trafikk
267% økning i registrerte kundeskjemahenvendelser via nettsiden
Mer en fordobling av antallet av besøkte sider på nettstedet
Mer en fordobling av tidsbruk på nettstedet
Bounce rate ned med 25%.
Antallet av chathenvendelser til Bjørn økte tilsvarende i samme periode og prosjektverdien av de genererte leadsene anslås til å være mellom 300 000 kr og 900 000 kr bare første måned etter implementering av endringer på nettstedet.
Kontakt oss hvis du har lyst på en samtale om hvordan du får verdi ut av nettstedet og dine besøkende med hjelp av en skreddersydd AI-assistent.