Våra tjänster inom Personalisation at Scale
Zero-touch personalisation engine
Vi bygger ett feedbackdrivet flöde där kontaktdata samlas in, scoring hålls uppdaterad och innehåll skapas och skickas utifrån segment och persona, utan att varje kampanj behöver hanteras manuellt. Arkitekturen byggs i HubSpot som CDP, med AI-orkestrering via MCP.
Contextual personalisation and DCO
Personalisation doesn't need to start with a user profile. Contextual signals (such as weather, news, time of day, or location) activate the most relevant creative asset at the right moment. We build Dynamic Creative Optimisation systems that respond to real-world conditions in real time.
Behavioural scoring and segmentation
We build real-time scoring systems that continuously track engagement, intent, recency and conversion stage — so the next message reflects what someone is doing now, not on a static segment defined months ago.
AI-genererat innehåll per segment
Personalisering i stor skala kräver fler innehållsvarianter än ett team rimligtvis kan producera manuellt. Vi kopplar AI-genererat innehåll till er segmenteringsstrategi och anpassar det efter persona, marknad, språk och kanal.
Homepage and CTA personalisation
Visitor behaviour determines which call-to-action appears in real time. We implement behaviour-based CTA selection via platforms like Adobe Target, so every visitor sees the most relevant next step.
Vill ni anpassa innehåll bättre efter målgrupp och beteende?
Så jobbar vi med Personalisation at Scale
Personalisering i stor skala fungerar bäst när data, scoring, innehåll och uppföljning hänger ihop. Vi designar det operativa flödet från början till slut: kopplar ihop datakällor, sätter scoring, orkestrerar utskick, genererar innehåll och följer upp vad som fungerar. Då blir varje kampanj underlag för nästa.
Samlad kundprofil som grund
Bra personalisering kräver en tydlig bild av mottagaren. Vi samlar data från webb, e-post, sociala kanaler och annonsering i HubSpot som CDP. När anonyma besökare identifierar sig kan tidigare beteende kopplas till profilen. Den samlade bilden blir grunden för scoring och innehåll som anpassas efter varje kontakt.
Två typer av personaliseringssignaler
Vi arbetar med två signaltyper: beteende och kontext. Beteendesignaler visar vad någon har gjort, när och hur ofta. Kontextuella signaler utgår från sådant som väder, nyheter, plats och tid på dagen. Vandemoortele använder beteendesignaler, medan Enexis DCO bygger på kontextuella signaler. Vilken väg som passar bäst beror på det kommersiella målet.
Feedbackloopar som gör personaliseringen bättre över tid
Personalisering behöver följas upp för att fortsätta vara relevant. Vi bygger feedbackloopar där kampanjresultat matas tillbaka in i scoringlogiken, så att ni kan se vad som fungerar för olika personas och justera inför nästa utskick.
Varför välja iO?
Uppmätta resultat från verklig användning
För Vandemoortele Professional byggde vi ett system som ökade CTR med 45 procent, minskade produktionstiden med 50 procent och sänkte kostnaden per kampanj med 40 procent. Arbetet med 1:1-personalisering gick från att kräva över 15 personer till att kunna hanteras av en person.
Personalisering utan omfattande profiler
Enexis visar att personalisering inte alltid kräver en omfattande användarprofil. Ibland räcker en kontextuell signal, som väder, vid rätt tillfälle för att aktivera rätt kampanj. Resultatet blev 19 procent högre engagemang i sociala kanaler, utan cookie-data eller retargeting-logik.
Build-and-operate-modell
Vi bygger personaliseringsmotorn och hjälper er att driva den vidare. Genom löpande uppföljning och förbättring kan varje kampanj ge bättre underlag för nästa.
HubSpot-kompetens och AI-arkitektur i samma team
För att Personalisation at Scale ska fungera behöver CDP, scoringmodell, orkestrering och AI-generering hänga ihop. Vi kombinerar HubSpot-kompetens och AI engineering i samma team, så att arbetet inte fastnar i överlämningar mellan olika parter.
Nu går 1:1-personalisering att göra i praktiken
1:1-personalisering har länge varit målet, men ofta varit svårt att få ihop i praktiken utan väldigt stora budgetar. Med AI blir signalbaserad personalisering möjlig på en annan kostnadsnivå än tidigare. Vi bygger de systemen redan nu.
