Page 197

195 Olennaista tekoälymarkkinoinnissa on yksilön valta siinä, mitä tietoa hän on valmis luovuttamaan sekä mitä tietoa ja koska hän on valmis sitä vastaanottamaan. Toisaalta myös tekoälyn hyödyntäjillä kuten markkinoijilla on vastuu tiedon oikeellisuuden tarkistamisesta. Tekoälyn käyttö näkyy tänä päivänä kaikessa arkisessa toiminnassa. Kun aiemmin olimme riippuvaisia sisällöstä, ajasta ja paikasta koskien vaikkapa tv-lähetyksiä, nyt voin itse valita juuri minulle sopivaa sisältöä minulle sopivaan aikaan vaikkapa YouTubesta, ja YouTube saattaa ehdottaa juuri minulle sopivaa sisältöä. Netflixissä voi olla oma sivu, jossa on vain minulle kiinnostavaa sisältöä. Samaan tapaan tekoälyn avulla voidaan jo rakentaa täysin yksilöllisiä ostossivustoja, missä esitellään minulle kiinnostavien brändien tuotteita, ja kun vierailen seuraavan kerran sivustolla, se muistaa mistä tuotteista olen ollut kiinnostunut. Klassinen ja yksinkertainen markkinoinnin esimerkki tekoälyn hyödyntämisestä on The North Face. Yrityksen sivuilla kävijä pystyy kertomaan paikallisista harjoitusolosuhteista ja sivusto suosittelee tämän pohjalta harjoittelijalle sopivia vaatteita, olipa kävijä missä päin maailmaa tahansa. Edellä kuvattiin vastaava käytäntö lastenvaatevalmistaja Reimalta. Yrityksillä on usein paljon dataa käytössään, mutta olennaista on, miten data hyödynnetään siten, että se palvelee liiketoiminnan tarkoituksia ja ennen kaikkea tuottaa arvoa asiakkaalle. Toinen asia on sopia, kuka datan omistaa ja mikä on kunkin rooli datan käytössä siten, että dataa päästään hyödyntämään tehokkaasti. Tämä vaatii monipuolista ongelmanratkaisukykyä yrityksiltä, jos epäselvyyksiä ilmaantuu omistajuuden tai roolituksen suhteen. Tekoälyn kanssa työskentelyssä lähdetään liikkeelle usein ongelman ratkaisusta. Tyypillisesti yritys ei tunnista minkä tyyppisiä asiakkaita sillä on. Tekoälyn avulla voidaan löytää yhteisiä muuttujia ostajien keskuudessa, joiden perusteella voidaan määrittää erityyppisiä asiakassegmenttejä. Näistä voidaan valita merkittävimmät asiakassegmentit. Tukena segmentoinnissa