Fagområder / AI i marketing & automatisering
AI i marketing & automatiseringAI skal gøre marketingbeslutninger bedre. Ikke bare produktionen hurtigere.
Jeg bruger AI til at strukturere marketinganalyse, gennemgå komplekse CRM- og annonceopsætninger og omsætte data til prioriterede forbedringer. Min tilgang kombinerer marketingfaglig erfaring, systematisk datatilgang og kvalitetssikring.
AI skaber ikke værdi, bare fordi en proces kan automatiseres. Den skaber værdi, når den hjælper med at finde relevante problemer, stille de rigtige spørgsmål og give et bedre grundlag for handling.
Jeg udvikler og anvender AI-understøttede audits af CRM, e-mailmarketing og annonceperformance. Det omfatter både, hvordan data tilgås, hvilke faglige kriterier der anvendes, og hvordan observationer bliver til konkrete anbefalinger. Jeg arbejder med eksisterende marketingplatforme og den forretningsmæssige kontekst frem for at behandle AI som en isoleret disciplin.
Kontakt migDet arbejder jeg med
Flows, segmenter, kampagner, triggers, data og governance.
Kampagnestruktur, målgrupper, creative, tracking og acquisition-økonomi.
MCP-forbindelser, når kunden tillader det; ellers kontrollerede eksporter.
Faglige vurderingskriterier, kildekontrol og menneskelig godkendelse.
Dokumenterbare processer til analyse, rapportering og forbedring.
Fra komplekse CRM-setups til en prioriteret forbedringsplan
Et CRM-setup kan indeholde mange flows, segmenter, kampagner, datakilder og kontaktregler. Uden et samlet overblik bliver det vanskeligt at vurdere, om kommunikationen er relevant, om kundedata bruges rigtigt, og hvor forbedringerne har størst betydning.
Jeg har udviklet AI-understøttede auditworkflows, der analyserer CRM- og e-mailarbejdet gennem en fast faglig struktur. Afhængigt af kontoen ser jeg blandt andet på journey-arkitektur, triggers, segmentering, datamodel og events, kampagnepraksis, deliverability, kontaktpolitik, dokumentation og governance.
Det væsentlige er ikke at producere flest mulige fund. Det er at skelne mellem reelle problemer, usikkerheder og forbedringsmuligheder og prioritere dem i forhold til virksomhedens kunderejse og kapacitet.
Annonceperformance kræver mere end én KPI
En annoncekonto kan have en acceptabel ROAS eller CPL og stadig have problemer med målgrupper, creative, tracking eller sammenhængen mellem betalt trafik og kunderejsen.
Jeg bruger også AI-understøttede analyseworkflows til at gennemgå annonceperformance. Her kombinerer jeg et struktureret auditforløb med min praktiske erfaring i paid social, paid search, acquisition strategy og marketingledelse.
Jeg vurderer blandt andet, om kampagnemål passer til forretningsmodellen, om strukturen understøtter den rette måling, om det kreative materiale passer til formålet, og hvordan resultater bør fortolkes på tværs af acquisition og den efterfølgende kundedialog.
Datatilgangen skal passe til virksomheden
Når kundens politik og adgangsrammer tillader det, anvender jeg MCP-forbindelser som datakilde til auditprocessen. Hvor direkte adgang ikke er mulig eller ønskelig, arbejder jeg i stedet med kontrollerede dataeksporter.
Begge modeller skal kunne understøtte samme grundlæggende spørgsmål: Hvilke data er relevante, hvad kan de faktisk dokumentere, og hvordan hænger de sammen med de beslutninger, marketing skal træffe?
Jeg prioriterer sporbarhed, konsistente definitioner og tydelige afgrænsninger. En observation i et dashboard er ikke automatisk en forklaring, og en anbefaling er ikke det samme som en dokumenteret efterfølgende effekt.
En audit er først værdifuld, når den kan bruges
Min arbejdsmodel kan sammenfattes sådan:
AI kan hjælpe med at skabe systematik i gennemgangen og gøre analysen mere konsistent. Men prioriteringen kræver stadig kontekst om organisationens mål, ressourcer, datakvalitet og reelle handlemuligheder.
Jeg lægger derfor vægt på dokumentation af vurderingsgrundlaget og på, at konklusioner kan gennemgås og udfordres af mennesker. Det er den samme tilgang til governance og marketing operations, som jeg bruger i mit øvrige arbejde med CRM og marketingteknologi.
Principskitse: Dataadgang → Analyse → Faglig vurdering → Prioritering → QA
Design af kontrollerede multi-agent-workflows
Jeg arbejder også med at designe workflows, hvor flere AI-modeller kan løse afgrænsede opgaver inden for en fælles proces. Arkitekturarbejdet omfatter blandt andet rollefordeling, adgang, opgavestyring, versionskontrol, kvalitetstjek, budgetgrænser og menneskelige godkendelsespunkter.
Det er et udviklingsarbejde på design- og pilotplanstadiet. Formålet er at undersøge, hvordan AI-baserede processer kan blive mere kontrollerbare og anvendelige i konkret videns- og marketingarbejde.
AI er en metode, ikke en erstatning for marketingfaglighed
Mit udgangspunkt er fortsat CRM, lifecycle, customer data, acquisition, marketing operations og kommercielle beslutninger. AI giver nye muligheder for at analysere og dokumentere arbejdet, men værdien afhænger af, om virksomheden har de rigtige data, prioriterer de rigtige problemer og kan implementere ændringerne.
Det er derfor, jeg arbejder med AI som en integreret del af marketing – ikke som en separat strategi uden forbindelse til den øvrige forretning.
Skal vi se nærmere på dit CRM- eller marketing-setup?
Jeg kan hjælpe med at definere, hvilke data og spørgsmål en målrettet audit bør tage udgangspunkt i, og hvordan indsigterne kan omsættes til en prioriteret indsats.
Seniorroller · Interim · Udvalgte projekter