Halva året har gått. Adobe Digital Trends 2025 satte upp djärva förväntningar kring AI, data och kundupplevelser. Vad har faktiskt hänt, och vad bör man som ledare göra härnäst?
På Exelement ser vi två parallella verkligheter. AI-initiativ skapar redan värde i vissa processer. Samtidigt har många företag svårt att skala upp resultaten utanför enskilda team. Ofta är det mognadsgraden i olika arbetssätt som avgör.
Korrekt data, ett gemensamt upplägg och en tydlig bild av kunden; det avgör om AI blir en verklig fördel, eller bara ännu ett verktyg man mest pratar om.
Vår seniora Marketo-konsult Fredrik Stokke lyfter tre viktiga insikter från Adobes AI-prognoser och hur de syns i praktiken.
1. AI går från koncept till att bidra konkret
Adobes undersökningar visar att de mest mogna användningsområdena finns inom kundsupport och chat. Dessa levererar redan mätbar ROI för en betydande del av initiativen. På kort sikt förväntar sig ledare främst:
- Högre kvalitet i kundinteraktioner.
- Mer konsekvent kommunikation.
Det stämmer med det vi själva ser.
Utanför support växer användningen av AI-driven personalisering och innehållsgenerering snabbt. Men användningen varierar stort, och många team befinner sig fortfarande i experimentfasen, vilket syns i flera oberoende undersökningar. McKinsey rapporterar att allt fler företag ser ökade intäkter från generativ AI, särskilt inom service, där de ekonomiska effekterna syns tydligast.
Vad det betyder för dig
Gå från AI-experiment till konkreta processer med höga ambitioner.
För marknadsföring och RevOps innebär det oftast:
- En styrd pipeline för AI-genererat innehåll kopplad till varumärke, regelefterlevnad och kvalitetskontroll.
- Prediktiv scoring som granskas veckovis tillsammans med säljledning och justeras mot faktiska konverteringar och tid på cyklerna.
- Assisterade serviceflöden där AI hanterar klassificering, summering och förslag, medan medarbetarna äger dialogen från början till slut.
2. Isolerade datasystem bromsar AI-effekterna
Kunder förväntar sig konsekventa upplevelser i alla kanaler och vill ha kontroll över sin data. Och företag kan inte leverera det utan en enhetlig datastrategi och realtidslösningar. Adobes kundanalys lyfter fram konsekvens som en grundläggande förväntning.
Verktygen finns redan. Customer Data Platforms (CDP) gör det möjligt att samla poster, höja datakvaliteten och nå målgrupper mer effektivt. Men först när identitet, samtycke och händelsedata är synkroniserade kan AI-lösningar verkligen leverera fullt ut.
Salesforces State of Marketing visar också att de som är framgångsrika satsar på en gemensam datastrategi som gör det möjligt att skala upp personalisering.
Vad det betyder för dig
- Prioritera data. Din personaliseringsmotor är bara så bra som det som kommer in.
- Definiera en ”golden customer profile” (enhetlig och kvalitetssäkrad kundprofil) och gör den tillgänglig i de verktyg där medarbetarna arbetar.
- Sätt tydliga SLA:er för identitetsupplösning, samtyckeshantering och datans kvalitet.
- Behandla datakvalitet som en produkt – med en ägare, en roadmap och en budget.
3. Teknik räcker inte utan mänskligt omdöme och arbetssätt
AI kan visa vägen till nästa bästa åtgärd, men det är fortfarande människor som behöver fatta de avgörande besluten. De företag som verkligen lyckas med AI är de som samtidigt omformar såväl arbetsflöden som beslutsmandat. Enligt McKinsey & Company är ett starkt ägarskap på ledningsnivå kring governance och tvärfunktionella processer – en av de vanligaste framgångsfaktorerna.
Adobes 2025-nyheter markerar dessutom ett skifte: vi går från AI-assistenter som föreslår arbete till AI-agenter som utför arbete direkt i företagssystem. Det höjer kraven på styrning, testning och undantagshantering. För att team ska lita på systemen krävs alltså tydliga spelregler.
Vad just du ska göra
- Formalisera hur insikter blir till handling.
- Skapa gemensamma forum där marknad, sälj och customer success granskar AI-insikter tillsammans och enas om tester.
- Definiera ”human-in-the-loop”-kontroller för allt som ändrar kunddata, triggar meddelanden eller påverkar kommersiella villkor.
- Mät hela kedjan – från modellens output till kundens faktiska utfall – och avveckla initiativ som inte ger effekt.
En praktisk AI-checklista, kolla en gång i halvåret
Använd detta test för att avgöra om du får verklig hävstång av AI:
- Du kan visa före- och efterresultat för minst två fall där AI förbättrat ett affärsmått som konverteringsgrad, cykeltid eller kostnad per kund.
- Kundprofilerna är desamma i olika kanaler och tillgänglig i de verktyg där marknadsförare, säljare och support arbetar.
- Du har en innehållsmodell som styr promptar, varumärkesstandarder, godkännanden och feedback.
- Det finns ett öppet forum där ledare granskar AI-insikter, beslutar om tester och sätter tydliga ägare.
- Du kan förklara hur samtycke och integritetsregler flödar genom din AI-stack. Om inte – pausa nya initiativ och fixa det först.
Så här ser det ut i Marketo
Tre Marketo-drivna tillvägagångssätt som vi implementerar för att omsätta insikter till handling:
Prediktiv lead- och kontoprioritering
Använd prediktiv scoring för att identifiera leads och köpgrupper som sannolikt agerar den här veckan. Skicka listan till sälj med lite kontext för första kontakten. Justera modellen mot framsteg i köpprocessen och closed-won, inte klick eller öppningar.
AI-driven personalisering som känns relevant
Genom att kombinera CDP-segment med Marketo-logik och webbanpassning kan du leverera innehåll som svarar på användarens intent och kontosignaler. Strategiskt innehåll granskas av människor, medan systemet sköter optimeringen av lågriskresurser, alltid inom väl definierade gränser.
Service som tillväxtmotor
Genom att väva in support- och chat-insikter i dina livscykelprogram kan du förvandla service till en strategisk tillväxtdrivare. Adobe och marknaden pekar på dessa kontaktpunkter som tidiga ROI-zoner – och de företag som behandlar servicedata som bränsle får ett försprång i retention, expansion och innehållsstrategi.
Så, slog prognoserna in?
Ja, i organisationer med tydliga processer och pålitlig data. Men inte hos dem som förlitar sig på teknik för att lappa över fragmentering eller otydligt ägarskap. Idag syns de största vinsterna inom support och operations. Nästa steg är personalisering i stor skala, när datahanteringen är säkert etablerad.
Så hjälper Exelement till
Vi bygger den operativa ryggraden som gör att signaler leder till resultat. Som certifierad Marketo-partner kopplar vi ihop din data, sätter praktiska ramar för AI och samordnar teamen så att insikterna resulterar i handling.
Vill du ha en fokuserad halvårsrevision? Vi kartlägger din nuvarande stack, kvantifierar gapen och levererar en 90-dagarsplan som ditt team kan börja med direkt.
