AI för e-handel: vinnare när köpfesten fortsätter

November 2025 blev en sån månad som avslöjar vilka e-handlare som faktiskt byggt en maskin – och vilka som fortfarande hoppas på tur. Enligt Svensk Handels e-handelsindikator nådde andelen svenskar som handlade online den högsta nivån sedan mätningarna startade. Samtidigt drar vissa branscher ifrån (elektronik), medan andra sliter (mode).

Det här är inte bara en konjunkturspaning. Det är ett tydligt tecken på att data, tempo och precision avgör vem som tar marknadsandelar när köptrycket är som högst. Och där har AI blivit en praktisk, rätt vardaglig fördel: bättre prognoser, smartare kampanjer, mer relevant kundupplevelse och färre dyra felköp i lager.

Jag har märkt att många företag gör samma miss: de ser ”rekordmånga e-handlade” och tänker att lösningen är mer annonsering. Men när konkurrensen är som tuffast är det nästan alltid besluten bakom kulisserna (prissättning, lager, rekommendationer, service och returhantering) som avgör om du tjänar pengar på volymen.

Varför växer vissa branscher snabbare än andra?

Det som växer snabbast online är det som går att köpa med hög säkerhet och tydligt värde. Elektronik passar perfekt: specifikationer går att jämföra, behovet är ofta akut (trasig mobil, ny dator), och köpet kan motiveras rationellt. Mode är tvärtom: passform, känsla och returfriktion gör att varje köp innebär en större osäkerhet.

Här blir skillnaden mellan branscher också en skillnad i datamognad:

• Elektronikaktörer har ofta mer strukturerad produktdata (PIM), tydliga attribut och standardiserade kategorier.
• Modeaktörer sitter oftare med variation i storlek, passform och färg som kräver mer kundnära data (returskäl, recensioner, bilddata).

AI-fördelen i tillväxtbranscher: snabb feedbackloop

AI funkar bäst när den får snabba, tydliga signaler. I elektronik går det att optimera:

• sök och filtrering (”16 GB RAM, 512 GB SSD”)
• bundle-erbjudanden (dator + mus + docking)
• priselasticitet (hur efterfrågan reagerar på pris)

Det skapar en feedbackloop där modellen snabbt lär sig vad som driver konvertering och marginal.

Utmaningen i mode: returdata är guldet (om du använder det)

Mode har inte ”sämre” potential. Men det kräver att man vågar behandla returer som en datakälla, inte som ett nödvändigt ont. AI kan exempelvis koppla:

• storleksval → returorsak
• produktbilder/material → kundförväntan
• leveranstid → kundnöjdhet och churn

Det leder till färre returer, bättre produktbeskrivningar och mer träffsäkra rekommendationer.

AI i e-handel: tre områden som direkt påverkar resultatet

Vill du rida på köpfesten utan att bränna budgeten behöver du AI där den påverkar P&L direkt. Det är tre områden som alltid kommer tillbaka i starka e-handelscase.

1) Efterfrågeprognoser som klarar kampanjstress

En bra prognos handlar inte om att gissa rätt på årsnivå, utan om att vara tillräckligt rätt på SKU-nivå när det gäller. Under november–december förändras beteenden snabbt: kampanjer, löneutbetalningar, väder, influencers, leveranslöften och konkurrenters priser.

Praktiskt betyder AI-driven prognostik att du använder fler signaler än “förra årets försäljning”:

• kampanjkalender och rabattramp
• trafik och sökdata (internt + externt)
• lagersituation och leveransprecision
• prisposition mot konkurrens
• returgrad och leveransalternativ

Snippet-vänlig insikt: När köpfesten pågår är den dyraste varan ofta den du inte har i lager.

2) Personalisering som faktiskt ökar AOV (inte bara klick)

Personalisering är meningslös om den bara driver “mer av det kunden redan tittat på”. Den ska driva bättre mix, högre snittordervärde och lägre returgrad.

Bra AI-personalisering i e-handel kombinerar:

• nästa bästa produkt (relevans)
• nästa bästa steg (guider, kompatibilitet, storleksstöd)
• nästa bästa erbjudande (inte alltid rabatt)

Exempel som brukar ge effekt:

• Elektronik: kompatibilitetsstyrda rekommendationer (”passar din modell”) och smarta tillbehör.
• Mode: storleksrekommendation baserad på returdata och kundprofil, plus outfits som matchar klimat och användning.

3) Lager- och sortimentsoptimering: mindre “vi tror” och mer “vi vet”

Det snabbaste sättet att förbättra lönsamhet är att minska felallokering av lager. AI kan hjälpa till att:

• flytta varor mellan lager/butiker för att korta leveranstid
• identifiera ”slow movers” tidigt och styra ut dem innan de blir rea-sänken
• optimera sortiment per region (storstad vs mindre ort)

Det här är särskilt relevant nu, eftersom kundernas tålamod är lägre under julhandeln: leveranslöften och tillgänglighet är ofta avgörande.

Så kopplar du branschtrenderna till en konkret AI-plan (30 dagar)

Du behöver inte ett “AI-program” – du behöver 2–3 tydliga beslut som blir bättre med data. Här är en praktisk plan jag gillar för svenska e-handlare som vill komma igång snabbt.

Steg 1: Välj en KPI som spelar roll

Välj en (1) som tydligt kopplar till affären:

• lagerbristgrad (stockout rate)
• bruttomarginal efter kampanj
• returgrad
• konvertering i sök
• snittordervärde (AOV)

Steg 2: Samla rätt datakällor (utan att fastna)

Många fastnar i datalake-drömmar. Börja med det som redan finns:

• orderdata och produktdata (PIM)
• lagerstatus och leveransutfall
• klick/sök/loggar i e-handeln
• returorsaker (om ni har dem – annars börja samla från 2026-01-01)

Steg 3: Bygg ett “minimum viable model”-test

Exempel:

1. Prognos för topp-200 SKU inför nästa kampanj
2. Rekommendationsmodul på produkt- och varukorgssida
3. Storleksguide/fit-rekommendation på 20 bästsäljare

Målet är inte perfektion. Målet är mätbar förbättring.

Steg 4: Mät som en vuxen

• Kör A/B-test med tydlig hypotes.
• Följ upp 7, 14 och 28 dagar (returer tar tid).
• Mät inte bara intäkt – mät marginal, returer och supportärenden.

Bra tumregel: Om ni inte kan mäta effekten, är det inte en AI-satsning – det är en gissning med extra kostnad.

Vanliga frågor jag får om AI i e-handel (och raka svar)

“Måste vi ha massor av data för att AI ska fungera?”

Nej. Du behöver rätt data, inte mest data. För många e-handlare räcker det med ordentlig produktdata + transaktionsdata + lager/leveransutfall för att börja.

“Funkar AI även om vi säljer sällanköpsvaror?”

Ja. Sällanköp gör ofta att varje session är viktigare. AI kan förbättra guidning, jämförelse, tillbehör och trygghetssignaler.

“Riskerar vi att personalisering känns creepy?”

Ja, om ni gör den på fel sätt. Håll det nyttigt och transparent: “Passar din modell”, “Populärt tillbehör”, “Rekommenderad storlek baserat på returer”. Det känns hjälpsamt, inte övervakande.

Vad gör du nu när köpfesten fortsätter?

E-handeln i Sverige visar just nu en tydlig verklighet: rekordaktivitet online gynnar inte alla lika. Branscher som kan fatta snabba beslut med hög precision drar ifrån, och där är AI i e-handel den praktiska skillnaden mellan “mycket order” och “bra affär”.

Om du bara tar med dig en sak: börja i lager och prognos, fortsätt med personalisering, och mät allt mot marginal och returgrad. Det är så du bygger ett upplägg som håller även efter kampanjsäsongen.

Vilket beslut i din e-handel skulle bli mest lönsamt om det blev 10 % mer träffsäkert redan nästa månad?