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Adobe präsentiert neuen virtuellen Analysten in Adobe Analytics

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KI und maschinelles Lernen spüren versteckte Daten auf, um schnell und effizient wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen

München, 24. September 2018 – Adobe hat heute einen neuen virtuellen Analysten in Adobe Analytics vorgestellt, der auf der künstlichen Intelligenz von Adobe Sensei, dem Framework für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen von Adobe, basiert. Mit ihm werden Marken in die Lage versetzt, automatisch versteckte Daten aufzuspüren, die ihnen wertvolle, bislang verborgene Erkenntnisse verschaffen. Dazu zählen u. a. wichtige Insights darüber, was zu unerwarteten Spitzenwerten oder Rückgängen bei zentralen Kennzahlen wie Online-Bestellungen oder dem Web-Traffic geführt hat. Eskalationen können so in Echtzeit bewältigt und neue Möglichkeiten zur Umsatzsteigerung gefunden werden.

„Wir haben uns die Zeit genommen, einen neuen virtuellen Analysten zu entwickeln, der unsere Kunden bestmöglich unterstützt. Dabei haben wir viel Zeit investiert, um die Technologie konsequent mit echten Kundendaten zu validieren und das KI-Modell zu trainieren. Schließlich wollten wir sicherzustellen, dass die daraus resultierenden Erkenntnisse echte Probleme lösen“, so John Bates, Director of Product Management, Adobe Analytics. „Eine große globale Marke aus dem frühen Testprogramm gab uns die Rückmeldung, dass die Erkenntnisse, die sie mithilfe des virtuellen Analysten gewinnen, mit der Aufstockung ihres Teams um über hundert Datenwissenschaftler zu vergleichen wären. Wir sind mit dem bisherigen Feedback zufrieden und freuen uns darauf, diese Technologie breiter einzuführen.“ Zu den Fähigkeiten des neuen virtuellen Analysten gehören:

  • Entdeckt die „Unbekannten“: Der virtuelle Analyst sucht und analysiert permanent die Daten eines Unternehmens. Stößt er dabei auf Veränderungen, priorisiert er sie nach ihrer Relevanz. Deep-Learning-Modelle ermöglichen es dabei, jeden möglichen Datenpunkt über alle Kundeninteraktionen hinweg zu bewerten – von der Verweildauer der Verbraucher auf einer Website bis hin zu Bewegungen zwischen App und Web. Diese „Unbekannten“ ermöglichen Erkenntnisse, nach denen Marken bislang nicht suchten. Es fehlen einfach die Zeit oder die Ressourcen, um diese geheimen, tief in den Daten verborgenen Einblicke aufzudecken. Ein Einzelhändler zum Beispiel könnte entscheidende Nuancen entdecken, wie verschiedene demographische Gruppen online Kleidung kaufen oder schlechte Kundenerlebnisse gezielt korrigieren.
  • Maximiert die Relevanz: Der virtuelle Analyst priorisiert automatisch und proaktiv die Datenanalyse auf Basis des Geschäfts- und Benutzerkontextes (unter Berücksichtigung von Echtzeitaktivitäten und historischen Daten). Diese Nuancen können entscheidend sein – z. B. bei einer Fluggesellschaft, die jedes Jahr am ersten Montag im Juni großen Umsatz macht. Wenn an diesem Tag Erkenntnisse gewonnen werden, werden sie mit dem gleichen Tag in den Vorjahren verglichen. Algorithmen des maschinellen Lernens werden dabei die doppelten Empfehlungen entfernen. Egal, ob ein Anstieg beim Umsatz, den Aufträgen oder den Conversions zu verzeichnen ist: Alles bezieht sich auf dasselbe Ereignis und wird zu einer aussagekräftigen Erkenntnis zusammengefasst.
  • Adaptives Lernen: Der virtuelle Analyst wird künftig die Präferenzen und Verbrauchsmuster der Nutzer berücksichtigen, um intuitivere und relevantere Erkenntnisse zu gewinnen. Gleichzeitig wird er auch das Verhalten aller anderen Nutzer innerhalb des Unternehmen analysieren, um ähnliche Personen zu finden und auf dieser Basis eine bessere Personalisierung zu ermöglichen. Das System bietet dabei die Möglichkeit, Empfehlungen zu „liken“ oder nicht zu „liken“, was das maschinelle Lernen unterstützt und den virtuellen Analysten im Laufe der Zeit immer intelligenter macht.

Der neue virtuelle Analyst basiert auf einem umfassenden Lösungspaket von Adobe Analytics. Dazu gehören die Anomalieerkennung (bei der das System nach statistisch signifikanten Abweichungen in den Daten sucht) sowie die Beitragsanalyse (Identifizierung von Faktoren, die zu Anomalien beitragen). Die heutige Vorstellung baut auf intelligenten Warnmeldungen auf, mit neuen KI-Funktionen von Adobe Sensei.

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