Adobe erschließt neue Data Science-Funktionen in Adobe Target und ermöglicht die Einbindung von Brand-Algorithmen mit Adobe Sensei
München, 27. Juli 2017 – Die erfolgreichsten Marken nutzen heute bereits Data Science, um personalisierte Erlebnisse zu schaffen und Kundenbedürfnisse optimal zu erfüllen. Marken erstellen zunehmend statistische Modelle und Algorithmen, die den Wünschen ihrer Kunden Rechnung tragen sollen. Allerdings sind die komplexen Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) für viele Unternehmen eine wahre Herausforderung auf dem Weg zur Erschaffung des bestmöglichen Kundenerlebnisses im jeweils richtigen Augenblick.
Adobe (Nasdaq:ADBE) hat heute die Erschließung neuer Funktionen zur Optimierung von Data Science und Algorithmik in Adobe Target, Bestandteil der Adobe Marketing Cloud, bekanntgegeben. Mithilfe von KI und maschinellem Lernen können Unternehmen ihre eigenen Datenmodelle und Algorithmen in Adobe Target einpflegen und ihren Kunden so das jeweils optimale Erlebnis bereiten. Zudem hat Adobe neue Funktionen in Adobe Target, basierend auf Adobe Sensei, verkündet – mit ihrer Hilfe können Empfehlungen und Zielgenauigkeit verbessert, das Gesamterlebnis abgerundet und die Auslieferung personalisierter Angebote automatisiert werden.
„Die Erwartungen der Kunden sind mittlerweile so hoch, dass Hyperpersonalisierung heute nicht mehr nur eine Möglichkeit ist, sie ist ein Muss“, so Aseem Chandra, VP Adobe Experience Manager und Adobe Target. „Fortschrittliche Unternehmen entwickeln bereits proprietäre Algorithmen. Werden diese dann in Adobe Target integriert, können die Unternehmen ihr eigenes Fachwissen mit der Power der KI von Adobe und den Tools für maschinelles Lernen verbinden, um Vorhersagen darüber zu treffen, was ihre Kunden wollen, und ihnen auch genau das zu geben bevor sie danach fragen müssen – das stärkt das Geschäft und bindet die Kunden an die Marke.“
Die Möglichkeit, proprietäre Algorithmen in eine führende Vermarktungsplattform einzubringen, ist bislang einmalig in der Branche. Die Unternehmen profitieren von der Möglichkeit, ihre Branchenkenntnisse mit den leistungsstarken Funktionen des maschinellen Lernens in Adobe Sensei und der KI von Adobe Target zu verschmelzen, um individuelle Kundenerlebnisse im ganz großen Stil zu schaffen. So kann etwa ein Finanzdienstleister, der seinen eigenen Algorithmus entwickelt hat, um vorab einschätzen zu können, welche Kunden am ehesten auf ein bestimmtes Angebot ansprechen werden, diesen Algorithmus in Adobe Target einfügen und so den tatsächlichen Traffic mit den Modellrechnungen vergleichen, um am Ende den Kunden das jeweils beste Angebot unterbreiten zu können:
- Ein-Klick-Personalisierung: Mit der neuen Funktion Auto-Target können Marketer schnell eine unbegrenzte Menge an Variationen von personalisierten Kundenerlebnissen schaffen, sei es auf Webseiten, in Apps oder im IoT. Auto-Target nutzt Adobe Sensei zur Bestimmung des jeweils optimalen Kundenerlebnisses und trägt infolge immer neuer Aktionen der Kunden kontinuierlich zur Verbesserung dieser Erlebnisse bei. So kann etwa eine Hotelkette ihre tropischen Besonderheiten und Inhalte bei Kunden in den Vordergrund stellen, von denen aufgrund ihres Buchungs- und mobilen Surf-Verhaltens bekannt ist, dass sie bevorzugt in wärmere Gefilde reisen. Daraus folgt eine stärkere Kundenbindung und Unternehmenstreue.
- Personalisierte Empfehlungen: Neue Empfehlungs-Technologie in Adobe Target erlauben Firmen eine größtmögliche Nutzung der Absichten von Kunden zur besseren Vorhersage der Inhalte oder Produkte, die ein bestimmter Kunde als nächstes benötigen könnte. Unter Zuhilfenahme von Technologie, die auf der Verarbeitung natürlicher Sprache basiert, wandeln personalisierte Empfehlungen die Aktionen der Kunden in sprachähnliche Signale um. Diese Signale werden nach Gemeinsamkeiten gruppiert und dann zur Erzeugung maßgeschneiderter Kundenerlebnisse eingesetzt. Ein Händler kann so zum Beispiel erfahren, welche Kunden sich sein Video zu umweltfreundlichen Waschtechniken angesehen und kompostierbare Trocknertücher gekauft haben. Auf dieser Grundlage kann der Händler dann eine Empfehlung zu umweltfreundlichen Waschmitteln auf den oder die Kunden zuschneiden. Nach vorläufigen Tests führen diese auf Data Science basierenden Weiterentwicklungen zu um 60 Prozent besseren Ergebnissen als andere Algorithmen.
- Automatisierte Angebote: Unternehmen können stets das beste Angebot – aus Hunderten von Möglichkeiten – auswählen und es den richtigen Kunden im richtigen Augenblick automatisch vorführen. Zum Beispiel könnte ein Finanzdienstleister seine Angebote zu Hypotheken, Kreditkarten oder Online-Zahlungen auf der Grundlage der Browser-Historie, des Kontostatus, der Suchbegriffe und weiterer Parameter eines bestimmten Kunden automatisch personalisieren lassen. So wird gewährleistet, dass das richtige Angebot an der richtigen Stelle gemacht wird.
- Präzise Zielausrichtung: Dank der verbesserten Einbindung in die Adobe Analytics Cloud können Marketer Zielgruppen noch präziser anpeilen, indem sie sich auf Verhaltensanalysen und Publikumsdaten für eine noch kleinteiligere Segmentierung stützen. Adobe Target kann zum Beispiel die Erlebnisse für die aktiven Kunden eines Automobilherstellers noch persönlicher gestalten, wenn es auf die Erkenntnisse aus der Adobe Analytics Cloud zugreifen kann, aus denen etwa hervorgeht, dass diese Kundengruppe zum Großteil per Smartphone nach neuen Fahrzeugen sucht.
Adobe Target, Teil der Adobe Marketing Cloud, setzt KI und maschinelles Lernen seit über zehn Jahren ein und wird von großen Marken weltweit genutzt, darunter AT&T, Lenovo, Marriott und Sprint. Stark personalisierte Erlebnisse werden über sämtliche Online-Kanäle hinweg eingesetzt, sei es per PC, Smartphone, E-Mail oder andere. Mit Adobe Experience Manager und Adobe Campaign können Marketingverantwortliche personalisierte Inhalte nahtlos verwalten und ausliefern. Die Anbindung andie Adobe Analytics Cloud und die Adobe Advertising Cloud gewährleistet die Hyperpersonalisierung jeder einzelnen Interaktion mit den Kunden. Erst kürzlich wurde Adobe im „The Forrester Wave™: Digital Intelligence Platforms, Q2 2017” Report zum einzigen führenden Unternehmen in diesem Bereich gekürt und erhielt die höchste Punktzahl in allen neun Kategorien, darunter verhaltensbasierte Zielausrichtung und Online-Tests.
Nützliche Links
- Blog Post: Künstliche Intelligenz ermöglicht bessere Personalisierung
- Personalisierung mit Adobe Target
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