München, 11. September 2019 – Die wenigsten Marken verfügen über ein vollständiges Bild ihrer Kunden, um deren Customer Journeys wirklich zu verstehen. Zu viele Daten sind über das gesamte Unternehmen verteilt, die Verknüpfung von Echtzeitdaten bleibt eine der großen Herausforderungen. Abhilfe schafft Adobe ab sofort mit der neuen Customer Journey Analytics in Adobe Analytics. Diese neue Lösung basiert auf der Logik von Adobe Photoshop und ermöglicht es, Schichten von kanalübergreifenden Daten zu kuratieren und übereinander zu stapeln. Dies eröffnet Marken völlig neue Perspektiven für die Interaktion mit ihren Kunden.
Customer Journey Analytics nutzt die leistungsstarke Adobe Experience Platform, die Kundendaten aus dem gesamten Unternehmen zusammenfügt und neue kreative Wege bietet, um Erkenntnisse aus Online-, Offline- und Drittkanälen in Echtzeit zu verstehen. Die einfach zu bedienende, intuitive Benutzeroberfläche ermöglicht es jedem Mitarbeiter eines Unternehmens, mit Daten zu arbeiten – nicht nur dem ausgebildeten Data Scientist. Wertvolle Unterstützung bei der Vorhersage und Automatisierung bieten Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen auf Basis von Adobe Sensei, dem Framework für KI und maschinelles Lernen von Adobe, und der Adobe Experience Platform.
„Durch den Mangel an Echtzeitdaten ist es für Marken schwierig, die Customer Journey ihrer Kunden lückenlos nachzuvollziehen. Als direkte Folge bleiben viele von ihnen immer den entscheidenden Schritt hinter dem Kunden zurück“, so John Watton, Senior Marketing Director für EMEA bei Adobe. „Mit Customer Journey Analytics auf der Adobe Experience Platform bieten wir Marken die bislang einzige Lösung, bei der Kreativität eine umfassende Echtzeitansicht des Kunden aktivieren kann. Und das zahlt sich aus: Unternehmen, die ihre Kreativitätslücke in der Datenanalyse erfolgreich schließen, können laut einem Bericht von McKinsey doppelt so viel Wachstum generieren.“
Marken wie T-Mobile, Heathrow, Philips und Hyatt Hotels nutzen Adobe Analytics täglich, um das digitale Engagement ihrer Kunden in Echtzeit zu verstehen. Mit Customer Journey Analytics können sie ab sofort neue Datensätze einbringen, z. B. in Point-of-Sale-Systemen und Call Centern, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Ansprache noch besser auf die Interaktion der Konsumenten abzustimmen. Gleichzeitig hilft Customer Journey Analytics dabei, die Kreativitätslücke in der Datenanalyse zu schließen. Denn: Jeder einzelne Mitarbeiter kann damit jetzt noch kreativer sein, wenn es darum geht, verschiedene Datenebenen zu kombinieren, zu bearbeiten und mit ihnen zu experimentieren – ein kreativer Prozess, der den Nutzern von Photoshop längst vertraut ist. So können Marken ihre Entscheidungen mit umfassenderen Erkenntnissen unterstützen und stets auf Augenhöhe mit dem Kunden agieren.
Mit Customer Journey Analytics können Marken:
- Komplexe Fragen beantworten: Für Marken bedeuten die Möglichkeit, Omnichannel-Daten zu schichten und zu pflegen, dass sie Kundensegmente vergleichen, Fallout-Verhalten analysieren, leistungsstarke Customer Journey aufdecken und vieles mehr. Im Gegensatz zu herkömmlichen Dashboards mit begrenzter Interaktivität können Anwender in mehrschichtige Datensätze einsteigen und in Echtzeit Erkenntnis-Sammlungen für verschiedene Zielgruppen erstellen. Im Einzelhandel sind Marken in der Lage, physische Filialen sowie E-Commerce-Daten und ‑Ergebnisse zusammenzuführen. Beispielsweise könnte eine Marke an bestimmten Tagen die digitalen Erlebnisse erkennen, die am ehesten den Besucherstrom und den Kauf in Offline-Shops antreiben und diese verdoppeln.
- Daten-Zugang für jeden Mitarbeiter ermöglichen: Customer Journey Analytics ist zuverlässig für Data Scientists, gleichzeitig aber für einen breiten Kreis an Geschäftsanwendern wie einen Marketer oder Produktmanager zugänglich. Eine neue Reporting-Engine trägt dazu bei, eine stärker datengetriebene Unternehmenskultur zu fördern. Jeder einzelne Mitarbeiter erhält eine visuelle und kreative Möglichkeit, für ihn relevante Daten abzufragen. Eine Hotelkette könnte beispielsweise den UI-Teams dabei helfen, auf einen Blick zu verstehen, was zum Kunden-Fallout im Web beiträgt. Die Verfügbarkeit von Query Service über die Adobe Experience Platform bietet zudem Flexibilität bei der Abfrage von Datensätzen mit SQL und unterstützt die Integration mit BI-Tools wie Microsoft Power BI.
- Die Power von KI und Machine Learning nutzen: Mit Adobe Sensei können Marken Ressourcenengpässen entgegenwirken, die für die meisten Data-Science-Teams typisch sind. Vorgefertigte KI und ML-Modelle in der Adobe Experience Platform können im Laufe der Zeit geschult werden, um bessere Vorhersagen über die Aktivitäten auf der gesamten Customer Journey zu treffen, Empfehlungen für die besten nächsten Schritte zu geben oder lästige Prozesse zu automatisieren. Ein Abonnementdienst kann beispielsweise sehen, wann bestimmte Nutzersegmente wahrscheinlich ihre Mitgliedschaft deaktivieren und welche Inhalte oder Werbeaktionen eine bessere Bindung bewirken können.
- Konsumenten als Menschen und nicht als Geräte verstehen: Mit der neuen geräteübergreifenden Analyse in Adobe Analytics können Marken ihre Kunden als Menschen und nicht bloß als Geräte verstehen. Unter Verwendung eines privaten Gerätediagramms und der Daten aus der Adobe Experience Platform wird das Verhalten verschiedener Geräte zu einem einzigen Stream zusammengeführt. Unternehmen können so deutlich besser erkennen, wie die Konsumenten mit ihren Marken auf den verschiedenen Geräten umgehen. Neben genaueren Kennzahlen für gezielte Investitionen erhalten sie so jede Menge wertvolle Erkenntnisse, wie sie negative und redundante Kundenerlebnisse minimieren.
Über Adobe
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