Adobe führt KI-Dienste für eine noch bessere Customer Experience ein

Adobe Experience Platform

Amit Ahu­ja, Vice Pres­i­dent of Ecosys­tem Devel­op­ment, Adobe

Jüng­ste Unter­suchun­gen des IDC zeigen, dass die Aus­gaben im KI-Bere­ich selb­st bei einem Rück­gang des Tech­nolo­giebud­gets ansteigen wer­den. Das liegt nicht zulet­zt daran, dass Unternehmen nach neuen Wegen suchen, ihr Wach­s­tum zu steigern und gle­ichzeit­ig Kosten zu senken. Kün­stliche Intel­li­genz bringt diese Wel­ten zusam­men. Richtig imple­men­tiert, kann eine KI wertvolle Insights aus vor­liegen­den Dat­en gener­ieren und die Cus­tomer Expe­ri­ence opti­mieren. Den­noch müssen Marken sich bei der Imple­men­tierung ein­er KI auch Her­aus­forderun­gen stellen: Exper­tise, Umset­zungskom­plex­ität und Daten­schutzreg­ulierun­gen wie die DSGVO müssen drin­gen berück­sichtigt wer­den.

Adobe stellt deshalb die neuen, in die Adobe Expe­ri­ence Plat­tform inte­gri­erten, intel­li­gen­ten Ser­vices vor. Basierend auf Adobe Sen­sei, dem Frame­work für KI und maschinelles Ler­nen von Adobe, unter­stützen die smarten Funk­tio­nen Unternehmen darin, das volle Poten­tial ihrer Dat­en abzu­rufen – egal, wie klein ihre IT-Abteilung ist. So lässt sich beispiel­sweise die zeit­in­ten­sive Daten­bere­ini­gung beschle­u­ni­gen, indem unstruk­turi­erte Dat­en automa­tisch zusam­menge­führt und vere­in­heitlicht wer­den. Strik­te Gov­er­nance-Funk­tio­nen stellen zudem sich­er, dass Marken alle Richtlin­ien zu Dat­en- und Ver­brauch­er­schutz ein­hal­ten. Eine Self-Ser­vice-Ober­fläche sorgt für Flex­i­bil­ität, da Anwen­der die Ser­vices auf die indi­vidu­ellen Anforderun­gen ihres Cus­tomer Expe­ri­ence Man­age­ment (CXM) anpassen kön­nen.

Die Visu­al-Com­put­ing-Fir­ma NVIDIA, ein­er der Betakun­den der intel­li­gen­ten Ser­vices, set­zt bere­its auf Attri­bu­tion AI, um die Effek­tiv­ität ihrer Mar­ket­ing­pro­gramme zu messen. Auf Basis der gewonnenen Insights kon­nte das Unternehmen im Rah­men sein­er let­zten Kam­pag­nen fünf Mal mehr bezahlte Reg­istrierun­gen verze­ich­nen als zuvor. Mith­il­fe von Cus­tomer AI erhält NVIDA zudem detail­lierte Ein­blicke in die Bedürfnisse sein­er Kun­den. So kon­nte das Unternehmen bess­er nachvol­lziehen, wie seine Kun­den Gam­ing Pro­duk­te nutzen und so per­son­al­isierte Inhalte für Nutzer bere­it­stellen, die das Spiel mit hoher Wahrschein­lichkeit abbrechen wür­den. Außer­dem kon­nte das Unternehmen anhand von Jour­ney AI den opti­malen Zeit­punkt für das Aussenden seines Newslet­ters bes­tim­men. Mit Erfolg: Die Öffnungsrate stieg um 14 Prozent. Das zeigt, dass rel­e­vante Insights dazu beitra­gen kön­nen, die Zahl der E‑Mail-Abmel­dun­gen zu reduzieren. Lesen Sie hier noch mehr über den Erfolg von NVIDIA.

Zu den neuen Intel­li­gent Ser­vices auf der Adobe Expe­ri­ence Plat­form gehören:  

  • Cus­tomer AI: Bish­er fehlen Marken häu­fig die nöti­gen Ressourcen, um das volle Poten­zial ihrer Dat­en zu nutzen und das Kun­den­ver­hal­ten zu ver­ste­hen. Cus­tomer AI ermöglicht es, sowohl his­torische als auch Echtzeit­dat­en im gesamten Unternehmen zu analysieren und Ten­den­zen – etwa für Fluk­tu­a­tion oder Con­ver­sions – zu ermit­teln. Abon­nement-Anbi­eter kön­nen so beispiel­sweise erken­nen, welch­es Nutzerseg­ment sein Abon­nement aus Preis­grün­den kündi­gen wird und mit geziel­ten Wer­beak­tio­nen dage­gen steuern.
  • Attri­bu­tion AI: Mar­keter müssen eine Vielzahl Touch­points (z. B. Web, E‑Mails, soziale Net­zw­erke) im Blick behal­ten – das kostet nicht nur Zeit, son­dern auch Ressourcen. Attri­bu­tion AI ermöglicht Teams die inkre­mentelle Wirkung jedes einzel­nen Touch Points zu quan­tifizieren. So lässt sich die tat­säch­liche Mar­keting­ef­fek­tiv­ität messen und Bud­gets geziel­ter ein­set­zen. Attri­bu­tion AI bietet einen neuen Analy­seansatz, indem tra­di­tionelle regel­basierte Meth­o­d­en, die dem ersten Touch­point, etwa dem Besuch der Web­site, sowie dem let­zten Touch­point – dem Kauf – zu viel Gewicht beimessen und das Ergeb­nis so verz­er­ren.
  • Jour­ney AI: Selb­st die treuesten Kun­den ver­lieren die Geduld, wenn sie mit zu vie­len Mar­ket­ing­botschaften bom­bardiert wer­den. Ger­ade weil die Zahl der Kom­mu­nika­tion­skanäle stetig weit­er wächst, ist das Wis­sen um den ide­alen Zeit­punkt für die Kun­de­nansprache essen­tiell. Jour­ney AI unter­stützt Marken darin, Kun­den genau zum richti­gen Zeit­punkt auf dem richti­gen Kanal und mit der opti­malen Fre­quenz anzus­prechen. Dazu gehört auch, zu erken­nen, wenn Kun­den gen­ervt auf eine zu hohe Kom­mu­nika­tions­fre­quenz reagieren. Der Fatigue Score reduziert die Ansprachehäu­figkeit deshalb automa­tisch, um keine Kun­den zu ver­lieren.
  • Con­tent & Com­merce (in Beta): Kreativ­ität und Dat­en sind ein echt­es Traumpaar. Con­tent & Com­merce AI gibt Marken mith­il­fe von Kün­stlich­er Intel­li­genz und maschinellem Ler­nen detail­lierte Ein­blicke, welche Inhalte gut bei Kun­den ankom­men – und welche nicht. Die Funk­tion gibt Auf­schluss zu Vari­ablen wie Far­ben oder The­men, die die Con­tent Per­for­mance verbessern kön­nen, gle­ichzeit­ig kennze­ich­net der smarte Ser­vice automa­tisch Assets, mit denen Marken Inhalte effizien­ter erstellen kön­nen. Auf der E‑Com­merce-Seite kön­nen zudem automa­tisierte Pro­duk­tempfehlun­gen auf Grund­lage von Echtzeitsig­nalen und Benutzer­präferen­zen bere­it­gestellt wer­den. 
  • Leads AI (Beta): B2B-Mar­keter ste­hen vor der einzi­gar­ti­gen Her­aus­forderung, sowohl neue als auch beste­hende Kun­den gezielt anzus­prechen. Doch die Wirkung laufend­er Mar­ket­ingkam­pag­nen zu evaluieren und stets den Überblick zu behal­ten, an welchem Punkt der Cus­tomer Jour­ney sich Kun­den ger­ade befind­en, ist gar nicht so ein­fach. Mith­il­fe von Leads AI kön­nen Marken über Behav­iour­al Sig­nals in Echtzeit vorher­sagen, welche Kun­den mit hoher Wahrschein­lichkeit kovertieren wer­den. So kann ein Anbi­eter von Unternehmenssoft­ware beispiel­sweise maßgeschnei­derte Kam­pag­nen für ver­schiedene Ziel­grup­pen ausspie­len.

Adobe set­zt auch intern erfol­gre­ich auf die intel­li­gen­ten Ser­vices. Diese bilden die Grund­lage für das Dat­en-getriebene Betrieb­smod­ell (“DDOM”), ein Frame­work, das die Trans­for­ma­tion von ein­er Box-Soft­ware zur Cloud vor­angetrieben hat. Über die Ser­vices wer­den zudem täglich mehr als 1,5 Mil­liar­den Propen­si­ty Scores erstellt. Diese analysieren die Wahrschein­lichkeit ver­schieden­er Ver­hal­tensweisen, beispiel­sweise dass ein Kunde sein Abon­nement kündi­gen wird und gener­ieren bis zu fünf Mal wertvollere Ziel­grup­pen.


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Posted on 05-15-2020


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