Adobe Target: Künstliche Intelligenz ermöglicht noch bessere Personalisierung

Man stelle sich das nur mal vor: Im Urlaub auf einem Kreuz­fahrtschiff wird jede Vor­liebe der Pas­sagiere sofort erkan­nt und ihnen jed­er Wun­sch qua­si von den Augen abge­le­sen. Bei Hunger kommt beispiel­sweise der Kell­ner mit dem Sand­wich, an das man ger­ade gedacht hat. Und ist einem während der Reise lang­weilig, gibt es direkt Ange­bote für zur Per­son passende Aktiv­itäten. Ein wahres Schlaraf­fen­land, das es nur im Traum gibt? Nicht ganz, denn die Car­ni­val Cruise Line arbeit­et bere­its mit ihrem Ocean Medal­lion-Ser­vice an der Umset­zung. Dessen einzi­gar­tiges Kun­den­er­leb­nis ist so naht­los und per­son­al­isiert, so dass die Kreuz­fahrt-Pas­sagiere an nichts anderes mehr als an ihre Erhol­ung auf der Reise denken müssen.

Immer häu­figer erwarten Ver­brauch­er rund um die Uhr einen solch überzeu­gen­den Kun­denser­vice auf diesem Niveau der Per­son­al­isierung. Unternehmen, die auch in Zukun­ft gute Geschäfte machen wollen, soll­ten sich darauf ein­stellen. Warum? Die Antwort ist ein­fach. Die Kun­den wech­seln ganz schnell den Anbi­eter, wenn andere Marken eine bessere Cus­tomer Expe­ri­ence bieten kön­nen. Aber so ein wirk­lich maßgeschnei­dertes 1:1‑Kundenerlebnis stellt für die meis­ten Fir­men heute noch eine ziem­liche Her­aus­forderung dar.

Der einzige Weg, um das kostengün­stig anbi­eten zu kön­nen, ist der Ein­satz von Kün­stlich­er Intel­li­genz (KI) und Machine-Learn­ing-Tech­nolo­gie. Und deshalb erweit­ern wir ab sofort Adobe Tar­get um neue KI-Funk­tio­nen, die von Adobe Sen­sei unter­stützt wer­den. Mit diesen Tools kön­nen Mar­ket­ingver­ant­wortliche per­son­al­isierte Erleb­nisse mit einem einzi­gen Klick gestal­ten. Sie erweit­ern die Präzi­sion beim Tar­get­ing und der Kun­den­empfehlun­gen und automa­tisieren die Bere­it­stel­lung von indi­vidu­ellen Angeboten.

Am Ende ste­ht die Ein-Klick-Personalisierung

Wir unter­stützen weltweit führende Marken dabei, damit sie jedem einzel­nen Kun­den das allerbeste dig­i­tale Erleb­nis bieten kön­nen – egal wie groß ihr Kun­den­stamm auch sein mag. Unsere Lösung dafür? Das neues Auto-Tar­get-Fea­ture in Adobe Tar­get Pre­mi­um. Jet­zt kön­nen Mar­ket­ingver­ant­wortliche mit einem einzi­gen Klick eine leis­tungs­fähige Machine-Learn­ing-Tech­nolo­gie ein­set­zen, hin­ter der unsere KI‑Lösung Adobe Sen­sei ste­ht. Damit lassen sich über alle Kanäle hin­weg so viele Vari­anten des Kun­den­er­leb­niss­es gestal­ten, wie es für eine echte Per­son­al­isierung notwendig ist. Ein­er unser­er Beta-Tester aus der Finanz­di­en­stleis­tungs­branche hat das so beschrieben:

“Mit Auto-Tar­get kön­nen wir per­son­al­isierte A‑B-C-D-Seit­en mit Hil­fe von Algo­rith­men automa­tisch testen. Gegenüber den herkömm­lichen Testver­fahren set­zt die Mas­chine sämtliche Vari­ablen und Merk­male eines Web­seit­enbe­such­ers miteinan­der in Beziehung – und nicht nur die Merk­male und Seg­mente, die wir bish­er für wichtig erachteten.“

Um indi­vidu­elle Kun­den­er­leb­nisse im ganz großen Stil zu schaf­fen, kann etwa ein Finanz­di­en­stleis­ter, der bere­its 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 beste Ange­bot unter­bre­it­en zu kön­nen.

Auto-Tar­get nutzt Adobe Sen­sei dabei zur Bes­tim­mung des jew­eils opti­malen Kun­den­er­leb­niss­es und trägt infolge immer neuer Aktio­nen der Kun­den kon­tinuier­lich zur Verbesserung dieser Erleb­nisse bei. Das stärkt die Kun­den­bindung und Marken­treue. Um wieder auf das Reise­beispiel zurück­zukom­men: Eine Hotelkette kann damit etwa ihre Ziele in den Tropen mit den passenden Inhal­ten bei Kun­den in den Vorder­grund stellen, von denen auf­grund ihres bish­eri­gen Buchungs- und mobilen Surf-Ver­hal­tens bekan­nt ist, dass sie bevorzugt in wärmere Gefilde reisen.

Leis­tungs­fähige Empfehlun­gen mit Nat­ur­al Lan­guage Processing

Kaufempfehlun­gen und Bew­er­tun­gen durch zufriedene Kun­den zählen zu den effizien­testen und beliebtesten Meth­o­d­en der Per­son­al­isierung im Rah­men von dig­i­tal­en Kun­den­er­leb­nis­sen. So kom­men damit bei Ama­zon rund 30 Prozent des gesamten Umsatzes zu Stande. Aber die dafür einge­set­zten Rec­om­men­da­tion-Engines sind keines­falls gle­ich gut. Mit der Folge, dass bei ein­er großen Zahl von Ver­brauch­er-Inter­ak­tio­nen die Echtzeitrel­e­vanz sehr zu wün­schen lässt.

Adobe Tar­get ver­fügt bere­its über sehr leis­tungs­fähige Out-of-the-box-Algo­rith­men, die dabei helfen, den poten­ziellen Kun­den die Inhalte, Ange­bote und Pro­duk­te zu zeigen, nach denen sie aktuell suchen. Unsere in der Branche bish­er einzi­gar­tige neue Empfehlungs-Tech­nolo­gie in Adobe Tar­get unter­stützt Fir­men dabei, die Absicht­en von Inter­essen­ten opti­mal zu erken­nen. So kön­nen bessere Vorher­sagen zu Inhal­ten oder Pro­duk­ten getrof­fen wer­den, die ein bes­timmter Kunde wahrschein­lich als näch­stes benötigt. Unter Zuhil­fe­nahme von Nat­ur­al Lan­guage Pro­cess­ing (NLP), das auf der Ver­ar­beitung natür­lich­er Sprache basiert, wan­deln per­son­al­isierte Empfehlun­gen die Aktio­nen der Kun­den in sprachähn­liche Sig­nale um.

Diese 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 entsprechen­den Kun­den zuschnei­den. Nach vor­läu­fi­gen Tests führen diese auf Data Sci­ence basierende Weit­er­en­twick­lung um bis zu 60 Prozent besseren Ergeb­nis­sen als andere Algorithmen.

1:1‑Angebote weit­er automatisieren

Um ein per­fek­tes Ange­bot für jeden einzel­nen Kun­den zu erstellen, bedarf es Ton­nen von Dat­en aus den unter­schiedlich­sten Quellen. Ein Men­sch schafft es gar nicht, diese Infor­ma­tion­s­men­gen angemessen zu ver­ar­beit­en und die richti­gen Schlüsse daraus zu ziehen. Mit der neuesten Entschei­dung­sun­ter­stützung in Adobe Tar­get kön­nen Mar­ket­ingver­ant­wortliche nun stets das beste Ange­bot – aus Hun­derten von Möglichkeit­en – auswählen und es den richti­gen Kun­den im richti­gen Augen­blick automa­tisch vor­führen.

Zum Beispiel erstellt ein Finanz­di­en­stleis­ter seine Ange­bote zu Hypotheken, Kred­itkarten oder Online-Zahlungsmit­tel auf der Grund­lage der indi­vidu­ellen Brows­er-His­to­rie, des Kon­tosta­tus, der Such­be­griffe und weit­er­er Para­me­ter eines bes­timmten Kun­den nun automa­tisch. So wird gewährleis­tet, dass das richtige Ange­bot zum passenden Zeit­punkt gemacht wird. Ein frischge­back­en­er Haus­be­sitzer hat dadurch ein anderes dig­i­tales Kun­den­er­leb­nis auf der Bankweb­site als eine Kundin kurz vor dem Ein­tritt ins Rentenal­ter. Adobe Tar­get kann solche automa­tisierten Ange­bote auch für unter­schiedliche Kanäle erstellen – etwa für mobile Apps oder Anwen­dun­gen im Inter­net der Dinge.

Präzis­eres Tar­get­ing mit der Adobe Ana­lyt­ics Cloud

Dank der verbesserten Ein­bindung in die Adobe Ana­lyt­ics Cloud kön­nen Mar­ket­ingver­ant­wortliche die aus­gewählten 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 beispiel­sweise her­vorge­ht, dass diese Kun­den­gruppe zum Großteil per Smart­phone nach neuen Fahrzeu­gen sucht.

Eine 1:1‑Verbindung zu den Kun­den zu entwick­eln, ist so etwas wie der “Heilige Gral” der Per­son­al­isierung. Aber sie lässt sich nicht ohne eine kom­plette 360-Grad-Sicht auf den einzel­nen Kun­den real­isieren. Auch bish­er nutzen Adobe Tar­get-Anwen­der Dat­en zum Kun­den­ver­hal­ten beim Erstellen von Echtzeit-Per­son­al­isierung­spro­filen. Nun lässt sich durch die engere Inte­gra­tion zwis­chen Adobe Tar­get and Adobe Ana­lyt­ics Cloud eine noch tief­ere Seg­men­tierung auf Basis von Ver­hal­tens­analyse- und Ziel­grup­pen­dat­en verwirklichen.

Unser Ziel ist es schon immer gewe­sen, unsere Kun­den bei der Bere­it­stel­lung ein­er außergewöhn­lichen Cus­tomer Expe­ri­ence zu unter­stützen. Und nun, mit den heute angekündigten span­nen­den Weit­er­en­twick­lun­gen von Adobe Tar­get, kom­men wir dabei wieder einen Schritt auf dem Weg zu ein­er immer besseren Per­son­al­isierung voran.