Adobe Target: Neue Funktionen für die erfolgreiche Personalisierung

83 Prozent der Kon­sumenten wer­den von Marken noch immer mit Inhal­ten ange­sprochen, die nicht per­son­al­isiert sind. Mehr als einem Drit­tel passiert das sog­ar regelmäßig oder zumin­d­est häu­fig. Dies zeigt die aktuelle Con­sumer Con­tent Studie 2019 von Adobe deut­lich. Für Marken bedeuten diese Ergeb­nisse vor allem eines: Sie ver­passen hier eine große Chance, die immer wichtiger wer­dende Kun­den­loy­al­ität weit­er zu stärken. Denn: Knapp die Hälfte der in der Studie Befragten würde eher ein­er Marke treu bleiben, die ihren Kun­den ein per­son­al­isiertes Erleb­nis anbietet.

Für eine maßgeschnei­derte Cus­tomer Expe­ri­ence set­zen unsere Kun­den auf Adobe Tar­get und die Vorteile von Adobe Sen­sei, dem Frame­work für KI und maschinelles Ler­nen von Adobe. Und das mit Erfolg: Im ver­gan­genen Jahr kon­nten unsere Kun­den dank Adobe Tar­get einen Umsatz von 165 Mil­liar­den US-Dol­lar erzie­len (ein Plus von 29 Prozent gegenüber 2017) und 73,4 Mil­liar­den Besuch­ern per­son­al­isierte Erleb­nisse anbieten.

Umso mehr freuen wir uns, Ihnen einige neue inno­v­a­tive Funk­tio­nen in Adobe Tar­get vorzustellen, mit denen Marken ihren Kun­den ein­drucksvolle und per­son­al­isierte Erleb­nisse anbi­eten und IT-Experten in der Zusam­me­nar­beit mit Mar­ket­ingteams unter­stützen kön­nen.

Persönlichere Empfehlungen dank KI

Empfehlun­gen sind eines der leis­tungs­fähig­sten Per­son­al­isierungswerkzeuge, mit denen Mar­ket­ingspezial­is­ten Umsatz und Kun­den­bindung steigern kön­nen. Doch per­son­al­isierte Empfehlun­gen für ver­schieden­ste Ziel­grup­pen anzu­bi­eten, ist eine echte Her­aus­forderung. Adobe Tar­get hat deshalb einen neuen, verbesserten Algo­rith­mus entwick­elt, der Mar­ketern bessere Anpas­sungsmöglichkeit­en und eine höhere Empfehlungs­ge­nauigkeit bietet.

Die neuen Regeln für den „Weight­ed Relevance“-Algorithmus nutzen fortschrit­tliche Funk­tio­nen zur Pro­fi­lan­pas­sung und Rel­e­vanzgewich­tung, um Empfehlun­gen auf der Grund­lage spez­i­fis­ch­er Suchkri­te­rien weit­er zu ver­fein­ern. Ein Arbeitssuchen­der bekommt so beispiel­sweise auf der Web­site eines Job­por­tals gezielt Stellen ange­boten, die seinen Fähigkeit­en und Erfahrun­gen entsprechen. Marken kön­nen mit dieser Funk­tion eine skalierte Per­son­al­isierungsstrate­gie umset­zen und ihre Entschei­dun­gen am wohl wichtig­sten Fak­tor aus­richt­en – dem Men­schen. Nur so lassen sich Kun­den­er­leb­nisse kon­se­quent optimieren.

Mehr Transparenz für automatisierte Prozesse

Let­ztes Jahr haben wir angekündigt, mit der neuen “Per­son­al­i­sa­tion Insights Report”-Funktion mehr Trans­parenz in die Algo­rith­men für die automa­tis­che Per­son­al­isierung und Auto Tar­get zu brin­gen. Mit der verbesserten “Per­son­al­i­sa­tion Insights Report”-Funktion kön­nen Anwen­der jet­zt den tat­säch­lichen rel­a­tiv­en Zuwachs sehen, den der Algo­rith­mus auf Grund­lage eines spez­i­fis­chen Erleb­niss­es liefert. Mar­keter ein­er Flugge­sellschaft sind damit beispiel­sweise in der Lage, die rel­a­tive Kon­ver­sion und die Umsatzsteigerung abzule­sen, die auf der mobilen Web­site oder in der App aus­ge­spiel­ten Ange­bote oder Empfehlun­gen liefern. Dank maschinellem Ler­nen bekom­men Kun­den so opti­mierte, indi­vidu­elle Erlebnisse.

Personalisierte mobile Anwendungen bringen Kundenbetreuung auf das nächste Level

Beson­ders freuen wir uns über die deut­lich größere Ver­bre­itung der mobile App-Per­son­al­isierung. Unternehmen prof­i­tieren dank maßgeschnei­dert­er App-Erleb­nisse von der gestiege­nen Loy­al­ität ihrer Kun­den, höherem Engage­ment und besseren Kon­ver­sio­nen. So set­zt eine Drogerie auf automa­tisierte Per­son­al­isierung, um die Nav­i­ga­tion­ssym­bole der App automa­tisch nach der Nutzung­shäu­figkeit zu sortieren. Große Fortschritte gibt es auch bei den stan­dort­be­zo­ge­nen Per­son­al­isierungs­di­en­sten: Eine große Hotelkette bietet ihren Gästen mit Adobe Tar­get per­son­al­isierte Empfehlun­gen oder Upgrades an – auf jedem Bild­schirm und auf dem gesamten Hotel­gelände.

Verbesserte Evaluierung durch detaillierte Berichte und klare Vorschläge

Mit unserem neuesten Matu­ri­ty Mod­el kann jed­er Mar­keter – egal ob Adobe Tar­get Kunde oder nicht – die Effizienz der eige­nen Per­son­al­isierungsstrate­gie oder ‑pro­gramme auswerten. Das verbesserte Matu­ri­ty Mod­el und das Self Assess­ment bieten Kun­den mehr Möglichkeit­en, Fortschritte zu bew­erten und KPIs festzule­gen. Die Auswer­tung gibt Mar­ket­ingver­ant­wortlichen einen detail­lierten Bericht mit klaren Vorschlä­gen an die Hand, welche Schritte bezüglich Steuerung, Prozessen und weit­er­er Anwen­dun­gen als näch­stes umge­set­zt wer­den soll­ten. Aktu­al­isierte Begriffs- und Empfehlung­sop­tio­nen sor­gen zudem für höhere Geschwindigkeit und Skalierbarkeit.

Neue Lösungen für Single Page Applications und moderne Websites

Mehr als ein Drit­tel der Kun­den sehen in lan­gen Ladezeit­en von Web­sites die größte Beein­träch­ti­gung ihrer User Expe­ri­ence – mehr als die Hälfte würde in diesem Fall direkt absprin­gen. Das macht unsere Con­sumer Con­tent Studie mehr als deut­lich. Für Unternehmen ist es deshalb sin­nvoll, Sin­gle Page Appli­ca­tion Frame­works (SPAs) einzuset­zen, um Geschwindigkeit, Lade­fluss und Respon­siv­ität des dig­i­tal­en Erleb­niss­es zu erhöhen und die Kun­den­zufrieden­heit zu verbessert. Deshalb freuen wir uns, als Teil von Adobe Tar­get neue Lösun­gen für SPAs vorzustellen. Die Aktu­al­isierung bietet fol­gende Vorteile:

• AT.js 2.0: AT.js, die erste Javascript-Bib­lio­thek und das erste Imple­men­tierungs-Frame­work von Adobe Tar­get, die für SPAs wie React und Angu­lar entwick­elt wur­den, boten bere­its in den Vorgängerver­sio­nen direk­ten Sup­port und erweit­erte Möglichkeit­en zur Opti­mierung von mod­er­nen Weber­leb­nis­sen. Für AT.js stellen wir jet­zt “Views“ vor: Entwick­ler kön­nen mit diesem Tool visuelle Ele­mente inner­halb eines SPAs zusam­men­fassen und so die Per­son­al­isierung des Weber­leb­niss­es opti­mieren. “Views” von Adobe Tar­get ermöglicht zudem diskrete Aufrufe genau des Punk­ts, an dem ein Kun­den­er­leb­nis getestet oder per­son­al­isiert wer­den soll.
• Neuer Visu­al Expe­ri­ence Com­pos­er (VEC) für SPAs: Der Visu­al Expe­ri­ence Com­pos­er (VEC) für SPAs von Adobe Tar­get ist jet­zt all­ge­mein ver­füg­bar. Mar­ket­ingspezial­is­ten kön­nen so selb­st Aktiv­itäten erstellen und Erleb­nisse per­son­al­isieren, die dynamisch in SPAs umge­set­zt wer­den. VEC für SPAs ermöglicht es Mar­ket­ingspezial­is­ten, A/B‑Tests und Tar­get­ing-Aktiv­itäten direkt umzuset­zen – ohne einen Entwick­ler hinzuzuziehen. Lend­ing Tree, eine amerikanis­che Online-Kred­it­börse, erhöht mit dieser Funk­tion die Test­geschwindigkeit. So sind in jedem Schritt schnell und ein­fach Änderun­gen möglich.

Bei Adobe Tar­get arbeit­en wir jeden Tag daran, neue Funk­tio­nen und Möglichkeit­en zu entwick­eln, die Sie für maßgeschnei­derte Kun­den­er­leb­nisse benöti­gen. Und welch­er Zeit­punkt wäre bess­er, unsere Inno­va­tio­nen mit Ihnen zu teilen, als kurz vor dem Adobe Sum­mit 2019? Dort wer­den Tar­get Kun­den wie Kohl’s oder Dell zeigen, wie sie ihr Test- und Per­son­al­isierung­spro­gramm von Grund auf neu aufgestellt haben. Dell präsen­tiert außer­dem, wie das Unternehmen erfol­gre­ich eine Kul­tur des Exper­i­men­tierens aufge­baut hat – ein­fach, indem es sich auf seine ure­ige­nen Kom­pe­ten­zen beson­nen und ein entsprechen­des Pro­gramm entwick­elt hat.

Wenn Sie sich noch nicht für den Adobe Sum­mit in Las Vegas (24. bis 28. März) oder Lon­don (15. bis 16. Mai) reg­istri­ert haben, aber gerne vor­beis­chauen möcht­en: Noch ist Zeit. Lassen Sie sich von anderen Marken inspiri­eren, die erfol­gre­iche Per­son­al­isierungsstrate­gien umge­set­zt und kon­sis­tente Kun­den­er­leb­nisse etabliert haben.