KI und Daten: Erlebnisse menschlicher machen mit der Adobe Experience Platform
Unabhängig von der Marke stand in den letzten Jahren das Kundenerlebnis im Mittelpunkt. Hohe Erwartungen der Verbraucher gepaart mit der wachsenden Anzahl von Möglichkeiten zur Erstellung und Bereitstellung von Inhalten, machen das Verständnis der gesamten Customer Journey zu einer Herausforderung. Es ist klar, dass die Bereitstellung personalisierter Erlebnisse in Echtzeit der Schlüssel zur Markentreue ist, allerdings werden diese Erlebnisse oft durch statische und einseitige Technologien getrieben.
Da das vergangene Jahrzehnt von einer explosionsartigen Zunahme von Daten in allen Unternehmen gezeichnet ist, waren die bestehenden Technologien gezwungen, schnell zu arbeiten. Jedoch wurden sie nicht für die Menge an Daten entwickelt. Datenwissenschaftler können ihre Zeit meist nicht immer auf die effektivste Weise nutzen. Viele schätzen, dass sie 80% ihrer Zeit mit der mühsamen Bereinigung und Organisation der Daten verbringen. Sie müssen die vielen verschiedenen Datenströme verstehen, die relevanten Datensätze identifizieren und die Daten verwalten. In Verbindung mit Prozessen, die einfach nicht darauf ausgelegt sind, sofort zu handeln, ist der Akt der Echtzeit-Personalisierung in großem Maßstab für viele Marken zu einer Belastung geworden.
Die Adobe Experience Platform, die branchenweit erste offene Plattform für Customer Experience Management (CXM) zur Beschleunigung der Geschäftsentwicklung, wurde Anfang des Jahres in Betrieb genommen. Sie stattet Marken mit den Tools zur Datenhumanisierung aus. Der Experience Platform Query Service und der Data Science Workspace sind jetzt live in der Adobe Experience Platform verfügbar. Unterstützt werden sie dabei von Adobe Sensei, der KI- und maschinellen Lerntechnologie von Adobe. So können Marken fortan erweiterte Analysen in Echtzeit durchführen, das Kundenverhalten vollständig verstehen und beeindruckende digitale Erlebnisse liefern.
Adobe Experience Platform Query Service
Hinter jedem Datenpunkt befindet sich eine großartige Geschichte. Aber um diese ganze Geschichte zu erzählen, müssen die richtigen Fragen gestellt werden. In einem Alltag voller herausfordernder Aufgaben ist eine der größten Herausforderungen, drängende Fragen in Echtzeit zu beantworten. Riesige Datenmengen sind ein Segen für jede Marke. Doch ohne eine einfache Möglichkeit mit den Daten zu interagieren und die richtigen Fragen zu stellen, ist es schwierig, sinnvolle Maßnahmen zu ergreifen. Hatte bisher jemand eine datenbezogene Frage, die eine sofortige Antwort erforderte, kämpften sich Marken mit der Durchsuchung von Silodatensätzen herum – ein zeitaufwändiger Prozess.
Mit dem Query Service in der Adobe Experience Platform können Analysten und Datenwissenschaftler nun ihre gesamten Datensätze, die im Cloud Data Lake der Experience Platform gespeichert sind, abrufen und so spezifische kanal- und plattformübergreifende Fragen schneller als je zuvor beantworten. Dazu gehören u.a. Verhaltensdaten sowie Point-of-Sale (POS) oder Customer Relationship Management (CRM). Datenwissenschaftler und Analysten können so weniger Zeit damit verbringen, Daten vorzubereiten und sich stattdessen auf die Analyse konzentrieren. Verbraucher erwarten heute personalisierte Erlebnisse, unabhängig vom Gerät. Der Query Service ermöglicht den Marken einen klaren Überblick über alle Daten, die über jeden Kanal eintreffen.
Adobe Experience Platform Data Science Workspace
Die Anzahl an Informationsquellen, die heute in jede erfolgreiche Marke fließen, kann überwältigend sein. Es ist bereits eine Herausforderung, die Daten auf verdauliche Weise zu sammeln. Doch die größte Hürde für jeden Datenwissenschaftler ist es, Erkenntnisse aus diesen Daten zu schließen und in Handlungen umzusetzen. Jedes Datenstück erzählt nur einen entscheidenden Teil einer ganzen Geschichte. Mit der Adobe Experience Platform können Datenwissenschaftler ihren gesamten datenwissenschaftlichen Workflow rationalisieren. Von der Datenerfassung über die Erstellung von Modellen bis hin zur Bereitstellung intelligenter Dienste. Durch die Automatisierung alltäglicher und sich wiederholender Aufgaben, verbunden mit dem Verständnis und der Vorhersage von Kundendaten, nutzt Data Science Workspace die KI, um Echtzeit-Intelligenz bereitzustellen. Datenwissenschaftler können diese neue KI nutzen, um ein tieferes Datenverständnis zu gewinnen. Sie können vorgefertigte Modelle von Adobe Sensei verwenden, ihre bestehenden Modelle mitbringen oder benutzerdefinierte Modelle von Grund auf neu in der Experience Platform erstellen. Ersteres funktioniert mit ausgeklügelten, aber einfach zu bedienenden Werkzeugen. Diese Werkzeuge entwickeln, trainieren und optimieren Modelle für das maschinelle Lernen, die dann anschließend geschäftliche Herausforderungen lösen. Dies kann z.B. das Verständnis von Zusammenhängen und Ursachen oder die Berechnung der Kaufbereitschaft von Verbrauchern für bestimmte Produkte sein.
Unabhängig davon können Datenwissenschaftler individuelle Modelle erstellen, die auf die Bedürfnisse ihrer Marke zugeschnitten sind. Marken können automatisch wichtige Erkenntnisse und Vorhersagen aus diesen Modellen und der Adobe Experience Cloud ziehen, um Kunden über Touchpoints hinweg personalisierte und zielgerichtete digitale Erlebnisse zu bieten. Die nächste Stufe von CXM wird von den Marken verlangen, dass sie konsistente und relevante Erfahrungen in Geschwindigkeit sowie Umfang liefern. Das kann entmutigen. Die Adobe Experience Platform hilft, die Personalisierung in Echtzeit voranzutreiben und die Kreativität, den Workflow und das digitale Marketing hinter jeder Interaktion zu fördern.
Query Service und Data Science Workspace sind integraler Bestandteil der Adobe Experience Platform und ermöglichen kontinuierliche Erkenntnisse, die die Kundenzufriedenheit in Echtzeit verbessern. Durch die Nutzung einer gemeinsamen Infrastruktur, können alle Daten im gesamten Unternehmen, einschließlich der Experience Cloud-Daten, nativ in Standard Experience Data Models umgewandelt werden. So helfen Query Service und Data Science Workspace Business die Zeit bis zur Wertschöpfung zu verkürzen und Analysten und Datenwissenschaftler können sich auf die Optimierung von Erfahrungen konzentrieren.