Predictive Analytics.
Predictive Analytics nutzt maschinelles Lernen, um große Datenvolumen zu vergleichen. So könnt ihr Kunden identifizieren und Konversionschancen vorhersagen.
Verhaltensprognosen können problematisch sein.
Die Ermittlung verlässlicher Prognosedaten kann Herausforderungen mit sich bringen, sowohl in geschäftlicher als auch in technischer Hinsicht.
Identifizierung neuer Zielgruppen.
Unzureichende Datenmodellierung.
Isolierte Daten.
Prognose des Kundenverhaltens.
Neue Erfolge mit Predictive Analytics.
Nutzt durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz gewonnene Prognosedaten, um das Echtzeitverhalten von Zielgruppen in lukrative und relevante Erlebnisse zu verwandeln.
Intelligente Einblicke in Zielgruppen.
Mit Predictive Analytics sowie Daten-Clustering und maschinellem Lernen könnt ihr die lukrativsten Zielgruppensegmente identifizieren. So könnt ihr Handlungen besser vorhersagen und effektive und personalisierte Erlebnisse bereitstellen.
Optimaler Überblick durch einheitliches Kundenprofil.
Prognosemodelle, die auf einem einheitlichen Kundenprofil basieren, sind extrem leistungsstark. Mit ihnen können wichtige Erkenntnisse gewonnen werden, die die Optimierung der Kundenerlebnisse auf allen Kanälen effektiver machen.
Tendenzmodelle für die Erfolgsprognose.
Prognose-Tools umfassen häufig Tendenzmodelle zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde konvertiert oder abwandert. Anhand der Modelle könnt ihr zudem Datenanomalien identifizieren und passend reagieren.
Zukünftige Interaktionen werden zu Konversionen.
Dank fortschrittlicher Attributionsmodelle, Mobile-App-Analysen und Echtzeitdaten-Feeds für die Entscheidungsfindung seid ihr besser aufgestellt, die nächsten Schritte der Kunden zu prognostizieren. So könnt ihr zur richtigen Zeit die richtigen Botschaften, Inhalte und Angebote bereitstellen.
Adobe hat die passende Lösung.
Adobe Analytics gibt euch die nötigen Predictive-Analytics-Tools zur Optimierung von Kundendaten, Identifizierung lukrativer Zielgruppen, Vorhersage zukünftiger Aktionen und für bessere Marketing-Investitionsentscheidungen.
Die nächsten Schritte zum Marketing-Erfolg.
Erfahrt, wie globale Marken Erfolge verzeichnen, indem sie die Customer Journey prognostizieren und Kunden vor Ort ansprechen.
„Wir möchten wissen, auf was Kunden ansprechen. Jetzt können wir sehen, wie Kunden auf jede Veränderung reagieren.“
– Ellen Lee,
Senior VP of Global Digital, Hyatt
„Wir können Botschaften zielgerichtet senden und so dynamischer und effizienter agieren. Und wir haben diverse Möglichkeiten, Einsparungen zu realisieren – sei es durch Unterdrücken von Werbung oder durch neue Zielgruppen bzw. Look-alike-Zielgruppen.“
– Shelley Wise,
Director of Brand Marketing, Princess Cruises
Predictive Analytics – häufig gestellte Fragen.
Wie hilft Predictive Analytics bei der Identifizierung von Zielgruppen?
Die Analyse-Engine verarbeitet große Variablensätze gleichzeitig, um Besucher dynamisch einzustufen und Zielgruppen für weitere Analysen, Targeting und Personalisierung zu erstellen.
Müssen wir Regeln für Predictive Analytics festlegen, um die Dimensionen anzuzeigen, die überprüft werden müssen?
Bei Verwendung von Adobe Analytics könnt ihr entweder vordefinierte Latenztabellen nutzen oder Ad-hoc-Attributionsmodelle erstellen, um Datenvisualisierungen anzupassen.
Können wir feststellen, welche Erlebnisse und Inhalte zu einem Ereignis oder einer Konversion beigetragen haben?
Mit der richtigen Lösung ist dies möglich. Die Prognosefunktionen von Adobe Analytics umfassen ein Gewichtungsanalyse-Tool, das die entscheidenden Unterschiede identifiziert.
Welche Vorteile bietet Predictive Analytics im Vergleich zu unseren Prognosemodellen?
Anstatt Kaufdaten zu aggregieren, erhaltet ihr mit Predictive Analytics einen Tendenzwert für jede Kundeninteraktion. Mit diesen Werten könnt ihr dann genauere Prognosemodelle entwickeln.
Kann das Predictive-Analytics-Tool von Adobe mit Third-Party-Daten synchronisiert werden?
Ja. Ihr könnt euch ein genaues und einheitliches Bild der Kundeninteraktionen auf allen Kanälen machen, indem ihr Erlebnisdaten mit anderen Kundendatenquellen kombiniert.
Besteht ein Unterschied zwischen Data-Mining und maschinellem Lernen?
Ja. Beim Data-Mining werden Erkenntnisse aus Datensätzen gewonnen. Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit von Computern, ohne Eingriff eines Programmierers zu „lernen“.
Weitere Ressourcen.