Erfahrt, wie eure Kundschaft wirklich tickt – und wie ihr darauf reagieren könnt.
Hinweis: Adobe Analytics wird nicht mehr an Neukunden verkauft. Verhaltensanalyse-Funktionen sind jetzt über Adobe Customer Journey Analytics verfügbar, basierend auf der Adobe Experience Platform.
Warum Verhaltensanalyse wichtiger ist denn je.
Die Kundinnen und Kunden von heute folgen nicht mehr einem geradlinigen Weg von der Wahrnehmung bis zum Kauf. Sie suchen anonym, springen zwischen Devices hin und her und erwarten, dass jeder Touchpoint ihre Absicht versteht. Klassische Kennzahlen wie Impressions oder Klickraten können damit nicht Schritt halten.
Verhaltensanalyse ist der Prozess der Erfassung, Messung und Analyse von Kundenaktionen – wie Klicks, Ansichten, Scrolls, Formularinteraktionen und anderen digitalen Signalen –, um zu verstehen, wie Benutzende durch digitale Erlebnisse navigieren und warum sie konvertieren, abspringen oder zurückkehren.
Diese Erkenntnisse helfen Teams, Customer Journeys zu verbessern, Content zu personalisieren und den ROI kanalübergreifend zu steigern.
Sie unterstützen Unternehmen bei:
- Reibungspunkte in der Benutzer-Journey zu identifizieren.
- Wertvolle Verhaltensweisen im Zusammenhang mit Conversions zu identifizieren.
- Klügere Entscheidungen in den Bereichen Marketing, Produkt und Design zu treffen.
Indem der Fokus auf das Verhalten – und nicht nur auf die Ergebnisse – gelegt wird, können Marken endlich die Lücke zwischen Erkenntnissen und Aktionen schließen.
So sieht Verhaltensanalyse in der Praxis aus.
Hier erfahrt ihr, wie leistungsstarke Teams Verhaltensanalyse in der Praxis anwenden:
Verfolgen, was zählt.
Vom Scrollen und Suchen über die Nutzung von Funktionen bis zur Aktivität im Warenkorb – jede Aktion ist ein Signal. Adobe Analytics (und jetzt auch Adobe Customer Journey Analytics) erfasst diese Signale in Echtzeit über Web-, mobile Apps und Produkt-Erlebnisse.
Benutzende nach Verhalten, nicht nach Annahmen gruppieren.
Mit Drag-and-Drop-Tools könnt ihr Kohorten vergleichen – diejenigen, die stöbern, aber nie kaufen, jene, die mit Schlüsselfunktionen interagieren oder solche, die die Kaufabwicklung abbrechen. Der Segmentvergleich zeigt, was Aktionen voranbringt oder verhindert.
Chancen und Probleme automatisch finden.
KI-gestützte Funktionen wie die Anomalie-Erkennung bringen Muster ans Licht, die ihr vielleicht gar nicht bemerkt – zum Beispiel einen Anstieg bei Abbrüchen nach einer kürzlichen Veröffentlichung oder einen plötzlichen Umsatzanstieg, der mit einer Kampagne zusammenhängt, von der ihr dachtet, sie sei letzte Woche beendet worden.
Intelligentere Journeys aktivieren.
Sobald ihr wisst, was funktioniert, könnt ihr mit den Tools von Adobe Experience Platform Verhaltenssegmente mit Adobe Journey Optimizer, Adobe Target oder Adobe Advertising teilen – um Erlebnisse zu personalisieren, zeitnahe Angebote auszulösen oder Medien zu optimieren.
Wo Adobe Analytics zum Einsatz kommt.
Adobe Analytics hat den Standard für digitale Verhaltensanalyse gesetzt und befähigt Teams dazu, Verhaltenssignale in Echtzeit in Aktionen umzusetzen.
Dieses „Vermächtnis“ wird nun mit Adobe Customer Journey Analytics fortgeführt und weiterentwickelt, das diese Fähigkeiten in eine modernere, modular aufgebaute Architektur überführt, die auf Skalierbarkeit ausgelegt ist.
Das können Teams mit Customer Journey Analytics machen:
- Daten aus allen Kanälen zusammenführen – Web, Mobile, In-Product, PoS, Callcenter – in einer einzigen Sicht.
- Große Datensätze in Echtzeit abfragen – mit Warehouse-nativen Integrationen.
- Journeys visualisieren und Zielgruppen segmentieren – mit Drag-and-Drop-Tools im Analysis Workspace.
- Anomalien erkennen und Veränderungen erklären – mit KI-gestützten Funktionen wie intelligenten Bildunterschriften.
- Aktivierung von Segmenten überAdobe for Business-Programme, um jeden Touchpoint für eure Kundschaft zu personalisieren.
Wenn ihr Adobe Analytics verwendet habt, bietet euch Customer Journey Analytics eine vertraute Benutzeroberfläche – mit der Skalierbarkeit und Erweiterbarkeit von Adobe Experience Platform als Fundament.
Praxisbeispiele für die Verhaltensanalyse.
ServiceNow: Nachweis des ROI mithilfe von Verhaltenserkenntnissen.
Vor der Einführung von Adobe Analytics arbeiteten die Kanäle von ServiceNow isoliert voneinander. „Impressions sind nicht interessant“, sagte ihr Marketing-Lead. Interessant ist, was Benutzende danach machen.
Die Ergebnisse nach Einführung von Adobe Advertising und Integration von Adobe Analytics:
- Sie verfolgten das Verhalten entlang des gesamten Trichters – von den Impressions bis zur Interaktion mit der Website.
- Sie haben Paid Search als ihren effizientesten Kanal identifiziert.
- Sie konnten ihren ROI von 1:4 auf 1:6 steigern.
- Sie haben echte Verhaltensdaten genutzt, um Gebote und Budgetzuordnung zu optimieren.
„Wir erzielen beeindruckende Ergebnisse“, berichteten sie. Jetzt können wir alles messen und gezieltere Kampagnen starten.
Home Depot: Skalierung eines Omni-Channel-Erlebnisses.
Das Analyse-Team von Home Depot unterstützt eines der größten Einzelhandelsunternehmen der Welt und nutzt Verhaltensdaten, um Online- und Store-Journeys miteinander zu verbinden.
Das Ergebnis mit Adobe:
- Sie verstehen, welche Journeys online starten und offline konvertieren.
- Sie entwickeln Designs kontinuierlich weiter, basierend darauf, wie echte Benutzende mit den Funktionen interagieren.
- Sie erkennen Reibungspunkte bei der Kaufabwicklung oder bei der Navigation.
- Die Lösung liefert Erkenntnisse, die Führungskräfte verwerten können.
„Wir sind nicht mehr nur das Team für Reports, sondern strategisch Beratende“, sagte ihr Analyse-Leiter. „Das ist das Spannende daran.“
E-Commerce: 12 Mio. $ an vermiedenem Umsatzverlust.
Ein E-Commerce-Einzelhändler nutzte Anomalie-Erkennung, um einen 73%igen Anstieg bei Entnahmen aus dem Warenkorb zu identifizieren. Die Ursache? Ein Fehler im Tag-Manager hatte Artikel aus bestimmten Produktkategorien automatisch entfernt. Die Behebung des Fehlers führte zu einem Umsatzanstieg von 12 Millionen US-Dollar pro Tag.
Streaming: Messung echter Bindung.
Medienmarken nutzen Tracking der durchschnittlichen Zuschauerzahlen, um über reine Aufrufzahlen hinauszugehen. Sie verstehen die Bindung der Betrachtenden in allen Streamings – und nutzen diese Erkenntnisse, um die Anzeigenplatzierung, die Episodenlänge und die Content-Strategie zu optimieren.
Experimentieren: Verstehen, was und warum.
Adobe Analytics und Adobe Target arbeiten zusammen, um Erlebnisse zu testen und die Performance über verschiedene Verhaltenskohorten hinweg zu verstehen. Marketing-Fachleute sehen sofort, was sich verändert hat – und warum.
Möchtet ihr sehen, wie das in Aktion funktioniert? Erfahrt, wie Customer Journey Analytics Konversionstreiber identifiziert und Reibungspunkte präzise bestimmt.
So startet ihr mit Adobe Customer Journey Analytics.
Ganz gleich, ob ihr Conversions, Retention oder Content-Performance verbessert: Customer Journey Analytics liefert euch die verhaltensbasierte Grundlage für euren Erfolg:
- Erfasst Verhaltensdaten in Echtzeit über alle Touchpoints hinweg.
- Visualisiert Journeys und segmentiert Benutzende – ganz ohne Code.
- Lasst KI Erkenntnisse und Anomalien sofort aufdecken.
- Aktiviert Erkenntnisse direkt in Adobe Journey Optimizer, Adobe Target oder Adobe Advertising, um Customer Experience in Echtzeit zu personalisieren.
Die meisten Plattformen sagen euch, was passiert ist. Customer Journey Analytics gibt euch Aufschluss darüber, worauf es ankommt – und was als Nächstes zu tun ist.
Erkundet Adobe Customer Journey Analytics, um zu sehen, wie Adobe for Business Verhaltenserkenntnisse im Unternehmensmaßstab liefert, und fordert dafür eine Sandbox-Umgebung an.
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