Adobe startet KI-Erweiterungen in Customer Journey Analytics
Von Paul Bates
Vor etwas über einem Jahr haben wir Customer Journey Analytics (CJA) als neues Angebot in Adobe Analytics eingeführt, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Customer Journey ihrer Kunden besser zu verstehen. Ausgangspunkt für diese Lösung war die Beobachtung, dass auffallend viele Entscheidungen von Werbetreibenden auf Basis unvollständiger oder oberflächlicher Daten getroffen wurden. Als direkte Folge blieben die meisten dieser Marken immer den entscheidenden Schritt hinter dem Kunden zurück. In der Einzelhandelsbranche zum Beispiel hatten Anbieter bis zuletzt große Schwierigkeiten damit zu verstehen, inwieweit ihre Online-Aktivitäten die Käufe in ihren stationären Geschäften beeinflussten.
Ein wesentlicher Teil des Problems war es, dass Digital in den Köpfen der Macher nur die zweite Geige spielte. Doch dies hat sich in den letzten Monaten grundlegend geändert. Die andauernde Pandemie hat uns von einer „digital zuerst“ in eine nahezu rein digitale Realität geführt. Und daran wird sich wohl auch in Zukunft so schnell nichts ändern. Selbst wenn wir irgendwann zu einer gewissen Normalität zurückkehren, werden Aspekte davon weiter fortbestehen. Mit der zunehmenden Verbreitung digitaler Technologien wird es für Marken künftig noch wichtiger, die Customer Journey ihrer Kunden lückenlos über alle Kanäle zu verstehen.
In den vergangenen Monaten haben wir durch den Einsatz von Customer Journey Analytics gesehen, wie viele Unternehmen ihre ersten Schritte in Richtung Kunde unternommen haben. Physische Point-of-Sale-Daten warden von ihnen mit relevanten Informationen aus Websites und Apps zusammengeführt; Erkenntnisse aus Call-Centern werden mit Kundenbindungsprogrammen und digitalen Daten verknüpft. Wertvolle Unterstützung bietet ihnen die Adobe Experience Platform mit der Möglichkeit, unterschiedliche Datensätze verständlich zusammenzuführen. Sie ermöglicht es den Marken, direkt zu handeln und Sofortmaßnahmen zur Verbesserung des Kundenerlebnisses zu ergreifen.
Für noch tiefere Einblicke in das Kundenverhalten bieten wir ab sofort umfangreiche KI-Erweiterungen in Customer Journey Analytics. Im Mittelpunkt des neuesten Updates stehen erweiterte Funktionen, die dem Kunden die Arbeit mit Omnichannel-Datensätzen ermöglichen, die weit über die Website hinausgehen. Über Adobe Sensei erhalten Marken dabei den direkten Zugang zu bewährten Algorithmen, die Einblicke in die Qualität des Kundenerlebnisses und der Geschäftsleistung eröffnen.
Die neuen KI-Erweiterungen in Adobe Customer Journey Analytics umfassen:
Anomalie-Erkennung (ab sofort verfügbar): Als eine der beliebtesten Funktionen in Adobe Analytics wird die Anomalie-Erkennung überwiegend für die Website-Aktivität genutzt. Mit ihr können Marken die entscheidenden Bereiche des Web-Erlebnisses ausmachen, die den Verkauf fördern oder auch schaden. Auf dieser Grundlage sind Marketer in der Lage, erfolgreiche Kampagnen zu intensivieren oder in Echtzeit Korrekturen vorzunehmen. Ab sofort stellen wir die Anomalie-Erkennung auch in Adobe Customer Journey Analytics zur Verfügung. Damit können Marken erstmals die Übergänge zwischen den einzelnen Kanälen nachvollziehen. Geht ein Kunde beispielsweise zwischen dem Kundensupport und der mobilen App verloren, kann mit Hilfe der Anomalie-Erkennung sofort nachgebessert werden. Die speziell entwickelte KI hilft dabei, die Schmerzpunkte oder Bereiche zu identifizieren, in denen das Kundenerlebnis optimiert werden muss. Konsumenten profitieren von Interaktionen, die sich besser verbunden und deutlich intuitiver anfühlen.
Entdeckte Anomalie in einem Call-Center
Intelligente Warnhinweise (Sneak Preview): Bei der Entwicklung von KI- und maschinellen Lernfunktionen in Adobe Analytics haben wir früh erkannt, dass Teams oft nicht bewusst ist, was sie nicht wissen. Es gibt Erkenntnisse, die so tief in den Daten verborgen sind, dass selbst selbst erfahrene Datenwissenschaftler sie beim Aufbau der Analysepraxis möglicherweise nicht vollständig erfassen. Mit intelligenten Warnmeldungen, die Teil des „Virtuellen Analysten“ in Adobe Analytics sind, können Marken dank Adobe Sensei, dem Framework für KI und maschinelles Lernen von Adobe, die versteckten Informationen ganz einfach aufdecken. Dies war für die Integration von Customer Journey Analytics ein ganz entscheidender Punkt. Schließlich ist die Menge an Daten, mit denen Teams bei der Verknüpfung von Kanälen arbeiten müssen, stark gestiegen. Die intelligenten Warnmeldungen bei CJA bringen automatisch wertvolle Erkenntnisse an die Oberfläche, die sonst unbemerkt geblieben wären. Greifen Marketer diese Warnmeldungen auf, beginnt die KI automatisch, die präsentierten Informationen zu personalisieren.
Beitragsanalyse (Sneak Preview): Wenn Marketer Anomalien in ihrem Datensatz bemerken, können sie von einer zusätzlichen Ursachenanalyse profitieren. Stellen Sie sich ein werbetreibendes Unternehmen vor, das einen deutlichen Rückgang des Nutzerengagements feststellt. Mit der Beitragsanalyse können sie erkennen, dass ein bestimmter Browser möglicherweise die Ursache sein könnte, und erhalten einen wichtigen Anhaltspunkt für die Optimierung. Diese Möglichkeit nutzen wir jetzt auch für Customer Journey Analytics. Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem die Beteiligung an einem Loyalitätsprogramm erheblich zurückgegangen ist. Mit der Beitragsanalyse von CJA kann das Team die Diskrepanz zwischen den online präsentierten Mitgliedervorteilen und den Nutzererfahrungen in der Praxis besser verstehen und ausgleichen.