Die Rolle von KI bei Kundeninteraktionen – intelligente Optimierung mit Adobe Journey Optimizer.

Während Innovationen auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz weiterhin die Interaktionen zwischen Unternehmen und Kundschaft revolutionieren, macht ein neues Zeitalter intelligenter Systeme den Weg für transformative Werte frei. Neue Technologien wie generative KI und speziell trainierte Large Language Models (LLM) verändern die Dynamik kundenzentrierter Erlebnisse. Große Veränderungen zeichnen sich ab. Laut 70 % der CEOs werden sich Fortschritte bei generativer KI in den nächsten drei Jahren darauf auswirken, wie Unternehmen einen Mehrwert schaffen, bereitstellen und umsetzen.

Der Umgang mit den zunehmenden Anforderungen, die mit der Verwaltung des Kundenzyklus einhergehen, ist eine komplexe Aufgabe. Marken müssen vielfältige Herausforderungen bewältigen, u. a. bei der Erfassung von Daten von jeder Kundeninteraktion, bei der Analyse und Korrelation von Daten für den Erhalt kontextbezogener Erkenntnisse und bei der präzisen Skalierung der Entscheidungsfindung in jedem Moment. Tatsächlich kann laut einer kürzlich von Adobe veröffentlichten Studie nur eine von vier Marken den Zeitpunkt und die Frequenz ihrer Kommunikationen basierend auf Echtzeitinformationen oder Kundeninteraktionen anpassen. Bei Investitionen in die Personalisierung von Omni-Channel-Interaktionen im benötigten Umfang und die Initiierung des kanalübergreifenden Datenzugriffs müssen Unternehmen unter Umständen ihre Abläufe ändern. Allerdings ist der Schnittpunkt von KI und dem Ziel, stärkere Verbindungen mit Kundschaft herzustellen, zugleich auch ein Wendepunkt. Unternehmen können sich einen Wettbewerbsvorteil für das Geschäftswachstum verschaffen, indem sie mit künstlicher Intelligenz Kundeninteraktionen vereinfachen und gleichzeitig die Wertschöpfung durch die Bereitstellung bedeutungsvoller, herausragender Customer Experiences beschleunigen.

Intelligente Kundeninteraktionen ermöglichen Geschäftswachstum.

Adobe Journey Optimizer führt dieses neue Zeitalter intelligenter Systeme an und ermöglicht es Marken, Customer Journeys mit drei grundlegenden Gestaltungsprinzipien für die intelligente Optimierung zu verbessern:

1. Verständnis von Kundenanforderungen und -herausforderungen
2. Fortwährende Tests und Iterationen zum Gewinnen von Erkenntnissen
3. Umsetzung eines ganzheitlichen Ansatzes in Bezug auf Anpassungen und Skalierung

Befassen wir uns mit einigen der aktuellen Innovationen von Journey Optimizer für die intelligente Optimierung.

Erkunden von Daten- und Kundenerkenntnissen mit KI.

Datenlieferketten bilden das Fundament der Personalisierung. Wenn bei der Journey-Orchestrierung die von Kundschaft initiierten und die von Marken initiierten Touchpoints zusammengeführt werden, werden in Unternehmen, die nach Kanälen strukturiert sind, Datensilos beseitigt. Auch die Aufnahme mehrerer Datenquellen zur Vereinheitlichung von Kundendaten wird erhöht.

Allerdings kann dies neue Herausforderungen mit sich bringen, da Marken ihre Denkweise nicht mehr auf Kanäle ausrichten, sondern einen kundenzentrierten Ansatz für personalisierte Interaktionen verfolgen. Die Verwaltung dieser zentralisierten, vereinheitlichten Kundenprofile hat bei Data-Engineering-Teams zu Engpässen geführt. Marketing- und Produkt-Manager, die diese Daten für Segmentierung und Personalisierung einsetzen, müssen die Datenqualität und -sichtbarkeit sicherstellen. Adobe hat sich mit der Lösung vieler Probleme bei Kundeninteraktionen befasst – von Ressourcenbeschränkungen über organisatorische Silos bis zur Datenfragmentierung.

Der neue KI-Assistent von Adobe in Journey Optimizer löst diese Probleme und vereinfacht Aufgaben, die gewöhnlich spezielle Kenntnisse erfordern, beispielsweise Datenexploration, Erkenntnisgewinnung und für Unternehmen geforderte Datensicherheit und Data Governance.

Die neuen Funktionen des KI-Assistenten von Adobe umfassen u. a. Folgendes:

• Generative Erlebnismodelle: Diese Sammlungen von Basismodellen beruhen auf Adobe-Daten und LLMs für Prompts in natürlicher Sprache und werden mit benutzerdefinierten Opt-in-Modellen basierend auf markenspezifischen Daten für eindeutige Erkenntnisse kombiniert.
• Produktinterne Unterstützung: Durch die Bereitstellung von Produktinformationen, Schritten zur Fehlerbehebung von Workflows und Betriebserkenntnissen erhalten Benutzende ein besseres Verständnis von Datensätzen, Zielgruppen und Journeys, wodurch das Onboarding beschleunigt und die Produktivität gesteigert werden.
• Optimierte Analysen: Hierzu zählen KI-generierte Datenvisualisierungen und Report-Tabellen, prädiktive Erkenntnisse zu Conversion oder Segmentierung und empfohlene Aktionen für Teams, um neue Wege für Interaktionen zu entdecken.

Kundinnen und Kunden können jetzt in Echtzeit Antworten auf verschiedene Fragen erhalten, beispielswiese „Wie erstelle ich ein Segment?“ oder „Wo wird dieses Schemafeld verwendet, damit ich es korrekt beschriften kann?“. Dies ist eine grundlegende Veränderung in Bezug auf die Möglichkeiten von KI, Produktivität und Performance zu steigern, indem Teams dabei geholfen wird, die Verhaltensweisen, Probleme und Anforderungen ihrer Kundschaft besser zu verstehen.

Lest weitere Informationen dazu, wie der KI-Assistent von Adobe die Arbeitsweise unserer Kundinnen und Kunden in Adobe Experience Cloud neu definiert.

Förderung einer Kultur des Lernens mit Experimenten.

Die Skalierung von Innovationen kann große Auswirkungen haben. Der Aufbau einer Unternehmensinfrastruktur und -kultur, die umfangreiche Experimente ermöglicht, minimiert Kosten, die durch die Einführung nicht erfolgreicher Produkte und Dienstleistungen entstehen oder dadurch, dass nicht bekannt ist, was bei Kundschaft ankommt. Wenn Unternehmen fortlaufend durch Tests und Iterationen ermitteln, wie Kundinnen und Kunden neue Produkte oder Anreize entdecken, können sie schneller Skalierungen vornehmen und identifizieren, was Markentreue und starke Kundenbeziehungen tatsächlich fördert. Für die Entwicklung von Produkten oder Services zuständige Teams benötigen eine richtungsweisende Strategie, damit sie wissen, welche Investitionen sie sowohl für kurzfristiges als auch für langfristiges Wachstum tätigen sollten. Ein zielgerichtetes Interaktionssystem muss es Marken ermöglichen, mit fortlaufenden Iterationen und Tests schneller zu lernen. Dies ist das zweite Prinzip einer intelligenten Optimierung.

Neue Funktionen in Adobe Journey Optimizer unterstützen Marken bei der Optimierung jeder Komponente ihrer Customer Journeys – von Text und Bildern über Kanal- und Zielgruppenkombinationen bis zur Häufigkeit und zum Zeitpunkt von Interaktionen.

• Experimente in Journeys: Testet Content mit getriggerten Experimenten in der Journey-Arbeitsfläche hinsichtlich Anstieg und Conversion für Web, E-Mail, Push-Benachrichtigungen oder In-App-Kanäle.
• Generierung von Content-Varianten: Teams können mühelos mehrere Content-Varianten generieren und testen, darunter Text, Bilder oder Kampagnenblöcke für schnelle Iteration und Skalierbarkeit.
• Optimierung der Versandzeit: Prognostiziert mit optimierten E-Mail- und Push-Benachrichtigungen und neuen Inferenzmodellen für optimierte Aktionen die beste Zeit für Kundeninteraktionen.

Die Zukunft von Kundeninteraktionen wird durch eng integrierte Experimente mit Output aus generativer KI angetrieben. Marken, die in KI mit ausgereiften Experimentmethoden und -vorgängen investieren, können schnell Iterationen durchführen und von jeder Kundeninteraktion lernen. So lassen sich mehr Möglichkeiten finden, einen Mehrwert für Kundinnen und Kunden zu schaffen.

Skalierung KI-gestützter Erlebnisse mit Entscheidungen.

Die sich weiterentwickelnde Dynamik von generativer KI und Experimenten erweitert die Möglichkeiten von Unternehmen. Entsprechend dem dritten Prinzip können Marken Personalisierungen mit KI-gestützter Effizienz skalieren.

Die meisten Lieblingsmarken von Verbraucherinnen und Verbrauchern weisen Ähnlichkeiten auf: Sie kommunizieren mit Kundschaft auf deren bevorzugten Kanälen, wobei sie zeitgerechte Updates und personalisierte Angebote oder Erlebnisse bereitstellen. Genau das wird von der Kundschaft erwartet. Die Entwicklung ausgezeichneter Erlebnisse, die diese Erwartungen erfüllen, erfordert Flexibilität und eine granulare Kontrolle von Personalisierung und Performance. Mit dem neuen Kanal für Code-basierte Erlebnisse in Adobe Journey Optimizer können Entwicklungs- und Produkt-Teams Inbound-Oberflächen wie Web, Mobile, Connected TV, Terminals und Geldautomaten mit personalisiertem HTML- oder JSON-Content aktivieren, der nativ oder per API-Endpunkt eingebettet ist.

Zusätzlich zu den erweiterten Kanälen für die Omni-Channel-Orchestrierung hat Adobe ein neues Entscheidungs-Framework und neue Funktionen in Adobe Journey Optimizer eingeführt. Das Framework nutzt eine Kombination aus schemabasiertem Management, aktualisierten Entscheidungsrichtlinien und neuen Auswahlstrategie-Workflows, um das nächste beste Erlebnis individuell für Kundinnen und Kunden zu ermitteln.

Zu den neuen Entscheidungsfunktionen von Journey Optimizer gehören:

• Nächste beste Erlebnisse: Durch die Ausweitung von Entscheidungskatalogen über Content-Angebote hinaus können Teams Zielgruppen, Kanäle und Journeys einbeziehen.
• Wiederverwendbare Entscheidungsstrategien: Jetzt stehen optimierte Workflows für Entscheidungsrichtlinien, Konfigurationen, Frequenzbegrenzung, Eignungsregeln und Rangfolgemethoden zur Verfügung.
• Tests für Rangfolgemethoden: Experimente und Tests mit unterschiedlichen Rangfolgeformeln und KI-Modellen steigern Effizienz und Interaktion.

Diese neuen Funktionen bauen die Entscheidungsfindung aus und erweitern die Entscheidungsalgorithmen von Adobe um Experimente. Die Verwendung der intelligenten Optimierung in Adobe Journey Optimizer zum Messen des Zugewinns für Unternehmen durch generative KI ist ein großer Durchbruch in Bezug auf KI-Modelleffizienz und -experimente. Marken können Experimente für mehrere Entscheidungsauswahlstrategien durchführen und die Performance von regelbasierten Rangfolgemethoden oder Modellen mit automatischer Optimierung und Personalisierung durch KI vergleichen.

Marken, die generative KI, Experimente und Entscheidungsfindung in Echtzeit übernehmen, sind auf dem besten Weg, unübertroffene Kundeninteraktionen und ein unvergleichliches Wachstum zu erreichen. Die aktuellen Produktinnovationen von Adobe Journey Optimizer ermöglichen es Unternehmen, Personalisierung zu skalieren, alle Kunden-Touchpoints zu optimieren und Erlebnisse zu erstellen, die einen Kundenwert erzielen sollen. Für Unternehmen, die intelligente Funktionen einsetzen, sieht die Zukunft vielversprechend aus. Sie definieren Kundeninteraktionen neu und setzen einen neuen Maßstab für Branchenexzellenz.

Die neuen Entscheidungsfunktionen von Adobe sind derzeit im neuen, Code-basierten Erlebniskanal aktiviert, werden aber bis 2025 auf weitere Kanäle ausgeweitet. Diese neuen Funktionen stehen allen Kundinnen und Kunden von Privacy and Security Shield und Healthcare Shield zur Verfügung.

Weitere Informationen zu Adobe Journey Optimizer.

Als Senior Product Marketing Manager bei Adobe bringt Brent Kostak Lösungen für intelligente Optimierungen auf den Markt, mit denen globale Marken tiefere Verbindungen mit ihrer Kundschaft aufbauen können. Kostak verfügt über mehr als zehn Jahre Erfahrung in Customer Experience Management und der Herstellung von Entwicklungs-Tools. Er unterstützt Engineering-, Produkt- und Marketing-Teams bei der Nutzung von KI und maschinellem Learning, um Customer Journeys und Entscheidungsfindung mit Adobe Experience Platform im benötigten Umfang zu optimieren.

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