Der Bedarf an stärker personalisiertem Content für jede einzelne Customer Experience steigt weiter. Dennoch ist es nach wie vor schwierig, die Wirkung dieses Contents zu analysieren und ihn mit Geschäftsergebnissen in Verbindung zu bringen. Durch die erhöhte Nachfrage steigt auch der Druck auf Marketing- und Kreativ-Teams, Daten auf Bild- und Attributebene zu analysieren, um Kundeninteraktionen, Conversions und den ROI den jeweiligen Kreativinhalten auf der Website zuordnen zu können.

Um die Produktivität im Team, die Time-to-Market und den ROI zu optimieren, müsst ihr wissen, welche Kreativ-Assets wirkungsvoll sind und welche von ihnen Anzeichen für Ermüdung aufweisen. Dazu benötigt ihr Tools, mit denen euer Team Bilddaten und deren Performance präzise analysieren kann. So könnt ihr euren Kundinnen und Kunden ansprechenden und relevanten Content bieten, bevor sie ihr Interesse verlieren.

In diesem Blog untersuchen wir die entscheidende Rolle, die Adobe Content Analytics in der Content Supply Chain spielt. Adobe Content Analytics bietet Bildanalysen, die es euch jenseits von simplen Vanity Metrics ermöglichen, die Performance und Wirkung jedes einzelnen Kreativelements und seiner Komponenten zu analysieren.

Die schwierige Messung und Analyse der Content-Performance.

Um die Content-Erstellung anhand von Inhalten zu optimieren, die sich bereits als wirksam erwiesen haben, benötigen Teams eine zentrale Analyselösung. Damit können sie Bilddaten erfassen und analysieren, um herauszufinden, welche Assets die größte Wirkung erzielen. Das Problem für die meisten Unternehmen besteht darin, dass ihnen die entsprechenden Tools und die operative Abstimmung fehlen.

Die Content-Analyse ist oft über mehrere Teams verteilt. Dies ermöglicht lediglich punktuelles Reporting, in dem nur die allgemeine Sichtbarkeit von und Interaktion mit Assets betrachtet werden. Das Ergebnis ist eine kostspielige, ineffiziente Ressourcennutzung zur manuellen Analyse, die unvollständige, unzusammenhängende und verzögerte Erkenntnisse liefert. Um die Kreativ-Performance auf Bild- und Attributebene nachzuverfolgen, ist außerdem die Kennzeichnung jedes einzelnen Assets erforderlich. Die manuelle Methode – oder eine, bei der unzusammenhängende Datenquellen und Tools verwendet werden – ist sehr kostspielig und schwer zu skalieren.

Adobe Content Analytics ist die passende Lösung.

Content Analytics ermöglicht die Erfassung und Analyse von Bilddaten auf euren Websites. Mithilfe von KI und maschinellem Lernen werden die Grafiken auf euren Web-Seiten gemäß ihren Elementen und beschreibenden Attributen extrahiert und organisiert, sodass für jedes einzelne Asset ein detailliertes Metadatenprofil erstellt werden kann. Auf diese Weise können Benutzende die Interaktion mit Content und seine Wirkung auf die Customer Journey analysieren und Trends und Optimierungsmöglichkeiten für Kreativ-Assets ermitteln. Durch die Verknüpfung von Content-Daten mit Kundeninteraktionen werden umfassende Erkenntnisse zum Kundenverhalten gewonnen und die wirkungsvollsten Bilder, Bildattribute und Web-Platzierungen identifiziert, die Interaktionen ankurbeln.

Durch dieses gewonnene Wissen können eure Teams Content und Customer Journeys effektiver personalisieren, Zielgruppensegmentierung und Targeting optimieren und eure Content-Strategien entsprechend anpassen. Content Analytics kann auch dazu beitragen, eure Geschäftsergebnisse zu steigern, zum Beispiel:

• Einzelhändler können einfacher feststellen, welche Produkte, Farben und Szenenattribute bei Kundschaft am besten ankommen und zu Käufen führen.
• Ihr könnt evaluieren, welche Hotelbilder und -attribute in E-Mail-Werbeaktionen zu den meisten Besuchen und Buchungen führen.
• Ihr könnt analysieren, welche Bilder für die Premiere einer Serie die meisten Benutzenden dazu bewegen, sich diese anzusehen oder sich für einen Dienst zu registrieren.
• Ihr könnt feststellen, welche Bilder zu mehr Kundenanmeldungen und Kreditanträgen bei jungen Erwachsenen führen.

Wichtige Merkmale und Funktionen von Content Analytics.

Content Analytics kombiniert zwei ansonsten komplizierte Bereiche und vereinfacht sie: Datenverarbeitung und Content-Analyse. Sehen wir uns diese zwei Funktionen genauer an.

Automatisierte, schnelle Inhaltsdatenerfassung mit KI.

Content Analytics optimiert den Vorbereitungsprozess für die Bildanalyse, indem es mithilfe innovativer Dienste für KI und maschinelles Lernen Bildattribute aus Web-Seiten extrahiert und organisiert. Diese Technologie erkennt und analysiert automatisch verschiedene Bildelemente, wie Farbe, Hintergrund, Emotion und Ästhetik. Dadurch entfällt das zeitaufwendige manuelle Identifizieren und Metadaten-Tagging für jedes einzelne Bild.

Wichtigste Funktionen:

• Automatische Bildzuordnung. Überprüft Bilder und weist ihnen automatisch entsprechende Attribute wie Farbe, Ton, Emotion, Keywords und Stimmung zu. Das vereinfacht die Metadatenerstellung.
• Datenverbindungen. Verbindet Content-Ereignisdaten mit Kundenverhaltensdaten und zeigt so, wie sich bestimmte Bilder auf Interaktionsraten und Conversion Rates auswirken.
• Automatische Asset-Identifizierung (in Entwicklung). Weist Bildern auf eurer Website eindeutige Asset-IDs zu und verhindert so Duplikate, wenn dasselbe Bild auf mehreren Seiten oder in verschiedenen Größen erscheint.

Durch die Integration dieser Funktionen bietet Content Analytics eine skalierbare, effiziente Lösung für die Bilddatenanalyse.

Analyse von Content zur Performance-Optimierung.

Nachdem ihr jetzt ein skalierbares System zur Verarbeitung der Metadaten all eurer Bilder habt, kann die Analyse beginnen. Mit Content Analytics können Benutzende schnell und einfach große Mengen von Content-Daten untersuchen. Damit können Trends, Anomalien und Content-Ermüdung erkannt und wertvolle Erkenntnisse aus dem Umgang mit Content gewonnen werden.

Standardmäßig bietet Content Analytics vorgefertigte Reporting-Vorlagen. Das spart, was Zeit und beschleunigt den Analyseprozess. Mit diesen Vorlagen können Benutzende Daten umfassender analysieren und besser verstehen, wie diese in auf die gesamte Customer Journey wirken.

Wichtigste Funktionen:

• Erweiterte Analyse. Filtert Daten nach Asset, Attribut, Metadaten, Zielgruppe, Interaktion und anderen Aspekten, um wichtige geschäftliche Fragen zu beantworten.
• Asset-Ansicht. Auf der Benutzeroberfläche werden Miniaturansichten von Assets und detaillierte Metadaten-Informationen angezeigt – inklusive zugewiesener Bildattribute, Seitenplatzierungen und Performance-Metriken.
• Anomalieerkennung: Warnt Benutzende vor statistisch signifikanten Anomalien in den Content-Daten, wie etwa vor plötzlichen Spitzen oder Rückgängen bei der Interaktion. So lassen sich Probleme schnell erkennen und beheben.

Mit diesen Funktionen erhalten eure Teams umfassende Informationen zur Performance eures Contents, um ihre Strategie zu optimieren.

Eine stärkere Content Supply Chain mit Content Analytics.

Eine zuverlässige, vernetzte Content Supply Chain umfasst fünf wichtige Funktionen: Workflow und Planung, Erstellung und Produktion, Asset-Management, Bereitstellung und Aktivierung sowie Reporting und Erkenntnisse. Alle diese Funktionen müssen harmonisch zusammenarbeiten, um Kundenanforderungen zu erfüllen und den ROI zu maximieren.

Content Analytics liefert wesentliche Erkenntnisse, um die Wirkung eurer Assets auf Kundeninteraktionen und Conversions zu verstehen und um zu erkennen, wo in eurer Content Supply Chain Maßnahmen erforderlich sind. Da von Marketing- und Kreativ-Teams erwartet wird, mit denselben oder weniger Ressourcen immer leistungsfähigeren Content zu erstellen, benötigen sie schnelle, verwertbare Erkenntnisse zur Content-Performance auf Erlebnis-, Asset- und Attributebene. Nur dann sind sie in der Lage, Content, Kampagnen und Strategien zu optimieren und euren Zielgruppen und eurem Unternehmen kontinuierlich Mehrwert zu liefern.

Weitere Informationen zu Adobe Content Analytics.