Gewinnung neuer Erkenntnisse über betriebliche Abläufe mit dem KI-Assistenten in Adobe Experience Platform.

Der KI-Assistent in Adobe Experience Platform ist ein Tool für generative KI, das die Arbeitsweise von Kundinnen und Kunden in Adobe Experience Cloud-Programmen wie Adobe Real-Time Customer Data Platform, Adobe Customer Journey Analytics und Adobe Journey Optimizer transformieren wird.

Benutzende können dem KI-Assistenten zwei Arten von Fragen stellen: zu Produktwissen und zu betrieblichen Erkenntnissen. Produktwissen umfasst Konzepte und Themen, die in der Adobe-Dokumentation erläutert werden, wie etwa Informationen zur Produktnutzung und Tutorials. Betriebliche Erkenntnisse umfassen Antworten, die der KI-Assistent zu den Metadaten von Objekten generiert – einschließlich der Auswirkung von Zahlen, Lookups und Datenherkunft –, ohne dass dabei Endkunden- oder Account-Daten aus der Sandbox der Kundenunternehmen abgefragt werden.

Im KI-Assistenten können Benutzende beispielsweise die folgenden Fragen zu operativen Erkenntnissen stellen:

• Wie viele Datensätze habe ich?
• Wie viele Schemaattribute wurden noch nie verwendet?
• Welche Zielgruppen wurden bisher aktiviert?
• Zeige mir Zielgruppen, die doppelt vorhanden sind.

Ab dem 18. Februar 2025 haben alle Kundinnen und Kunden von Real-Time CDP und Journey Optimizer die Möglichkeit, über den KI-Assistenten operative Erkenntnisse abzufragen.

Wie können Benutzende betriebliche Erkenntnisse im KI-Assistenten nutzen?

Die Funktion für betriebliche Erkenntnisse im KI-Assistenten steigert die Produktivität verschiedener Teams im gesamten Unternehmen – von Marketing bis Daten und IT. Marketing-Teams können damit Erkenntnisse zur Optimierung von Zielgruppen- und Journey-Strategien gewinnen, während Daten-Engineering- und Datenarchitektur-Teams mit dem Tool Abhängigkeiten erfassen, Wert- und Wirkungsanalysen durchführen und Datenhygiene sicherstellen können. Im Folgenden findet ihr einige spezifische Use Cases für die Nutzung betrieblicher Erkenntnisse im KI-Assistenten.

Daten-Management.

Der KI-Assistent unterstützt Benutzende dabei, den Datenfluss in ihren Schemata und Datensätzen nachzuverfolgen und zu überwachen, damit sie besser verstehen können, wie vorhandene XDM-Felder (Experience Data Model) genutzt werden. Kundinnen und Kunden berichten von einer Zeitersparnis von bis zu einem Tag, wenn sie den KI-Assistenten zum Tracken ihrer Daten in der Plattform verwenden. Eine Person sagte: „Es ist einfach toll, dass ich ohne API-Aufrufe herausfinden kann, welche Attribute in Zielgruppen verwendet werden.“

• Beispiele für Prompts:

  • „Wie viele Datensätze wurden mit demselben Schema aufgenommen?“
  • „Wie viele XDM-Felder werden in keiner Zielgruppe verwendet?“

Zielgruppen-Management.

Mit dem KI-Assistenten können Benutzende herausfinden, wo ihre Zielgruppen verwendet werden. Darüber hinaus können sie für optimale Datenhygiene sorgen und so korrekte und relevante Zielgruppen sicherstellen. Kundinnen und Kunden können bei jeder Verwendung des KI-Assistenten zur Verwaltung ihres Zielgruppenbestands zwölf Stunden einsparen. Eine Person meinte dazu: „Wir haben mehrere Tausend Zielgruppen. Mit dem KI-Assistenten können wir ganz einfach feststellen, wo sie verwendet werden.“

• Beispiele für Prompts:

  • „Zeige mir basierend auf der Definition doppelte Zielgruppen.“
  • „Welche Zielgruppen sind für Ziel X aktiviert?“

Journey-Management.

Der KI-Assistent ermöglicht es Benutzenden, die Anzahl der aktiven Journeys nachzuverfolgen, die in jeder Journey verwendeten Zielgruppen zu identifizieren und für optimale Journey-Hygiene zu sorgen. Benutzende berichten, dass sie mit dem KI-Assistenten mehr als einen ganzen Tag einsparen, wenn sie ihn zur Nachverfolgung ihrer am häufigsten verwendeten Journeys einsetzen. Eine befragte Person sagte: „Praktische Fragen zur Anzahl der Journeys – etwa wie viele aktive oder Live-Journeys wir haben – sind extrem nützlich.“

• Beispiele für Prompts:

  • „Welche Zielgruppen sind für Journey X aktiviert?“
  • „Gibt es Journeys, die das Wort ‚Test‘ im Namen tragen?“

Die vollständige Liste der vom KI-Assistenten unterstützten Domains findet ihr in diesem Leitfaden.

Wie geht es mit dem KI-Assistenten weiter?

Adobe arbeitet daran, die Vorteile des KI-Assistenten auch in anderen Use Cases bereitzustellen. Zusätzlich zu Produktinformationen, betrieblichen Erkenntnissen und der Content-Beschleunigung des KI-Assistenten in Adobe Journey Optimizer wird der KI-Assistent schon bald in der Lage sein, Datenanalysen und -visualisierungen durchzuführen, Zielgruppenstrategien zu optimieren und im Rahmen des Kunden-Supports Probleme von Benutzenden zu lösen. Diese neuen Use Cases bieten Benutzenden Predictive Analytics und Empfehlungen und unterstützen sie so bei der Optimierung der Geschäftsergebnisse.

Erfahrt mehr darüber, was der KI-Assistent für euer Unternehmen tun kann.

Rachel Hanessian, Ariel Sultan und Brooke Bell haben ebenfalls zu diesem Artikel beigetragen.

Huong Vu ist Produkt-Marketing-Managerin für Adobe Experience Platform. Sie beschäftigt sich damit, innovative Experience Platform-Funktionen auf den Markt zu bringen und möchte die Bekanntheit und Akzeptanz der Adobe-Angebote rund um einheitliche Customer Experiences fördern. Vu verfügt über mehr als fünf Jahre Erfahrung im Produkt- und Marken-Marketing. Sie kam 2024 zu Adobe, nachdem sie ihren MBA an der Kellogg School of Management der Northwestern University erworben hatte.

Namita Krishnan ist Produkt-Managerin für Adobe Experience Platform. Ihre Arbeit dreht sich um die Entwicklung von Funktionen im Bereich der künstlichen Intelligenz und der Dialogerlebnisse. Sie hat mehr als sechs Jahre Erfahrung in den Bereichen Engineering und Produkt-Management. Krishnan kam 2024 zu Adobe, nachdem sie ihr Studium an der Booth School of Business der University of Chicago mit einem MBA abgeschlossen hatte.