Wie sich Adobe CX Analytics von anderen Analyselösungen unterscheidet.
In diesem Beitrag werden die folgenden Themen behandelt:
Warum Analysefähigkeiten wichtig sind
Funktionsvergleich von Adobe CX Analytics
Warum sich Unternehmen für Adobe CX Analytics entscheiden
Macht jede Entscheidung zu einem Erfolg mit Adobe CX Analytics
Warum Analysefähigkeiten wichtig sind.
Adobe erkennt an, dass eine Marketing-Analyseplattform ein zentrales Intelligenzsystem sein muss, das darauf ausgelegt ist, den Wert eines gesamten Marketing-Stacks zu verstärken. Uns ist außerdem bewusst, dass jede Organisation sich in einem anderen Stadium der analytischen Reife befindet und einzigartige Fähigkeiten und ein unterschiedliches Maß an Komplexität erfordert.
Viele Unternehmen beginnen mit elementaren Analyse-Tools. Doch mit zunehmender Komplexität werden deren Grenzen zu einem Hindernis. Die Unfähigkeit, eine einheitliche Customer Journey zu sehen oder Erkenntnisse nahtlos zu aktivieren, kann das Wachstum behindern und die Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigen. Letztendlich benötigen ambitionierte, datenorientierte Organisationen eine Lösung, die mit ihnen wachsen kann.
Die Auswahl einer neuen Analyseplattform erfordert sorgfältige Recherche. Jede Funktion sollte sorgfältig geprüft werden, um sicherzustellen, dass die gewählte Lösung Daten tatsächlich in ein strategisches Asset umwandeln kann.
Funktionsvergleich von Adobe CX Analytics.
- Sammeln oft Daten aus einer begrenzten Anzahl von Quellen – hauptsächlich Web- oder App-Interaktionen –, was zu Datensilos führen kann.
- Greifen häufig auf Daten-Sampling zurück, insbesondere in kostenlosen oder Einstiegsversionen. Das bedeutet, dass nur ein Teil der Daten sichtbar ist und potenziell wichtige Erkenntnisse verborgen bleiben oder das Nutzerverhalten verfälscht dargestellt wird.
- Können Schwierigkeiten haben, unterschiedliche Daten zu zusammenhängenden Kundenprofilen zu vereinheitlichen. Die Folge: ein fragmentiertes Verständnis der Customer Journey.
- Sammelt Daten aus praktisch jedem Kanal – einschließlich Web, mobiler Apps, E-Mail, Social Media, Callcentern, Interaktionen im Geschäft, Sprachassistenten, Audio, IoT-Geräten und sogar Offline-Quellen – für eine wirklich ganzheitliche Sicht.
- Bietet Zugriff auf 100 % eurer Daten, ohne Sampling und vollständig. Dies stellt sicher, dass die Analyse auf dem Gesamtbild basiert, sodass genauere Erkenntnisse und verlässlichere Entscheidungen möglich sind.
- Zentralisiert und normalisiert Daten auf Kundenebene und erstellt reichhaltige, einheitliche Profile, die ein tieferes Verständnis und Personalisierung an jedem Touchpoint ermöglichen.
- Nutzt diagrammbasierte Zusammenführung (Stitching), um die Ansichten der Customer Journeys zu verbessern, indem Datensätze mit unterschiedlichen Identifikatoren ohne komplexes Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) verbunden werden, was die Identitätsauflösung verbessert.
- Statische Dashboards und vordefinierte Berichte, die schwer anpassbar sind und eine tiefgreifende Datenerkundung umständlich und zeitaufwändig machen.
- Erfordern oft spezielle Kompetenzen (wie SQL- oder Data-Science-Fachwissen) selbst für grundlegende Ad-hoc-Analysen. Die Folge: Engpässe und verzögerte Erkenntnisse.
- Erfordern oft spezielle Kompetenzen (wie SQL- oder Data-Science-Fachwissen) selbst für grundlegende Ad-hoc-Analysen. Die Folge: Engpässe und verzögerte Erkenntnisse. Bieten möglicherweise Visualisierungs-Tools an, aber diese haben oft keine Freiform-Analysefunktionen, sodass es kaum möglich ist, Follow-up-Fragen zeitnah zu beantworten.
- Bietet ein leistungsstarkes Werkzeug mit Analysis Workspace, einer vollständig interaktiven und flexiblen Arbeitsfläche, die für Power-Analystinnen und -Analysten entwickelt wurde, aber auch für Marketing-Fachleute zugänglich ist. Es ermöglicht Teams, Daten im Handumdrehen per Drag-and-Drop zu verschieben und zu segmentieren, um Erkenntnisse in Lichtgeschwindigkeit zu gewinnen.
- Ermöglicht genaue Self-Service-Analysen. Marketing-Fachleute und Geschäftsanwendende können Daten einfach erkunden, benutzerdefinierte Berichte erstellen und Antworten auf ihre Fragen finden, ohne auf dedizierte Daten-Teams angewiesen zu sein, wodurch Analystinnen und Analysten für strategischere Arbeit freigestellt werden.
- Bietet robuste, intuitive Visualisierungsfunktionen,
- die mit tiefen analytischen Werkzeugen integriert sind und es Nutzenden ermöglichen, aussagekräftige Visualisierungen zu erstellen, komplexe Segmente anzuwenden und dimensionale Analysen durchzuführen, um das „Warum“ hinter dem „Was“ zu verstehen.
- Zusätzlich zu Funktionen wie abgeleiteten Feldern für mathematische, nächste/vorherige, zusammenfassende und Deduplizierungsfunktionen innerhalb von Datenansichten bietet es auch ein Inhaltsverzeichnis für Workspace-Projekte, um eine unkomplizierte Navigation und Analyse zu gewährleisten.
- Bieten begrenzte Data-Science-Fähigkeiten, sodass es für die meisten Nutzenden schwierig ist, KI-gesteuerte Empfehlungen zu verstehen, ihnen zu vertrauen oder darauf zu reagieren.
- Können auf Data Scientists angewiesen sein, um KI- und Machine-Learning-Funktionen zu bedienen und zu interpretieren, sodass ihre praktische Anwendung in alltäglichen Marketing-Entscheidungen eingeschränkt ist.
- Können oft keine KI anwenden, um Daten aus allen Marketing-Kanälen zu analysieren. Die Folge: ein unvollständiges Bild für Predictive Modelling.
- Integriert KI direkt in den Analyse-Workflow, um über grundlegendes Reporting hinauszugehen und verborgene Chancen aufzudecken sowie Kundenbedürfnisse vorauszusehen.
- Bietet erklärbare KI. Versteht das „Warum“ hinter KI-Erkenntnissen und -Empfehlungen, schafft Vertrauen und ermöglicht die Anpassung von Modellen, während das Unternehmen sich weiterentwickelt.
- Stellt einen KI-Assistenten für Adobe Customer Journey Analytics bereit, mit dem ihr Fragen in natürlicher Sprache stellen könnt, um auf der Dokumentation basierende Antworten zu erhalten. Dadurch wird der Zugang zu Insights weiter vereinfacht.
- Leiden unter schwerfälligen, begrenzten oder nicht vorhandenen Integrationen mit anderen Marketing- und Unternehmenslösungen. Das macht es schwierig oder unmöglich, Erkenntnisse rechtzeitig in Aktionen umzusetzen.
- Erfordern oft manuelle Datenexporte und -importe, um Erkenntnisse zu teilen oder Zielgruppen zu aktivieren. Die Folge: Verzögerungen und potenzielle Fehler.
- Können euch an ihre eingeschränkten Werbenetzwerke oder Plattformen binden, sofern überhaupt praktische Umsetzungen möglich sind. Dies schränkt eure Marketing-Reichweite und Flexibilität ein.
- Integriert sich nahtlos mit Produkten von Adobe CX Enterprise wie Adobe Experience Manager, Adobe Target, Adobe Campaign und Journey Optimizer und ermöglicht somit die sofortige Aktivierung von Erkenntnissen sowie die Personalisierung von Erlebnissen.
- Bietet robuste APIs und vorgefertigte Konnektoren für die bidirektionale Integration mit einer Vielzahl von Drittanbieter-Lösungen, um sicherzustellen, dass Erkenntnisse ohne Umwege dorthin gelangen, wo Aktionen stattfinden.
- Automatisiert Aktionen basierend auf entdeckten Erkenntnissen, löst personalisierte Nachrichten aus, optimiert Kampagnen und liefert das richtige Erlebnis zur optimalen Zeit an allen Touchpoints, ohne manuelle Eingriffe.
Warum sich Unternehmen für Adobe CX Analytics entscheiden.
Unternehmen wählen Adobe CX Analytics wegen folgender Aspekte:
- Erkenntnisse über die Customer Journey zur Verbesserung der User Experience
- KI für automatisierte Erkenntnisse und fortschrittliche Modellierung
- Struktur für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Erkenntnisse über die Customer Journey zur Verbesserung der User Experience.
Adobe CX Analytics ermöglicht es Unternehmen, weit über oberflächliche Metriken hinauszugehen und ein tiefgreifendes Verständnis komplexer Customer Journeys zu entwickeln. Dies wird durch die kontinuierliche Bereitstellung ungefilterter, granularer Daten von jedem denkbaren Kontaktpunkt erreicht. Eine derart umfassende und einheitliche Sicht ist unverzichtbar für die präzise Attribution von Conversions durch Identifikation der wirksamsten Pfade zur Kundenakquise und -bindung. Während einige Plattformen für ihre Multi-Channel-Attributionsfähigkeiten bekannt sind, bietet Adobe CX Analytics typischerweise größere Tiefe und Anpassungsmöglichkeiten für komplexe Unternehmensanforderungen.
Adobe CX Enterprise-Integrationen mit Adobe CX Analytics helfen Unternehmen dabei, ihre Kundschaft umfassend zu verstehen. Erkenntnisse aus Kundendaten in Adobe CX Analytics können direkt und oft automatisch Aktionen in anderen Adobe-Lösungen vorbereiten und auslösen. Die Adobe Experience Platform-Integration Query Service ermöglicht es Teams, Adobe CX Analytics-Datenquellen mit Business-Intelligence-Tools zu verknüpfen. Beispielsweise kann ein neu identifiziertes lukratives Kundensegment sofort über Adobe Target mit personalisierten Angeboten angesprochen werden. Außerdem kann eine Kampagne in Adobe Campaign basierend auf Echtzeit-Performance-Daten aus einem CX Analytics-Produkt dynamisch angepasst werden. Dies schafft ein geschlossenes System, bei dem Daten Aktionen steuern und die Ergebnisse dieser Aktionen zurück in die analytischen Modelle fließen. So entsteht ein kontinuierlicher Optimierungszyklus, der Kundenerlebnisse in Echtzeit verbessert. Diese Fähigkeit, Analyse nahtlos mit Erlebnisbereitstellung zu verknüpfen, ermöglicht einen grundlegenden Wandel vom passiven Reporting hin zu aktivem, datengestütztem Customer Experience Management.
KI für automatisierte Erkenntnisse und fortschrittliche Modellierung.
Bestehende und neue Kundinnen und Kunden können Adobe Customer Journey Analytics verwenden, um algorithmische Attribution zu identifizieren, unerwartete Anomalien in den Conversion Rates aufzudecken oder zu verstehen, wie Kundeninteraktionen durch die Integration mit Adobe Journey Optimizer Geschäftsergebnisse beeinflussen.
Der Adobe Data Insights Agent bietet KI-Funktionen, die aktuellen Kundinnen und Kunden von digitaler Analyse (Adobe Analytics) und Customer Journey Analytics ermöglichen, ihre Zielgruppe umfassend zu verstehen. Der Data Insights Agent nutzt eine dialogbasierte KI-Benutzeroberfläche, die es Nutzenden ermöglicht, strategische Empfehlungen zu identifizieren, die dazu beitragen, Erwartungen an Geschäftsergebnisse zu erfüllen.
Struktur für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Unternehmen verwalten oft große Datenmengen, diverse Markenportfolios, globale Betriebsstrukturen und komplexe Geschäftsregeln. Adobe CX Analytics bietet umfassende Funktionen für Daten-Governance, die Datenqualität, Sicherheit und Compliance mit relevanten Datenschutzbestimmungen gewährleisten. Die Adobe CX Analytics-Architektur ist für hohe Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit konzipiert, oft unterstützt durch umfassende Service-Level-Agreements, die Unternehmenskunden erwarten. Die Fähigkeit, Komplexität und Skalierung zu bewältigen, ist das Markenzeichen einer Enterprise-Lösung und unterscheidet sie von Tools, die möglicherweise für kleinere Unternehmen ausreichen.
Macht jede Entscheidung zu einem Erfolg mit Adobe CX Analytics.
Adobe CX Analytics zeichnet sich dadurch aus, dass es ein umfassendes Datenfundament, leistungsstarke und zugängliche KI-Funktionen, flexible und umfangreiche Analyse-Tools sowie nahtlose Aktivierungswege bereitstellt, die Unternehmen dabei helfen, ihre Kundschaft zu verstehen, deren Bedürfnisse vorherzusagen und überlegene Erlebnisse zu liefern.
Die Wahl des richtigen Analysepartners ist eine wichtige strategische Entscheidung, die direkt beeinflusst, wie gut euer Unternehmen Rohdaten in hochwertige Assets verwandelt. Adobe CX Analytics ist darauf ausgelegt, Unternehmen dabei zu helfen, datengestützte Entscheidungen für kontinuierliche Optimierung zu treffen, die messbare Ergebnisse liefern.
Findet heraus, wie Adobe CX Analytics eurem Unternehmen dabei helfen kann, tiefere Customer-Journey-Erkenntnisse zu gewinnen und Geschäftsziele zu erreichen.
Seht Adobe CX Analytics in Aktion, indem ihr eine Demo anfordert oder ein Video anschaut.