Wie Adobe Analytics im Vergleich zu anderen Analyselösungen abschneidet.
In diesem Beitrag werden die folgenden Themen behandelt:
Warum Analysefähigkeiten wichtig sind
Vergleich der Funktionen von Adobe 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.
Vergleich der Funktionen von Adobe 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.
- Verlassen sich auf statische Dashboards und vordefinierte Berichte, die nur schwer anzupassen sind. Das macht eine tiefe Datenerkundung umständlich
. - 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 Experience Cloud wie Adobe Experience Manager, Adobe Target, Adobe Campaign und Adobe Journey Optimizer und ermöglicht die sofortige Aktivierung von Erkenntnissen und 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 Unternehmen sich für Adobe Analytics entscheiden.
Unternehmen entscheiden sich für Adobe Analytics, um sich diese Vorteile zu sichern:
- 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 Analytics ermöglicht es Unternehmen, weit über oberflächliche Metriken hinauszugehen und ein tiefes Verständnis für komplexe, mehrkanalige Customer Journeys zu entwickeln. Dies wird durch die konsistente Bereitstellung von ungesampelten, granularen Daten von jedem denkbaren Touchpoint erreicht. Eine solch umfassende und einheitliche Sicht ist unerlässlich, um Conversions genau zuzuordnen, indem die effektivsten Wege zur Kundenakquise und -bindung identifiziert werden. Während einige Plattformen für ihre mehrkanaligen Attributionsfähigkeiten bekannt sind, bietet Adobe Analytics in der Regel eine größere Tiefe und Anpassungsfähigkeit für komplexe Unternehmensanforderungen.
Integrationen von Adobe Experience Cloud mit Adobe Analytics können Unternehmen helfen, ein tieferes Verständnis für ihre Kundschaft zu gewinnen. Erkenntnisse aus Kundendaten in Adobe Analytics können direkt in andere Adobe-Lösungen einfließen und automatische Aktionen auslösen. Die Integration des Query Service von Adobe Experience Platform ermöglicht es Teams, Adobe Analytics-Datenquellen mit Business-Intelligence-Tools zu verbinden. Zum Beispiel kann ein neu identifiziertes, hochwertiges Kundensegment sofort mit personalisierten Angeboten über Adobe Target angesprochen werden, oder eine Kampagne kann in Adobe Campaign dynamisch angepasst werden, basierend auf Echtzeit-Performance-Daten aus Analytics. So entsteht ein geschlossener Kreislauf, in dem Daten als Grundlage für Aktionen dienen und die Ergebnisse dieser Aktionen in die analytischen Modelle zurückfließen. Dies treibt einen kontinuierlichen Optimierungszyklus an und verbessert Customer Experiences in Echtzeit. Diese Fähigkeit, Analysen nahtlos mit der Bereitstellung von Erlebnissen zu verbinden, ermöglicht einen grundlegenden Wandel von passivem Reporting zu aktivem, datengesteuertem 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-Fähigkeiten, die es aktuellen Kundinnen und Kunden von Adobe Analytics und Customer Journey Analytics ermöglichen, ein tieferes Verständnis für ihre Zielgruppe zu gewinnen. Der Data Insights Agent verwendet eine dialogbasierte KI-Schnittstelle, die es Nutzenden ermöglicht, mühelos strategische Empfehlungen zu identifizieren, die dazu beitragen, erwartete Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Struktur für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Unternehmen müssen oft große Datenmengen, vielfältige Markenportfolios, globale Betriebsabläufe und komplexe Geschäftsregeln verwalten. Adobe Analytics bietet umfassende Data-Governance-Funktionen, die Datenqualität, Sicherheit und die Einhaltung relevanter Datenschutzbestimmungen gewährleisten. Die Architektur von Adobe Analytics ist auf hohe Skalierbarkeit und beständige Zuverlässigkeit ausgelegt, oft unterstützt durch umfassende Service-Level-Agreements, wie sie von Unternehmenskunden erwartet werden. Diese Fähigkeit, Komplexität und Skalierbarkeit zu bewältigen, ist ein Markenzeichen einer unternehmenstauglichen Lösung und hebt sie von Tools ab, die eher für kleinere Unternehmen geeignet sind.
Trefft bessere Entscheidungen mit Adobe Analytics.
Adobe Analytics zeichnet sich durch ein umfassendes Datenfundament, leistungsstarke und zugängliche KI-Fähigkeiten, flexible und tiefgehende Analyse-Tools sowie nahtlose Aktivierungspfade aus, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Kundschaft zu verstehen, ihre Bedürfnisse vorauszusehen und überlegene Erlebnisse zu liefern.
Die Wahl des richtigen Analysepartners ist eine wichtige strategische Entscheidung, die die Fähigkeit eines Unternehmens, Rohdaten in ein hochwertiges Asset umzuwandeln, unmittelbar beeinflusst. Adobe Analytics wurde entwickelt, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, datengesteuerte Entscheidungen für eine kontinuierliche Optimierung zu treffen, die messbare Ergebnisse liefert.
Findet heraus, wie Adobe Analytics eurer Organisation helfen kann, tiefere Erkenntnisse zur Customer Journey zu gewinnen und ehrgeizige Geschäftsziele zu erreichen.
Seht Adobe Analytics in Aktion, indem ihr eine Demo anfordert oder euch jetzt ein Video anseht.