Steigert die Kampagnen-Performance mit Adobe Content Analytics.

In diesem Beitrag werden die folgenden Themen behandelt:
So unterstützt Content Analytics Unternehmen
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Die Herausforderung.
Daten zur Performance von Kreativ-Assets und Marketing-Kampagnen sind oft in Datensilos isoliert. Reports werden von verschiedenen Anbietern und Systemen erstellt. Dies erschwert es, die Daten miteinander zu verknüpfen und die Wirkung von Content zu messen. Wir müssen also einen Schritt weitergehen, damit Unternehmen analysieren können, wie sich ihre Assets auf die Performance auf allen Kanälen auswirken – mit der Hilfe von KI.
Laut eMarketer sind Marken lediglich verhalten optimistisch, was den Nutzen von KI bei der Wachstumsförderung angeht. Allerdings setzen schon 74 % KI für Aufgaben wie Content-Analyse, Entwicklung und Ideenfindung, programmgesteuerte Werbung und Medieneinkauf, Predictive Analytics für Kundenerkenntnisse und Recherchen zur Erkennung von Trends ein. KI-Nutzung für Personalisierung und Customer Experience ist für 58 % der Marketing-Fachleute eine Priorität. Dies unterstreicht die Bedeutung, die Marketing-Fachleute der Anpassung von Content und Interaktionen an individuelle Kundenpräferenzen beimessen.
3 von 4 Marketing-Fachleuten nutzen KI zur Content-Erstellung. Die meisten von ihnen sind „verhalten optimistisch“ bezüglich der Fähigkeit von KI, das Wachstum zu fördern.
Marketing-Fachleute suchen noch immer nach besseren Methoden, um die Content-Wirkung zu messen und zu analysieren. A/B-Tests können einige Erkenntnisse liefern. Doch ist es fast unmöglich, zu verstehen, welche spezifischen Attribute eines Bildes oder Erlebnisses bei welchen Kundinnen und Kunden und auf welchem Kanal gut ankommen. Außerdem stellen komplexe Workflows, variierende Content-Typen und Datensilos eine große Herausforderung dar.
Typischer Content-Workflow mit Kreativen, Analyse- und Marketing-Fachleuten.
Was ist Content Analytics?
Services für KI und maschinelles Lernen schlüsseln jedes mit eurem DAM (Digital-Asset-Management-System) erstellte Erlebnis auf euren Paid- und Owned-Kanälen in ihre Content-Elemente und beschreibenden Attribute auf, damit ihr ein vollständiges Metadatenprofil von Assets und Erlebnissen erhaltet. So können Marketing-Fachleute die Kundeninteraktionen mit den Aspekten dieser Assets und Erlebnisse in Zusammenhang bringen, die zu positiven Ergebnissen führen. Durch dieses Verständnis der Kundenaffinitäten können Organisationen Content besser im benötigten Umfang personalisieren.
Marketing-Fachleute und Analyse-Teams können Content in ihrer eigenen Instanz von Content Analytics analysieren und erhalten eine vollständige Sicht auf die Customer Journey über alle Touchpoints hinweg.

So unterstützt Content Analytics Unternehmen.
Content Analytics deckt viele wichtige Content-Erkenntnisse für die vielen Assets auf, die verschiedene Teams täglich in ihren Produkten, Services, Mobile Apps und Marketing-Kampagnen einsetzen. Diese Informationen bringen unter anderem folgende Vorteile:
- Bessere Möglichkeiten zur Personalisierung von Content. Steigerung der Interaktionen und Conversions mit Content-Analyse.
- Besseres Verständnis der Marketing-Ausgaben. Seht euch Aktivitäten nach Marketing-Kanal an, geht mit Asset-Details noch einen Schritt weiter, analysiert, welches Asset zum Erfolg eines Marketing-Kanals beiträgt, und erweitert dies auf andere Kanäle oder Kampagnen, um unnötige Ausgaben für Anzeigen und Marketing zu reduzieren.
- Effektivere Re-Interaktionen. Bringt eure Digitalstrategie zur Umwandlung von Suchenden in Kaufende voran, indem ihr die Performance auf Content-Ebene zusammen mit Interaktionen und Ereignissen auf Seitenebene nutzt, um den ROI für Kampagnen, Marketing-Kanäle und Materialien zu festzustellen.
- Zielgruppenwachstum. Testet Content auf digitalen Kanälen und verknüpft Kreativ-Assets mit zugewiesenen Marketing-Budgets, um herauszufinden, welche Kampagnen am besten dazu beigetragen haben, Zielgruppen zu vergrößern und den Kundenlebenszeitwert zu steigern.
- Höherer Umsatz. Analysiert die Produkt-Performance der Website, indem ihr die Artikel mit der höchsten Conversion identifiziert und für jede Conversion das letzte Bild ermittelt, das vor dem Abschluss angezeigt wurde. Findet heraus, ob diese Conversions zu weiteren Käufen oder wiederholten Transaktionen geführt und dadurch zu Umsatzwachstum beigetragen haben.
Diese Arten geschäftlicher Fragen könnt ihr beantworten.
Im ersten Schritt mit Content Analytics müsst ihr überlegen, welche Art von Fragen ihr mit den gewonnenen Informationen beantworten möchtet. Dann könnt ihr eine Content-Strategie für eure Assets entwickeln, die auf eure geschäftlichen Ziele abgestimmt ist, und die Performance kontinuierlich vergleichen. Das Reporting zur Content-Analyse kann anschließend an verschiedene Stakeholder weitergegeben werden. Beginnt zum Beispiel mit folgenden Fragen:
- Wie oft werden Assets genutzt?
- Hat sich deren Performance verbessert, verschlechtert oder ist sie unverändert?
- Wo ist das Asset am erfolgreichsten, beispielsweise in einem bestimmten Abschnitt, auf einer bestimmten Seite oder in einer bestimmten Platzierung?
- Wie stark trägt das Asset zum Umsatz auf der Website bei?
- Wie lange interagieren Nutzende mit meiner Website, nachdem ihnen das Asset angezeigt wurde?
- Wie oft kehren sie zurück, nachdem ihnen das Asset angezeigt wurde?
- Gibt es bei meinen Assets ein bestimmtes Merkmal, das besonders gut oder besonders schlecht ankommt?
- Welches Asset oder Merkmal hatte in früheren ähnlichen Kampagnen die beste Performance und war am effektivsten?
- Auf welchem Marketing-Kanal performt das Asset oder Merkmal am besten bei Interaktionen und Besucherzahlen?
Use Cases.
Laut eMarketer setzt über die Hälfte der Marketing-Fachleute (55 %) KI zur Ideenfindung für Content ein – ein Beleg für den Wert dieser Technologie bei der Generierung neuer Konzepte und Strategien. Im Folgenden nennen wir einige Use Cases in verschiedenen Branchen, für die ihr Content Analytics zur Unterstützung bei der Ideenfindung, Analyse und Optimierung von Content einsetzen könnt.
Touristik und Gastgewerbe.
Viele Hotelmarken haben in der Nebensaison zu wenig Umsatz. Nutzt Verhaltens- und Nutzungserkenntnisse zur Optimierung von Kampagnen, indem ihr ermittelt, welche Kreativ-Assets für Hotels oder Urlaubsorte und welche Elemente (zum Beispiel Berge, Natur oder Städte) zu Buchungen führen. Präsentiert diese Assets dann ähnlichen Nutzergruppen und erhöht so die Umsätze.
Medien und Unterhaltung.
Findet vor der Premiere einer neuen Show heraus, welches Kreativ-Asset oder welche Anzeige für die Show zu Besuchen, Suchvorgängen oder Zuschauenden führt. So könnt ihr das erfolgreichste Asset ermitteln und nach der Premiere optimal einsetzen, um Interaktion mit Personen zu erzielen, die die Show noch nicht gesehen haben.
Finanzwesen.
Käuferinnen und Käufer von Eigenheimen suchen nach günstigen Finanzierungsmöglichkeiten. Findet heraus, welches Kreativ-Asset oder welche Anzeige am Ende zu Darlehensanträgen führt, und optimiert eure Kampagnen mit den Kreativelementen (beispielsweise ein junges Paar, Singles oder ein bestimmter Häusertyp), die zu Conversions führen.
Einzelhandel und Verbrauchsgüter.
Findet heraus, welche Assets und Design-Elemente in euren bezahlten Kampagnen am Ende der Schulferien zu Klicks und Conversions auf eurer Website führen, damit ihr die Trends versteht. Setzt diese Assets dann auf allen Marketing-Kanälen ein und sprecht die Nutzerinnen und Nutzer an, deren Profil dem der Conversion-Gruppe ähnelt.
Adobe Content Analytics kann Marken dabei unterstützen, wichtige Trends in ihren Kreativ-Assets zu erkennen, die eine echte geschäftliche Wirkung haben und die Customer Journey beeinflussen.
Weitere Informationen zu Adobe Content Analytics findet ihr hier. Erfahrt, wie wir Omni-Channel-Content-Analyse und Zielgruppensegmentierung ermöglichen – jetzt mit Daten und Performance auf Asset-Ebene.
Häufig gestellte Fragen.
Es gibt zwei Arten von Content-Analyse: konzeptionelle Analyse, bei der analysiert wird, wie oft dieselben Konzepte im Content auftauchen, und relationale Analyse, bei der analysiert wird, wie verschiedene Content-Konzepte zueinander in Beziehung stehen.
Die Katalogisierung von Content unterstützt euch dabei, Informationen während der Analyse von Content effizient zu organisieren, zu finden und abzurufen.
Die Katalogisierung ermöglicht leichte Auffindbarkeit, besseres Content-Management, bessere Zusammenarbeit zwischen Produkt-Teams und Echtzeitdaten-Reporting für alle internen Teams.
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