Vergrößern Sie Ihre Reichweite über Ihre Kernkunden hinaus, und entdecken Sie in Daten aus dritter Hand neue, einzigartige und lukrative Zielgruppen mithilfe unseres TraitWeight-Algorithmus auf Basis von Adobe Sensei.
Sie müssen ständig neue Kunden gewinnen. Aber es ist schwer zu wissen, wofür genau Sie Ihr Zeit- und Ressourcenbudget einsetzen sollten. Und Zeit ist der entscheidende Faktor. Sie müssen die Zielgruppen finden, bevor es Ihre Konkurrenten tun. Der Schlüssel liegt in der Nutzung Ihrer aktuellen Kundendaten, um Kunden mit ähnlichen Attributen zu finden.
Die Look-alike-Modellierung erhöht Ihre Reichweite, indem neue, lukrative Zielgruppensegmente erschlossen werden, die Ihrem aktuellen Kundenstamm ähneln. Wählen Sie ein Merkmal oder ein Segment, ein Zeitintervall und Quellen mit Daten aus erster oder dritter Hand. Unser Algorithmus für maschinelles Lernen, TraitWeight, basiert auf Adobe Sensei und sucht nach Personen oder Unternehmen in den Datenquellen, die die gleichen Merkmale aufweisen. Als Nächstes werden die Ergebnisse gewichtet und aufgelistet, und zwar anhand der Merkmale, die Ihrer Stammzielgruppe am ähnlichsten sind. Sie können dann präzise Merkmale für die Erweiterung Ihrer Zielgruppe erstellen.
Geschwindigkeit.
Sprechen Sie neue Zielgruppen rasch an. Sie werden feststellen, dass unsere neuen Modelle viel schneller verwertbare Daten liefern als die meisten unserer Mitbewerber.
Aktualität und Relevanz.
Der Modellierungsprozess läuft automatisch in regelmäßigen Intervallen, um neue Werte aus Ihren Daten zu extrahieren, sodass Sie immer die neuesten Informationen zur Hand haben.
Automatisierung.
Verbringen Sie keine Zeit damit, über Merkmale oder Segmente nachzudenken oder eine große Anzahl statischer Regeln zu verwalten – der Algorithmus findet die Zielgruppen für Sie.
Server-seitige Erkennung.
Die Modellierung basiert auf Server-seitigen Erkennungs- und Qualifizierungsprozessen, bei denen Ihre Daten und die Ihnen zur Verfügung stehenden Daten aus dritter Hand ausgewertet werden. Das bedeutet, dass Sie keine Besucher auf Ihrer Website sehen müssen, um sie für ein Merkmal zu qualifizieren.
Lesen Sie in unserem Adobe-Blog mehr darüber, wie die Look-alike-Modellierung funktioniert.
In unserer Hilfe erfahren Sie, wie Sie Ihr erstes Look-alike-Modell erstellen.
Verwenden Sie integrierte Vorgaben, damit Daten nur in Einklang mit Datenschutz- und Benutzervereinbarungen verwendet werden. Legen Sie fest, wie Daten genutzt und welche Datenquellen und -ziele mit personenbezogenen Daten verknüpft werden können.
Teilen Sie Segmente in sich gegenseitig ausschließende Gruppen auf, um die Leistung verschiedener Targeting-Plattformen oder algorithmischer Modelle im Vergleich zu Ihren KPIs zu testen. So können Sie sicherstellen, dass Sie Ihre Erfolgsmetriken erreichen.
Die bidirektionale Echtzeit-Datenübertragung von Adobe Analytics erlaubt eine einzigartige Zielgruppenanalyse. Die Zusammenführung von zwei Quellen ermöglicht ein zuverlässiges, konsolidiertes Reporting, das Performance auf Segmentebene für maßgeschneiderte Optimierungen liefert.