ADOBE REAL-TIME CDP – FEATURES.
Verwertbare, einheitliche Kundenprofile.
Mit einer zentralen, einheitlichen Sicht auf eure Kundinnen und Kunden stellt ihr sicher, dass allen Team-Mitgliedern konsistente Kundendaten zur Verfügung stehen, um Interaktionen zu verbessern und die richtigen Erlebnisse bereitzustellen. Mit Real-Time CDP werden einheitliche Kundenprofile anhand von Daten aus allen Quellen aktualisiert und können in Echtzeit aktiviert werden.
Experience Data Model (XDM).
Standardisiert die Verwaltung von Kundendaten für mehrere Teams, Systeme und Tools mit einem Open-Source-Datenmodell nach Branchenstandard, das für B2C- und B2B-Daten aus allen Kanälen verwendet werden kann.
- Open-Source-Modell. Analysiert Verbraucherverhalten mit einem erweiterbaren, kanalunabhängigen Datenmodell.
- Interoperabilität. Profitiert in allen Geschäftsbereichen von detailliertem Verständnis eurer Daten, um die Konsistenz zwischen Programmen zu steigern.
- Vorkonfigurierte Schemata. Fördert interne Abläufe mit vorkonfigurierten B2B- und B2C-Datenschemata oder passt diese an, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen und eure individuellen und komplexen unternehmensweiten Datenanforderungen zu erfüllen.
Identity Service.
Erhaltet einen umfassenden Überblick über eure Kundinnen und Kunden sowie deren Verhalten auf allen Geräten und Systemen.
- Erfassung von Identitäten. Erfasst Identitätsdaten, einschließlich Standard-IDs, sowie standardmäßige und benutzerdefinierte Namespaces.
- Diagramme. Verwendet einen deterministischen Algorithmus, um bei Kundenaktivitäten Geräte und Anmeldungen abzustimmen.
- Visualisierung und Validierung. Ordnet Beziehungen zwischen Identitäten zu und validiert die Identitätszusammenführung über eine grafische Benutzeroberfläche.
Echtzeit-Kundenprofile.
Nutzt Online- und Offline-Quellen für die Sicht auf eure Kundschaft und erstellt daraus ein einheitliches Kundenprofil. Profildaten können anhand von Profil-Snapshots, Metriken und detaillierten Ansichten validiert werden.
- B2C-, B2B- und Hybrid-Profile. Verknüpft B2C-Kundendaten und B2B-Account-Daten mit einem einheitlichen Profil, das mehrere Zielgruppen und Geschäftsbereiche umfasst.
- Echtzeit. Aktualisiert Profile sofort, wenn Kundinnen und Kunden mit eurer Marke interagieren.
- Validierung und Dashboards. Validiert und versteht Profildaten anhand von Profil-Snapshots, Metriken und detaillierten Ansichten.
- Verschiedene Daten für verschiedene Use Cases. Differenziert zwischen Profilen von Kundinnen und Kunden und solchen von Interessentinnen und Interessenten, um verschiedene Marketing-Aktivitäten flexibel unterstützen zu können.
Datenerfassung.
Vereinheitlicht Kundendaten mit vorkonfigurierten Connectoren, APIs und SDKs, um mit großem Tempo und im benötigten Umfang auf unterschiedliche Daten zugreifen zu können.
- Echtzeit-Streaming und Datenerfassung in Batches. Das Daten-Streaming in und aus Adobe und aus Client- und Server-seitigen Nicht-Adobe-Geräten ist in Echtzeit möglich, sodass ihr schneller Erkenntnisse gewinnen, die Time-to-Market verkürzen und besser auf Kundeninteraktionen reagieren könnt.
- Vorkonfigurierte Verbindungen. Wählt in unserem Katalog aus Dutzenden sofort einsetzbaren Datenquellen und Ziel-Connectoren oder erstellt mühelos individuelle Konfigurationen zur Datenerfassung und -aktivierung, um eure Daten-Management-Anforderungen zu erfüllen.
Mehr über verwertbare, einheitliche Profile.
Erfahrt, wie ihr Funktionen für verwertbare, einheitliche Profile verwendet.
Adobe Real-Time CDP vereinheitlicht Kundendaten in Echtzeit und ermöglicht personalisierte Erlebnisse sowohl im B2B- als auch im B2C-Kontext. Die KI-gestützten Erkenntnisse, die föderierte Zielgruppenzusammensetzung und die Playbooks für Use Cases ermöglichen es Marketing-Fachleuten, vollständige Zielgruppen aufzubauen und zielgerichtete Kampagnen effizient zu liefern.
Antworten auf eure Fragen findet ihr in Experience League, unserer umfangreichen Sammlung von Anleitungen, Dokumentation, Tutorials und Benutzerhandbüchern.
Fragen? Wir haben die Antworten.
1. Demografische Profilierung.
Demografische Profilierung ist in der Regel der erste Schritt zum Verständnis eures Kundenstamms. Sie umfasst grundlegende statistische Kategorien wie Alter, Geschlecht, Einkommen, Bildungsniveau, Beruf und Familienstand.
Diese Art Profilierung ist zwar ein guter Ausgangspunkt, erzählt aber nur einen Teil der Geschichte. Nur weil zwei Benutzerinnen oder Benutzer in dieselbe Alters- oder Einkommenskategorie fallen, heißt das noch lange nicht, dass sie auf dieselbe Weise denken, einkaufen oder leben. Für eine differenziertere Perspektive kommen die nächsten Ebenen der Profilierung ins Spiel.
2. Geografische Profilierung.
Wo eure Kunden wohnen, kann viel über ihre Vorlieben und Bedürfnisse aussagen. Geografische Segmente wie Land, Stadt, Klimazone oder städtische bzw. ländliche Umgebung sind nützlich, um Kampagnen zu lokalisieren und regionale Trends zu verstehen.
Geografische Profilierung ist z. B. für ein Bekleidungsunternehmen nützlich: Kundschaft in nördlichen, kälteren Regionen werden warme Mäntel angeboten, während für Kundinnen und Kunden im Süden leichtere Jacken im Angebot sind. Dies gewährleistet die regionale Relevanz und erhöht die Wirksamkeit der Kampagne.
3. Psychografische Profilierung.
Die psychografische Profilierung berücksichtigt Einstellungen, Werte, Interessen, Lebensstile und Persönlichkeitsmerkmale der Verbraucherinnen und Verbraucher. Was motiviert sie? Was ist ihnen wichtig? Mit welcher Art von Inhalten beschäftigen sie sich, wenn sie nicht gerade einkaufen? Diese Art Erkenntnis ist unerlässlich, wenn ihr eine Markenbotschaft entwickeln wollt, die bei eurem Zielpublikum auf Resonanz stößt.
Ein Beispiel: Eine Fitness-Marke möchte gesundheitsbewusste Personen ansprechen, die Wert auf Nachhaltigkeit legen, indem sie umweltfreundliche Trainingskleidung bewirbt. Durch die Abstimmung der Botschaften auf die Werte und Lebensgewohnheiten der Kundschaft gelingt es der Marke, eine stärkere emotionale Bindung aufzubauen und die Loyalität zu fördern.
4. Verhaltensprofilierung.
Bei der Verhaltensprofilierung werden Kundenaktionen wie Kaufhistorie, Produktnutzung, Browsing-Muster und Markeninteraktionen analysiert. Sie trägt dazu bei, zukünftiges Verhalten vorherzusagen und Erlebnisse zu personalisieren. Wenn ihr die Muster versteht, wie Menschen mit eurer Marke interagieren, könnt ihr ihre Bedürfnisse antizipieren und Upselling-Chancen erkennen. Verhaltensdaten sind besonders nützlich, wenn es darum geht, zeitnahe, relevante Erlebnisse zu liefern, die auf die Einzelperson zugeschnitten sind.
Ein Beispiel: Eine E-Commerce-Website stellt fest, dass eine Besucherin häufig nach Laufschuhen stöbert, aber noch keinen Kauf getätigt hat. Mithilfe von Verhaltensanalysen wird ihr eine personalisierte E-Mail mit einem Rabatt auf Laufschuhe versandt, die auf der Grundlage des beobachteten Surf-Verhaltens zu einer Conversion führt.
