Ihr verfügt über unzählige Kundendaten. Wahrscheinlich sind diese über verschiedene Systeme verteilt, sodass es schwer ist, eure Kunden wirklich zu verstehen. Mit dem Echtzeit-Kundenprofil (Real-Time Customer Profile), einer Komponente von Adobe Experience Platform, und dem einheitlichen, vollständigen und zentral abrufbaren Profil könnt ihr euren Kundinnen und Kunden jetzt die gewünschten personalisierten Erlebnisse bereitstellen.
Versteht eure Kundschaft.
Durch die Verknüpfung von Verhaltens- und Transaktionsdaten sowie finanziellen und Betriebsdaten in vollständigen Kundenprofilen erhaltet ihr Erkenntnisse zu Verhaltensweisen und Eigenschaften eurer Kundinnen und Kunden.
Verbessert eure Personalisierung.
Über Adobe Experience Cloud und andere Marketing-Lösungen erhaltet ihr Zugriff auf die Profile und könnt damit den richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Erlebnisse bereitstellen.
Erfasst alle Daten – und alle Details.
Ihr könnt riesige Mengen von Verhaltensdaten erfassen, behaltet aber dennoch die Freiheit, diese Daten detailliert und uneingeschränkt First-Party- und Third-Party-Datenquellen zuzuordnen.
Aktualität, nicht nur Häufigkeit.
Ruft Daten in Echtzeit ab, damit euer Profil stets aktuell ist und eure Erkenntnisse immer relevant sind.
Gartner stuft Adobe im Gartner® Magic Quadrant™ für Digital-Experience-Plattformen 2023 bereits zum sechsten Mal in Folge als „Leader“ ein.
Daten sind das Fundament für Echtzeit-Kundenprofile. Ihr könnt Daten aus verschiedenen Unternehmens-Repositorys erfassen, darunter Daten von CRM, Erst- und Drittanbietern, E-Commerce- und Offline-Daten sowie Daten zu Kundentreue, Benutzerverhalten, Web, E-Mails und sozialen Interaktionen. Anschließend bereinigt ihr diese Daten und bereitet sie zur Nutzung in Unternehmensdatenmodellen vor.
Ein zentrales Kundenprofil ist nur dann nützlich, wenn ihr die darin enthaltenen umfangreichen Daten nutzt. Mit dem Echtzeit-Kundenprofil könnt ihr beispielsweise Identitäten abgleichen, Profile speichern oder Zielgruppen segmentieren und auf diese Weise Daten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln – und mit dem Aufbau datengestützter Personalisierung beginnen.
