규칙 기반의 개인화
브라우저 또는 디바이스 유형, 브랜드 친밀도, 신규 방문자 또는 재방문자 등 간편하게 사용할 수 있는 기존 프로파일 데이터를 기반으로 개인화된 경험을 만들 수 있습니다. 고유한 규칙을 만들어 다양한 접점에서 개인화할 수 있습니다.
강력한 AI를 기반으로 클릭 한 번에 테스트와 개인화를 활성화하여 방문자마다 가장 성과가 높은 경험을 찾을 수 있습니다.
최적화에 능통한 브랜드 기업조차도 대규모로 테스트하고 개인화하는 것이 쉽지 않습니다. 이는 제안이나 다른 콘텐츠에 대한 우려로 번질 수 있고, 수많은 고객을 고려한 레이아웃과 내비게이션, 그리고 전체 고객 여정을 추가하기 시작하다 보면 혼란과 복잡성이 가중됩니다.
이제 Adobe Target을 통해 한 번의 클릭으로 개인화 기능을 사용하면 이러한 복잡성을 제거할 수 있을 뿐만 아니라 개인화가 더욱 수월해집니다. Adobe Target은 개인화를 위한 전반적인 프로세스를 간소화합니다. 인공 지능과 머신 러닝 프레임워크인 Adobe Sensei를 기반으로 하는 Adobe Target은 간소화된 콘텐츠 제공을 넘어선 개인화 방식을 제공하므로 한 번의 클릭으로 레이아웃, 내비게이션, 콘텐츠 등 최적화된 고유의 경험을 제공할 수 있습니다.
또한 단일 페이지뿐만 아니라 점진적인 고객 프로파일을 기반으로 고객 여정을 개인화하여 고객 개개인에게 맞는 최적의 경험을 상시 제작할 수 있으므로, 의미 있고 측정 가능한 ROI를 달성할 수 있습니다.
개인화 인사이트
중요한 속성 보고서를 통해 개인화 방식에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 자동화된 개인화된 의사 결정을 내릴 수 있는 기반으로 가장 영향력이 높은 프로파일 속성 목록을 제공합니다. ROI 증대에 가장 많은 기여를 하고 있는 특성 또는 프로파일을 이해함으로써 보다 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
자동화된 세그먼트 생성
사이트 방문자마다 성향이 다르며, 항상 사전 정의한 세그먼트나 고객 성향에 분류되지는 않습니다. Adobe Sensei 기반의 자동화된 세그먼트를 사용하면 제안과 경험이 성공하는 데 어떤 프로파일 속성이 가장 많이 기여하고 있는지를 확인할 수 있습니다. 여러 속성을 결합하여 새로운 세그먼트를 생성할 수 있는 방법을 살펴보십시오.
업계 최고의 직관적인 AI
Adobe Sensei 기반의 AI 통합을 통해 성과가 높은 콘텐츠와 경험을 식별하여 전달할 수 있습니다.
자동 타겟팅
프리미엄 기능을 통해 고급 머신 러닝과 성과가 높고 마케터가 정의한 접점을 활용하여 고객 프로파일과 행동을 기반으로 경험을 제공할 수 있습니다.
변형 및 결합
다차원적으로 개인화 경험을 제공할 수 있습니다. Adobe Target은 크리에이티브 요소, 제안, 구조적 변경 사항, 내비게이션, 메시지 등을 결합하여 다양한 제안을 제시하므로 고객의 기대를 충족하는 경험을 효과적으로 제공할 수 있습니다.
업계 리더가 진화하는 개인화에 발맞춰 대응하고, 브랜드 기업이 고객과의 교류 방식을 혁신하는 방법을 살펴보려면 Adobe 블로그를 참조하십시오.
브라우저 또는 디바이스 유형, 브랜드 친밀도, 신규 방문자 또는 재방문자 등 간편하게 사용할 수 있는 기존 프로파일 데이터를 기반으로 개인화된 경험을 만들 수 있습니다. 고유한 규칙을 만들어 다양한 접점에서 개인화할 수 있습니다.
Adobe Sensei 기반의 다양한 머신 러닝 방법을 통해 대규모 테스트와 실험을 자동화하여 방문자마다 성과가 높은 제안을 판단할 수 있습니다.
고객의 참여도와 전환율을 높이는 제안이나 레이아웃의 조합을 빠르게 파악하고 활성화할 수 있습니다.