- Adobes KI-Funktionen bieten ein noch nie dagewesenes Maß an Personalisierung, Vorhersage und Einblicken.
- Neues Marketing Mix Modeling analysiert Marketingausgaben in Echtzeit und empfiehlt Umschichtungen der Ausgaben.
Im Rahmen des Adobe Summit – The Digital Experience Conference stellt Adobe (Nasdaq:ADBE) neue, in Adobe Experience Cloud integrierte Funktionen vor. Diese werden durch Adobe Sensei, dem Framework für Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) von Adobe, unterstützt und bauen auf einer Vielzahl bereits in Adobe Produkte integrierter KI- und ML-gestützter Innovationen auf. Die Funktionen ermöglichen es Unternehmen, ihren Kund*innen eine nahtlose Customer Journey anzubieten. Mehr als 80 Prozent der Adobe Experience Cloud-Kunden setzen bereits auf KI-Funktionen, um ihre digitalen Erlebnisse zu optimieren. Zu den heute angekündigten Neuerungen gehören Produktempfehlungen, Live-Suchergebnisse, intelligente Budgetprognosen und -zuweisungen, kanalübergreifende Budgetoptimierung sowie intelligente Inhaltserstellung und -bereitstellung.
„Adobe Sensei leistet heute Dinge, die noch vor einigen Jahren jenseits der Vorstellungskraft lagen, wie beispielsweise personalisierte Echtzeit-Interaktionen mit Millionen Kund*innen parallel zu steuern“, so Adobe Fellow Anil Kamath. „Adobe forscht und entwickelt bereits seit mehr als 15 Jahren im KI-Bereich. Im Laufe dieser Zeit haben wir Billionen Daten und Inhalte gesammelt, anhand derer wir Unternehmen heute wertvolle Insights liefern können. So können sie ihre Kund*innen und ihre Bedürfnisse besser verstehen.“
Die neuen in Adobe Experience Cloud integrierten KI- und ML-Funktionen erlauben es Unternehmen, ihre Effizienz, sowie Umsatz und Geschäftswachstum zu steigern.
- Vorhersage von Verkaufschancen (Adobe Real-Time CDP): Einkaufsteam mit mehreren Personen, eine Vielzahl von Touchpoints, analoge und digitale Interaktionen mit Kund*innen – zu erkennen, ob und wenn ja, welches Team sich für den Kauf entscheidet, ist eine Herausforderung. Dies erfordert die Kombination und Analyse von Daten verschiedener Technologien sowie komplexe Berechnungen. Die Verknüpfung von Predictive Lead und Account Scoring mit Insights aus Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) erlaubt es B2B-Marketingteams, ihre Ressourcen optimal einzusetzen und zu identifizieren, wann der richtige Zeitpunkt für den Vertrieb gekommen ist, um potenzielle Käufer*innen anzusprechen. Das funktioniert, indem Ähnlichkeiten mit dem Verhalten tatsächlicher Käufer*innen bestimmt werden. Die Funktion wird im Laufe dieses Jahres auch in Adobe Marketo Engage verfügbar sein.
- Kanalübergreifende Budget-Optimierung (Customer Journey Analytics): Wie Kampagnen über die gesamte Customer Journey hinweg abschneiden, ist nicht immer leicht zu bestimmen. Deshalb können Attributionsmodelle von Attribution AI jetzt in Customer Journey Analytics integriert werden. Marken erhalten so einen einheitlichen Überblick über die Leistung von Online- und Offline-Kampagnen. Kunden profitieren zudem von Insights in den Return on Investment (ROI) sowie der Möglichkeit, Attributionsmodelle zu konfigurieren, die optimal zu ihrem Unternehmen passen.
- KI-gesteuerte Produktempfehlungen und Live-Suchergebnisse (Adobe Commerce): Mit KI-gesteuerten Produktempfehlungen in Adobe Commerce können B2C- und B2B-Marken KI nutzen, um relevante Produkte auf der Grundlage des Käuferverhaltens, Produktverkäufen, Produktmerkmalen, visuellen Elementen oder beliebten Trends vorzuschlagen. Kund*innen profitieren so von maßgeschneiderten Erlebnissen, Marken von verbesserten Konversionsraten, einer stärkeren Kundenbindung sowie die Cross- und Up-Sell-Motions. Live Search von Adobe Commerce kombiniert Echtzeit-Katalogdaten mit den KI-Fähigkeiten von Adobe Sensei und ermöglicht so schnelle, hochrelevante und personalisierte Suchergebnisse. Adobe Sensei unterstützt Händler*innen zudem bei der automatischen Identifizierung von Suchkriterien für jede Kundenanfrage, so dass sie keine Zeit mit dem Schreiben langer und umständlicher Regeln für die Website-Suche verbringen müssen.
- Intelligente Budgetprognose und -zuweisung (Attribution AI): Die genaue Vorhersage und Zuweisung von Marketingbudgets kann eine Herausforderung sein. Historische Daten dienen oft als wichtiger Datenpunkt, spiegeln insbesondere auf digitalen Kanälen jedoch möglicherweise nicht die rasanten Veränderungen der Verbraucherpräferenzen wider. Adobe vereinfacht diesen Prozess mit einer neuen KI-gestützten Funktion: Marketing Mix Modeling. Die prädiktive Modellierungsfunktion kombiniert historische Daten mit Echtzeit-Einblicken aus Adobes KI-Dienst Attribution, um Marken bei der einfachen und genauen Analyse von Marketingausgaben und Kampagnenleistung zu unterstützen, damit sie ihre Ausgaben auf die effektivsten Offline- und Online-Kanäle verlagern können.
Im Rahmen der „Sneaks“ auf dem Adobe Summit gibt Adobe Teilnehmer*innen zudem Einblicke in mehrere KI-Innovationen aus den Adobe-Forschungslaboren. Diese sollen Marken dabei helfen, ihren Kund*innen überzeugende Erlebnisse anzubieten. Die Sneak „Go Beyond Conversion“ nutzt bspw. KI, um Bewertungen von Kund*innen auf Markenwebsites zu bewerten. Marken können so verstehen, wie Website-Besucher*innen mit Inhalten interagieren und Kund*innen so noch bessere Erlebnisse anbieten, um ihre Konversionsrate zu erhöhen.
„Personalisierte Kundenerlebnisse sind in der heutigen Digitalwirtschaft ein entscheidender Differentiator“, so Ritu Jyoti, Group Vice President, Worldwide Artificial Intelligence and Automation Research bei IDC. „KI-gestützte Technologien ermöglichen es Marken, Kund*innen mit Erlebnissen zu begeistern. Adobe Sensei ermöglicht es, Kundendaten zu analysieren, ihr Verhalten vorherzusagen und kontextbezogene Erlebnisse ab der ersten Interaktion anbieten zu können.“
Alle KI-Initiativen von Adobe beruhen auf den Grundsätzen der Rechenschaftspflicht, Verantwortung und Transparenz. Adobe hält sich an die höchsten Standards für die Entwicklung von KI auf ethische und verantwortungsvolle Weise und unter Einbeziehung der Kund*innen und Communities von Adobe.
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