Datenanalyse
 

Verhaltensprognosen können problematisch sein

Die Ermittlung verlässlicher Prognosedaten kann gewisse Herausforderungen mit sich bringen, sowohl in geschäftlicher als auch in technischer Hinsicht.
Identifizierung neuer Zielgruppen
Identifizierung neuer Zielgruppen
Unzureichende Datenmodellierung
Unzureichende Datenmodellierung
Isolierte Daten
Isolierte Daten
Prognose des Kundenverhaltens
Prognose des Kundenverhaltens
 

Neue Erfolge mit Predictive Analytics

Nutzen Sie durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz gewonnene Prognosedaten, um das Echtzeitverhalten von Zielgruppen in lukrative und relevante Erlebnisse zu verwandeln.

Intelligente Zielgruppeneinblicke
Intelligente Zielgruppeneinblicke
Mit Predictive Analytics sowie Daten-Clustering und maschinellem Lernen können Sie die lukrativsten Zielgruppensegmente identifizieren. So können Sie Handlungen besser vorhersagen und effektive und personalisierte Erlebnisse bereitstellen.
Tendenzmodelle für die Erfolgsprognose
Tendenzmodelle für die Erfolgsprognose
Prognose-Tools umfassen häufig Tendenzmodelle zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Kunde konvertiert oder abwandert. Anhand der Modelle können Sie zudem Datenanomalien identifizieren und passend reagieren.
Optimaler Überblick durch ein einheitliches Kundenprofil
Optimaler Überblick durch einheitliches Kundenprofil
Prognosemodelle, die auf einem einheitlichen Kundenprofil basieren, sind extrem leistungsstark. Mit ihnen können wichtige Einblicke für eine effektivere Optimierung der Kundenerlebnisse auf allen Kanälen gewonnen werden.
Zukünftige Interaktionen werden zu Konversionen
Zukünftige Interaktionen werden zu Konversionen
Dank fortschrittlicher Attributionsmodelle, App-Analysen und Echtzeitdaten-Feeds für die Entscheidungsfindung sind Sie besser aufgestellt, die nächsten Schritte der Kunden zu prognostizieren. So können Sie zur richtigen Zeit die richtigen Botschaften, Inhalte und Angebote bereitstellen.
Predictive Analytics
Adobe hat die passende Lösung.
Adobe Analytics gibt Ihnen die nötigen Predictive-Analytics-Tools zur Optimierung von Kundendaten, Identifizierung lukrativer Zielgruppen, Vorhersage zukünftiger Aktionen und für bessere Marketing-Investitionsentscheidungen.

 

Die nächsten Schritte zum Marketing-Erfolg

Erfahren Sie, wie globale Marken Erfolge verzeichnen, indem sie die Customer Journey prognostizieren und Kunden vor Ort ansprechen.
Ellen Lee, Senior VP des Bereichs Global Digital, Hyatt

„Wir möchten wissen, auf was Kunden ansprechen. Jetzt können wir sehen, wie Kunden auf jede Veränderung reagieren.“
– Ellen Lee,
Senior VP of Global Digital, Hyatt
Shelley Wise, Director of Brand Marketing, Princess Cruises
„Wir können Botschaften zielgerichtet senden und so dynamischer und effizienter agieren. Und wir haben diverse Möglichkeiten, Einsparungen zu realisieren – sei es durch Unterdrücken von Werbung oder durch neue Zielgruppen bzw. Look-alike-Zielgruppen.“
– Shelley Wise,
Leiterin des Bereichs Brand Marketing, Princess Cruises

 

Predictive Analytics – Häufig gestellte Fragen

Wie hilft Predictive Analytics bei der Identifizierung von Zielgruppen?
Das Analyse-Tool verarbeitet große Variablensätze gleichzeitig, um Besucher dynamisch einzustufen und Zielgruppen für weitere Analysen, Targeting und Personalisierung zu erstellen.
Muss ich Regeln für Predictive Analytics festlegen, um die Dimensionen anzuzeigen, die überprüft werden müssen?
Bei Verwendung von Adobe Analytics können Sie entweder vordefinierte Latenztabellen nutzen oder Ad-hoc-Attributionsmodelle erstellen, um Datenvisualisierungen anzupassen.
Kann ich feststellen, welche Erlebnisse und Inhalte zu einem Ereignis oder einer Konversion beigetragen haben?
Mit der richtigen Lösung ist dies möglich. Die Prognosefunktionen von Adobe Analytics umfassen ein Gewichtungsanalyse-Tool, das die entscheidenden Unterschiede identifiziert.
Welche Vorteile bietet Predictive Analytics im Vergleich zu unseren Prognosemodellen?
Anstatt Kaufdaten zu aggregieren, erhalten Sie mit Predictive Analytics einen Tendenzwert für jede Kundeninteraktion. Mit diesen Werten können Sie dann genauere Prognosemodelle entwickeln.
Kann das Predictive-Analytics-Tool von Adobe mit daten aus dritter Hand synchronisiert werden?
Ja. Sie können sich ein genaues und einheitliches Bild der Kundeninteraktionen auf allen Kanälen machen, indem Sie Erlebnisdaten mit anderen Kundendatenquellen kombinieren.
Besteht ein Unterschied zwischen Data-Mining und maschinellem Lernen?
Ja. Data-Mining ist der Prozess, bei dem Einblicke aus Datensätzen gewonnen werden. Maschinelles Lernen ist die Fähigkeit von Computern, ohne Eingriff eines Programmierers zu „lernen“.

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