Adobe 運用人工智慧與機器學習,助力個人化行銷創新

Adobe 運用人工智慧與機器學習,助力個人化行銷創新

根據 Adobe 發佈的數位發展報告顯示,多數數位化發展成熟的企業,正提升最佳化及個人化的客戶體驗預算,為協助企業應對跨管道傳遞個人化體驗的挑戰,Adobe 近日宣佈為 Adobe Experience Cloud 中的 Adobe Target 和 Adobe Experience Manager 提供人工智慧和數據驅動的個人化創新。

Adobe Experience Manager 及 Adobe Target 總監 Loni Stark 表示:「個人化必須是每個客戶體驗的核心。否則,品牌將面臨失去客戶忠誠度及業務的風險。Adobe 運用人工智慧及機器學習技術超過十年,透過嶄新的個人化功能,進一步實踐我們的願景,協助品牌無論透過任何螢幕、裝置或管道,皆能在各個層面滿足顧客需求。」

Adobe Target 及 Adobe Experience Manager 配備的全新功能,以及 Adobe Research 前瞻性的專案將能夠:

強化語音互動調查顯示64% 的顧客預計將於未來 5 年內增加使用語音助理,顯示語音日漸成為品牌參與管道的重要性。透過運用 Adobe Target,企業可以為 Amazon Alexa 等的語音助理,重複與測試語音內容及優惠,以傳遞個人化語音體驗。

將顧客最高可能性的行動最佳化︰Adobe Target 現能讓市場行銷人員和數據科學家比較顧客採取行動的機率,例如繼續購物或離開,並將最高機率的行動加入客戶檔案中。品牌可基於顧客最渴望的行動,提供最貼切的體驗。例如,一個銷售傢俱的零售商,可針對顧客購買床的可能性和購買桌子的可能性,分別進行分數設定。零售商亦可在消費者瀏覽網站時,自動宣傳評分最高的商品。 

個人化擴增實境 (AR) 購物體驗:Adobe 為加強未來產品整合,預先公開了一個開發中的個人化研究項目。透過運用 AI,品牌可以隨著顧客的臉部表情變化,於擴增實境中靈活改變產品宣傳。以太陽眼鏡公司為例,當客人因為戴上圓形鏡片的太陽眼鏡而皺眉時,該公司將會宣傳飛行員款式的太陽眼鏡。 

高效能的自動化版面設計︰透過 Adobe Experience Manager 中的 Smart Layout 功能,市場行銷人員可依照每位顧客的行為,自動製作出最符合顧客行為的版面。例如,渡假村可以自動為高爾夫球愛好者和喜好溫泉服務的顧客提供不一樣的設計。 

運用人工智慧驅動的決策優化推薦:Adobe Target 讓市場行銷人員可自動選擇最佳演算法,以傳遞個人化推薦。以家居裝修公司為例,該公司可在同一行銷活動中,同時為主要建築商顧客,和次級顧客如 DIY 愛好者量身訂製宣傳項目。Adobe 亦推出一個全新推薦演算法,可透過自動將最易於預測的購買行為,例如:地理位置或是最喜愛的顏色等顧客特質,做為推薦演算法的歸因。 

透過協作改善客戶體驗:市場行銷人員已迅速意識到與人工智慧協作可打造更快且更靈活的客戶體驗,以提升商業價值。Adobe Target 的 New Personalization Insights Reports 為市場行銷人員分析如何運作演算法。用戶可從中瞭解哪些顧客特質最為重要,或是哪些優惠最容易引起共鳴等洞察。

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