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Adobe 开放数据科学和算法优化功能 助品牌善用 AI 提供个人化服务

[日期:2017-08-07] 来源:linuxpilot.net  作者:Linux [字体: ]

今天,最成功的品牌已运用数据科学将体验个人化和满足客户所需。不少品牌都已在内部建构统计模型和算法以自订体验,但它们当中大部分却未能充分利用人工智能技术。

有见及此,Adobe 近日宣布开放 Adobe Marketing Cloud 中的个人化引擎:Adobe Target 的数据科学和算法优化功能。品牌可在 Adobe Target 中使用自己的数据模型和算法,为每位客户提供最佳体验。此外,公司还宣布推出其机器学习及人工智能框架 Adobe Sensei 驱动的 Adobe Target 的新功能,进一步加强客户建议和定位的准确度,强化体验及自动传递个人化优惠。

Adobe Experience Manager 及 Adobe Target 副总裁 (vice president, Adobe Experience Manager and Adobe Target) Aseem Chandra 表示︰「消费者的期望已大幅提高,品牌不能再视高度个人化为一个选项,而是势在必行的。一些较进取的品牌已开发出自己的算法。在与 Adobe Target 融合后,品牌可将其专长结合 Adobe 的人工智能及机器学习工具的能力,来预测客户的需求并在其发出要求前传递给他们,从而推动强大的商业效益及品牌忠诚度。」

将自身的算法带进一个领先市场营销平台的能力是最为业界重视的。品牌可受惠于将其行业专长融入 Adobe Sensei 的先进机器学习和 Adobe Target 的人工智能内,以大量提供尊属的客户体验。例如,一所金融服务机构已创造出自己的算法以预测哪些客户最有机会对某一优惠作出回应,他们便可将这个算法结合到 Adobe Target 中进行即时浏览量测试,确保能为每位客户提供最佳的优惠。

此外,Adobe 也在 Adobe Target 中推出了 Adobe Sensei 的新功能,让品牌建立更具个人化的客户体验:

  • 一键个人化:有了 Auto-Target 的新功能,市场营销人员可快速地在其数码平台中无限次传递个人化客户体验,其中包括网页、应用程式和物联网装置用户界面等。Auto-Target 会运用 Adobe Sensei 来判断何为每位客人的最佳体验,并持续根据客户採取的后续行动不断优化这些体验。例如,一所连锁酒店可透过星级会员的订单及手机应用程式的互动得知他们喜欢到热带地区旅游,然后为其提供有关热带地区的资讯及内容,藉以增加会员的互动及忠诚度。
  • 个人化建议:Adobe Target 中的最新建议技术允许品牌评估客户的意向以更方便预测客户最想要的内容及产品。运用基于自然语言处理的技术,个人化建议会将客户的行动转化成近似语言的指令。这些指令将被根据相似度分类,用作更个人化地传递客户体验。例如,一个零售商看到客户点阅生态环保洗衣技术的影片及购买可分解的干衣机衣物柔顺纸后,便可为客户提供有关生态环保洗衣剂的自订建议。早期的测试结果显示了这种先进的数据科学较其他算法带来 60% 改善。
  • 自动优惠:品牌可保证自动在芸芸的优惠中选取最合适的一个,并于适当的时间显示给适当的人。例如,一所提供金融服务的企业可根据每位客户的浏览路径、户口状况、搜索字眼等自动把它的按揭、信用卡及网上帐单优惠变得个人化,来保证在最佳时机送上最佳优惠。
  • 精准定位:随着 Adobe Target 与 Adobe Analytics Cloud 的增强整合,市场营销人员可运用行为及受众数据进行的分析作出更深层的区隔以达至更精准地定位。例如,Adobe Analytic Cloud 洞察出某汽车品牌的活跃购买受众中大部分使用智能手机手机找寻目标车款的资料,便可透过 Adobe Target 为他们提供更个人化的体验。

 本文永久更新链接地址http://www.linuxidc.com/Linux/2017-08/146093.htm 

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