Adobe Target 및 Actionable AI Insights 도입에 대해 알아야 할 사항

인공 지능 또는 인공 지능은 현대 디지털 마케팅 전문가들 사이에서 유행어이며 모든 정당한 이유가 있습니다. 개인화된 고객 경험과 관련하여 AI는 인간의 편견을 없애고 전환율을 높이며 방문자 관점을 통합하고 수동 데이터 평가의 필요성을 없앨 수 있습니다. Adobe Target이 실행 가능한 AI 통찰력을 도입한다는 점에 유의해야 합니다. 예, Adobe Sensei를 기반으로 하는 Adobe Target을 통해 AI 및 기계 학습의 이점을 최대한 활용할 수 있습니다. 이점에 관해서는 Adobe Target에서 Sensei의 AI 지향 사용자 정의를 그 어느 때보다 활용할 수 있도록 전환율을 높이는 것 이상입니다.

Forbes에 게시된 기사에 따르면 Acrobat 및 Photoshop을 제작한 Adobe는 심오한 지식과 경험은 물론 AI에 대한 사려 깊은 접근 방식을 보유하고 있습니다. AI에 관한 한, AI는 몇 년 동안 Adobe 애플리케이션의 중요한 요소였습니다. 오늘날 Adobe는 Document Cloud, Experience Cloud 및 Creative Cloud의 다양한 제품에 대해 기존 AI, 딥 러닝 및 머신 러닝 플랫폼을 실행합니다. Adobe는 지루하고 시간이 많이 걸리는 작업을 없애고 그 어느 때보다 창의적인 작업에 집중할 수 있는 도우미와 같은 AI를 제공합니다. Adobe Target 및 실행 가능한 AI 도입에 대해 자세히 알아보려면 계속 읽으십시오.

머신 러닝 알고리즘 최대한 활용하기

오늘날 많은 사람들이 Adobe Target에서 얻을 수 있는 가장 필수적인 기계 학습 및 AI 기능인 자동 대상 및 자동화된 개인화를 사용합니다. 알고리즘에 관한 한 이러한 기능은 모든 방문자에 대해 액세스 가능한 모든 프로필 데이터를 사용합니다. 여기에는 지리적 위치 및 행동 변수와 같은 자사 데이터와 고객 문서 또는 SaaS CRM 또는 솔루션을 자주 제공하는 타사 데이터가 포함됩니다.

그런 다음 알고리즘은 모든 경험에 대한 전환을 가장 잘 예측하는 특성을 이해합니다. 이러한 알고리즘은 무적의 전환 상승을 유도하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 자동 타겟을 극적으로 사용하는 사람은 전환율이 20%-80% 증가하는 것을 자주 관찰합니다. 그리고 그것과 같은 것은 없습니다. 그러나 후속 광고 캠페인에 대해 알리기 위해 그러한 승리와 손실에서 무엇을 알 수 있습니까?

현재 Adobe Target에서 AI 기반 활동과 관련된 Insights 보고서를 평가하고 있습니다. 이러한 모든 보고서는 모든 경험이 어떻게 수행되었는지 확인하고 어떤 개별 프로필 특성이 알고리즘의 선언에 가장 큰 영향을 미쳤는지 알려 정확한 경험을 제공합니다.

그런 다음 그러한 통찰력으로 한 차원 더 깊이 파고들면 어떻게 될까요? 이러한 알고리즘이 특정 선택을 한 이유에 대해 더 많은 비전이 있고 청중 또는 프로필 특성의 병합과 같은 측면을 이해하여 알고리즘이 특정 경험을 제공하도록 했다면 어떻게 될까요? Adobe 목표 가격 책정 응용 프로그램에 관한 한 최대의 향상된 고객 경험을 제공할 뿐만 아니라 유익합니다. 그런 다음 응용 프로그램을 선택할 때 비용을 고려해야 합니다.

인사이트 보고서는 향상된 가시성을 제공합니다.

Adobe Target은 자동화된 개인화 및 자동 대상 작업과 관련하여 두 개의 새 탭을 Insights 보고서에 통합하고 있습니다. 이러한 탭은 알고리즘이 훈련 정보 또는 데이터의 사전 처리를 완료하고 맞춤형 콘텐츠를 적극적으로 제공할 때 얻을 수 있는 두 개의 새로운 표 형식 보고서에 대한 입장을 제공합니다. 알고리즘이 시간이 지남에 따라 자체적으로 개선되면 이러한 Insight 보고서는 계절성, 개발 등으로 인한 변경 사항을 보여주기 위해 최신 상태로 나타납니다. 두 가지 새로운 Insights 보고서는 다음과 같습니다.

모델 속성 순위

이 보고서의 경우 모델에 대한 입력을 통해 모델의 모든 영향 요인을 평가합니다. 다시 말하지만 인플루언서는 제1자 소비자 속성, 제2자 정보 또는 고객 관계 관리 또는 CRM 시스템의 데이터 또는 제3자가 획득하거나 구매한 데이터일 수 있습니다. 보고서는 "머신러닝 알고리즘이 정확한 경험을 제공하기 위해 판단할 때 가장 강력한 것으로 인식하는 특정 프로필 특성은 무엇입니까?"라는 질문에 대한 답변을 제공합니다. 보고서는 고객이 CRM에서 구매자로 일한 기간과 같이 중요하지 않다고 생각한 모델 기여가 실제로 특정 모델에 주목할 만한 입력으로 이어졌음을 보여줄 수 있습니다. 이러한 학습은 그러한 속성에 따라 콘텐츠뿐만 아니라 경험을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동화된 세그먼트 통찰력

Automated Segment Insights 보고서는 모델이 정보에서 귀하의 다양한 제안과 그들이 반응한 제안에 대해 다른 방식으로 반박하는 것으로 인식하는 명확한 규모의 접근 방식의 상위 10명의 청중을 보여줍니다. 이 보고서는 "대상 고객 중 누가 내 수많은 제안에 가장 많이 응답했으며 각각이 정확한 제안에 응답했습니까?"라는 중요한 질문에 대한 답변을 제공합니다. 예를 들어, AI Insight 보고서는 Millennials와 같은 도시 거주자가 20% 할인 및 무료 배송 제안에 완벽한 방식으로 반응한 반면 업타운 베이비 붐 세대는 고객 충성도를 활용하게 하는 제안을 선택했음을 공개할 수 있습니다. 그들이 산 물건에 대한 포인트. 이러한 종류의 데이터는 향후 모든 청중에게 구축하고 제공할 제안 유형에 대한 이해 가능한 방향을 제공합니다.

마무리

이러한 모든 새로운 보고서를 통해 Adobe Target은 기본적으로 서빙 접시에 대한 유용한 통찰력을 제공합니다. 냅킨을 펼치고 같은 것을 삽입하고 제공되는 것을 즐기기만 하면 됩니다. 앞으로 몇 년 동안 알고리즘 레버를 더 많이 그릴 수 있는 속성을 검색한 다음 보호 또는 방어 기능을 사용하여 해당 레버를 너무 멀리 당겨서 알고리즘의 무결성을 모두 잃게 되는 일이 없도록 해야 합니다. 귀하의 이익을 위해 제안합니다. 이러한 종류의 새로운 속성은 현재 진행 중인 경로를 공개하여 이러한 알고리즘이 작동하는 방식에 대한 명확성과 알고리즘을 최대한 제어할 수 있도록 합니다. 이 모든 것은 향상된 고객 경험을 전체적으로 사용자 정의하고 제공하기 위해 Adobe Target에서 AI의 우위를 완전히 느슨하게 하는 최종 목표에 필수적입니다.