Web-/App-Personalisierung für bekannte Besucher
In diesem Handbuch wird das Anwendungsfallmuster für die Web-/App-Personalisierung beschrieben, bei dem Adobe Journey Optimizer (AJO) und Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) verwendet werden, um identifizierten Besuchern personalisierte Inhalte über digitale Oberflächen hinweg bereitzustellen. Er wurde für Lösungsarchitekten, Marketing-Techniker und Implementierungstechniker entwickelt, die verstehen müssen, was dieses Muster bewirkt, welche Geschäftsziele es unterstützt, welche taktischen Anwendungsfälle es ermöglicht und welche Adobe-Anwendungen beteiligt sind.
Die Web-/App-Personalisierung bekannter Besucher ist das primäre Personalisierungsmuster für authentifizierte digitale Erlebnisse. Im Gegensatz zur anonymen Besucherpersonalisierung, die ausschließlich auf Verhaltenssignalen in der Sitzung beruht, nutzt dieses Muster das gesamte einheitliche Profil: historische Verhaltensdaten, Segmentzugehörigkeit, Treuestufe, Kaufverlauf, Lebenszyklusstadium, berechnete Attribute und Tendenzwerte. Es unterstützt die Personalisierung auf allen Web-Seiten (über den AJO-Web-Kanal), in mobilen In-App-Nachrichten und Inhaltskarten.
Anwendungsfallmuster
In diesem Abschnitt werden das Kernmuster und der Ausführungsplan beschrieben.
Web-/App-Personalisierung für bekannte Besucher
Stellen Sie einem identifizierten Besucher auf der Grundlage von Echtzeit-Profil und Segmentzugehörigkeit personalisierte Inhalte, Angebote oder Angebote auf Web-, Mobile-In-App- und Inhaltskartenoberflächen bereit.
Ausführungsplan: Zielgruppenbewertung > Personalization Decisioning > Oberflächen-/Kanalkonfiguration > Inhaltsbereitstellung > Impression-Tracking > Berichterstellung
Anwendungsfall - Übersicht
Unternehmen mit authentifizierten digitalen Eigenschaften - E-Commerce-Websites, Bankportale, Abonnement-Services, Treueprogramme, mobile Apps - müssen personalisierte Erlebnisse bereitstellen, die die Beziehung jedes Kunden zur Marke widerspiegeln. Wenn sich ein Besucher anmeldet oder durch Identitätsauflösung erkannt wird, kann die Plattform auf sein gesamtes Profil zugreifen und Inhalte bereitstellen, die auf seine spezifischen Attribute, Verhaltensweisen und Vorlieben zugeschnitten sind.
Dieses Muster behandelt das Szenario, in dem ein identifizierter Besucher über eine Web-Eigenschaft ankommt oder eine Mobile App öffnet, und das System muss den optimalen Inhalt, das optimale Angebot oder die optimale Promotion ermitteln, die basierend auf Echtzeit-Profildaten und der Zielgruppenzugehörigkeit angezeigt werden soll. Die Personalisierungsentscheidung findet am Edge in Millisekunden statt und ermöglicht die Bereitstellung von Inhalten in Subsekunden ohne merkliche Latenz.
Das Muster unterstützt sowohl deterministische Personalisierung (bei der bestimmte Inhalte bestimmten Zielgruppensegmenten zugeordnet sind) als auch dynamische Entscheidungsfindung (bei der AJO Decisioning Eignungsregeln und Rangfolgestrategien bewertet, um den optimalen Inhalt pro Profil auszuwählen). Es umfasst mehrere digitale Oberflächen - Web-Seiten, mobile In-App-Nachrichten und Inhaltskarten - und ermöglicht so eine konsistente Personalisierung auf allen digitalen Journey-Seiten des Kunden.
Wichtige Geschäftsziele
Die folgenden Geschäftsziele werden durch dieses Anwendungsfallmuster unterstützt.
Bereitstellen personalisierter Kundenerlebnisse
Passen Sie Inhalte, Angebote und Nachrichten an individuelle Voreinstellungen, Verhaltensweisen und Lebenszyklusphasen an. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellen personalisierter Kundenerlebnisse.
KPIs: Interaktion, Konversionsraten, Kundenzufriedenheit (CSAT)
Website-Interaktion steigern
Verbesserung der Besuchszeit auf der Site, der Seiten pro Sitzung und der Interaktion mit Web-Inhalten durch relevante Erlebnisse. Weitere Informationen finden Sie unter Website-Interaktion .
KPIs: Besuchszeit pro Seite (Web), Interaktion, Konversionsraten
Erhöhen der Interaktion mit Mobile Apps
Fördern Sie die tägliche aktive Nutzung, die Aktivierung von Funktionen und In-App-Konversionen durch personalisierte In-App-Erlebnisse.
KPIs: Interaktion, Kundenbindung, Konversionsraten
Beispiele für taktische Anwendungsfälle
Im Folgenden finden Sie häufige taktische Implementierungen dieses Musters:
- Startseiten-Personalisierung nach Treuestufe oder Lebenszyklusstufe - Zeigen Sie verschiedene Hero-Banner an, je nachdem, ob der Kunde neu, aktiv, gefährdet oder VIP ist
- Produktempfehlungskarussell basierend auf dem Kaufverlauf - zeigt relevante Produktvorschläge basierend auf früheren Kaufdaten und Produktaffinitätswerten auf
- Personalisiertes Werbebanner nach Kundensegment - zeigt verschiedene Angebote für hochwertige, risikobehaftete und neue Kundensegmente an.
- In-App-Nachricht für mobile Benutzer basierend auf der Aktivierung von Funktionen - führt Benutzer zu selten genutzten Funktionen basierend auf ihren Nutzungsmustern
- Inhaltskarte mit personalisiertem Angebot im Konto-Dashboard - beständige, ausgeschlossene Angebote, die auf das Kundenprofil zugeschnitten sind
- Personalisierte Preis- oder Rabattanzeige auf Basis der Kundenebene - Anzeige stufenspezifischer Preise oder exklusiver Rabatte für Mitglieder des Treueprogramms
- Crosssell-Empfehlungs-Widget basierend auf eigenen Produkten — schlagen ergänzende Produkte oder Services basierend auf aktuellem Portfolio vor
- Personalisierte Navigation oder Inhaltsreihenfolge auf der Grundlage von Interessen - Sortieren Sie Inhaltsmodule oder Navigationselemente basierend auf demonstrierten Voreinstellungen neu
Wichtige Performance-Indikatoren
Mit den folgenden KPIs kann die Effektivität dieses Anwendungsfallmusters gemessen werden.
Programme
Die folgenden Anwendungen werden in diesem Anwendungsfallmuster verwendet.
- Adobe Journey Optimizer (AJO) - Web-Kanalkonfiguration, In-App-Kanalkonfiguration, Konfiguration des Inhaltskarten-Kanals, Entscheidungsfindung (Angebotsauswahl und Rangfolge), Nachrichtenbearbeitung (Erstellung personalisierter Inhalte), Kampagnenausführung, Inhaltsexperimentierung und Reporting
- Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) - Zielgruppenbewertung (Edge, Streaming und Batch), Echtzeit-Profilsuche über Edge Network, Profilanreicherung mit berechneten Attributen und Tendenzwerten
- Adobe Experience Platform (AEP) - Profilspeicher, Identity Service, Web SDK, Mobile SDK, Datenstromkonfiguration, Edge Network-Bereitstellung
Verwandte Dokumentation
Die folgenden Ressourcen enthalten weitere Details zu den Technologien und Konfigurationen, auf die in diesem Handbuch verwiesen wird.