Blueprints: Anwendungsfälle für digitale Erlebnisse

Welche dieser Anwendungsfälle sind für Ihr Unternehmen wichtig? Entdecken Sie, welche Blueprints für digitale Erlebnisse Ihren Geschäftszielen entsprechen.

Anwendungsfall Blueprint Kategorie
Durchführung von anonymem digitalem Zielgruppen-Targeting und Personalisierung. Anonyme Zielgruppenaktivierung Aktivierung von Zielgruppen und Profilen
Erstellen von Zielgruppen für das Targeting in unterstützten Werbenetzwerken.
Zielgruppen-Targeting für bekannte Zielgruppen in Social-Media- und Werbezielen. Online-/Offline-Zielgruppenaktivierung
Online-Personalisierung mit Online- und Offline-Attributen.
Aktivierung von Zielgruppen für bekannte Kanäle, wie E-Mail und SMS.
Zielgruppen- und Profilaktivierung für Cloud-Datenspeicherziele oder Streaming-Ziele für das Tracking, die Speicherung, die Analyse und die Aktivierung von Kundendaten und Erkenntnissen. Aktivierung für Unternehmensziele
Personalisierung und Targeting auf allen Kundeninteraktionskanälen, die auf Experience Cloud basieren Aktivierung mit Experience Cloud-Programmen
Gemeinsame Nutzung von Zielgruppen- und Profildaten von Experience Platform und Experience Cloud-Programmen
Besserer Verbraucherkontext für mitarbeitergestützte Interaktionen wie Support- und Vertriebserlebnisse. Dank der Profilsuche in Experience Platform erhalten Mitarbeiter Kontext zum Verbraucher wie kürzlich durchgeführte Käufe, Kampagneninteraktionen, Neigungen, Zielgruppenzugehörigkeiten und andere Attribute sowie Erkenntnisse, die im Echtzeit-Kundenprofil gespeichert sind. Customer Activity Hub
Analyse von Kundeninteraktionen auf Desktop- und Mobilgeräten, um das Kundenverhalten zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen, mit denen das digitale Kundenerlebnis optimiert werden kann. Cross- Channel Customer Journey Analytics
Analyse von Kundeninteraktionen über sämtliche Kanäle, einschließlich digitaler und Offline-Kanäle, wie Interaktionen mit dem Support und Käufen in Ladengeschäften, um die Customer Journey besser zu verstehen und zu optimieren.
Analyse des Kundenverhaltens vor dem Anruf beim Support. Anrufabwendung
Aufdeckung von Möglichkeiten zur Verbesserung des Self-Service.
Geplante E-Mail-Kampagnen. Batch- Messaging und Platform Customer Journeys
Onboarding- und Re-Marketing-Kampagnen.
Trigger-basierte Nachrichten. Journey Optimizer
Registrierungsbestätigungen.
Abgebrochene Warenkörbe und Anmeldeformulare.
Standortbasierte Nachrichten.
Daten- vorbereitung und -aufnahme Datenerfassung und -vorbereitung
Erfassen von Web- oder Mobile-Daten mit einem zentralen Sammlungs-Tag, wodurch weniger Code für Client-Browser und -Mobile-Apps nötig ist. Propagieren der erfassten Daten an verschiedene Endpunkte aus einer zentralen Datenerfassungsquelle. AEP Sammlung im Unternehmen (Ereignisweiterleitung)
Weiterleiten von erfassten Daten an Partnerprogramme oder Datenspeicher-Standorte für den Gewinn von Erkenntnissen und die Erstellung von Programmen anhand der erfassten Daten.
Datenerfassung mit dem Web SDK
Interaktive Abfrage und Sammlung von Daten. Datenanalyse und Datenintelligenz Daten- analyse, Datenintelligenz und ML
Zeilen- und Spaltenzugriff auf aufgenommene Daten zur Erkundung und Validierung.
Dashboarding und Visualisierung von Daten über Business-Intelligence-Tools.
Extrahieren von Erkenntnissen und Aufdecken von Mustern mit Kundendaten in Experience Platform. Trainieren und Bewerten von Modellen mit diesen Daten. Benutzerdefinierte Datenwissenschaft zur Profilanreicherung
Anreichern des Echtzeit-Kundenprofils mit modellgestützten Erkenntnissen und Attributen für detailliertere Personalisierung und Journey-Optimierung.
Trainieren und Bewerten von Modellen, um Kundenerkenntnisse wie Kunden-Lebenszeitwert, Konversions- oder Abwanderungsneigung, Produkt- und Content-Affinität und Interaktionswerte zu ermitteln.
Landingpage-Optimierung. Verhaltensbasierte Personalisierung Web- und Mobile-Personalisierung
Behavioral Targeting.
Personalisierung basierend auf früheren Produkt-/Content-Ansichten, Produkt-/Content-Affinität, Umgebungsattributen, Third-Party-Zielgruppendaten und demografischen Daten.
Landingpage-Optimierung. Online-/Offline-Personalisierung
Verhaltens- und Offline-Profil-Targeting.
Personalisierung basierend auf vorherigen Produkt-/Content-Ansichten, Produkt-/Content-Affinität, Umgebungsattributen, Third-Party-Zielgruppendaten und Offline-Erkenntnissen, wie Transaktionen, Treue- und CRM-Daten und Modellerkenntnissen.

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