Percorso cross-channel con decisioni

Questa guida descrive il percorso cross-channel con modello di caso d’uso decisioning, che utilizza Adobe Journey Optimizer e Adobe Real-Time Customer Data Platform per orchestrare percorsi multi-step e multicanale che incorporano decisioni in tempo reale in uno o più nodi di percorso. È progettato per architetti di soluzioni, tecnici di marketing e tecnici di implementazione che devono comprendere il funzionamento di questo modello, gli obiettivi aziendali supportati, i casi di utilizzo tattici che consente e le applicazioni Adobe coinvolte.

Il percorso cross-channel con decisioning è il modello di orchestrazione delle campagne più sofisticato nell’ecosistema Adobe Experience Platform. Estende percorsi orchestrati in più passaggi incorporando decisioni in tempo reale, utilizzando AJO Decisioning per valutare il contesto corrente di un profilo e selezionare in modo dinamico il canale, il contenuto o l’offerta ottimale in uno o più punti decisionali all’interno dell’area di lavoro del percorso.

Schema del caso d’uso

percorso cross-channel con decisioning

Orchestrazione di un percorso multicanale in più passaggi che incorpora decisioni in tempo reale in uno o più nodi per selezionare il canale, il contenuto o l’offerta ottimale.

Piano di esecuzione: Valutazione del pubblico > Esecuzione del Percorso > Nodo di decisione > Selezione canale > Consegna messaggi > Reporting

Panoramica del caso d’uso

Le organizzazioni devono sempre più spesso fornire percorsi di clienti adattativi e personalizzati che rispondano in modo dinamico al contesto in tempo reale di ogni individuo, anziché seguire una sequenza fissa e predeterminata. Il canale preferito dai clienti, la cronologia del coinvolgimento, il livello di fedeltà, il valore previsto per il ciclo di vita e gli interessi attuali dei prodotti contribuiscono a determinare quale sia l’azione migliore da intraprendere in ogni punto di contatto.

Il percorso cross-channel con il decisioning soddisfa questa esigenza combinando due potenti funzionalità di AJO: l’orchestrazione del percorso (che gestisce il flusso in più passaggi, la tempistica, le condizioni e la distribuzione del canale) e il decisioning (che valuta le regole di idoneità, applica le strategie di classificazione e seleziona l’offerta ottimale o la variante di contenuto a ogni punto decisionale).

Questo modello è appropriato quando:

  • Il percorso deve adattarsi in modo dinamico allo stato in tempo reale di ciascun profilo, anziché seguire un canale fisso o una sequenza di contenuti
  • Offerte multiple, varianti di contenuto o canali sono candidati in uno o più nodi di percorso e l’opzione migliore deve essere selezionata in base al contesto del profilo
  • Per ottimizzare la selezione delle offerte in tutto il percorso è necessaria una classificazione basata su IA o su formula
  • L’organizzazione desidera consolidare la logica di selezione dei canali e la gestione delle offerte in un framework decisionale centralizzato anziché mantenere una logica di ramificazione complessa

Il pubblico di destinazione include gli addetti al marketing che gestiscono programmi del ciclo di vita, percorsi di fidelizzazione, sequenze di riconquista e flussi di onboarding in cui la personalizzazione su larga scala richiede un processo decisionale automatizzato in ogni punto di contatto.

NOTE
Se il percorso non richiede decisioni dinamiche sui singoli nodi, ad esempio un programma di sviluppo o onboarding a sequenza fissa, vedere percorso orchestrato in più passaggi. Tale modello è più semplice da configurare e non richiede AJO Decisioning.

Obiettivi aziendali chiave

I seguenti obiettivi di business sono supportati da questo modello di casi d’uso.

Distribuisci esperienze cliente personalizzate
Personalizza contenuti, offerte e messaggi in base a preferenze, comportamenti e fasi del ciclo di vita individuali.
KPI: coinvolgimento, tassi di conversione, soddisfazione del cliente (CSAT)

Aumenta la fedeltà dei clienti e il valore del ciclo di vita
Approfondisci le relazioni con i clienti e massimizza il valore a lungo termine tramite programmi di fidelizzazione, premi e coinvolgimento personalizzato.
KPI: Valore ciclo di vita cliente, mantenimento, upselling/cross-selling %

Miglioramento della conservazione dei clienti
Coinvolgi e rinnova i clienti esistenti tramite esperienze basate sul valore aggiunto e lo sviluppo di relazioni continuative.
KPI: mantenimento, valore del ciclo di vita del cliente, coinvolgimento

Incrementa le vendite incrociate e incrementa i ricavi
Promuovere prodotti o servizi complementari e di alta qualità ai clienti esistenti in base al comportamento e alla cronologia degli acquisti.
KPI: % vendite incrociate/upselling, ricavi incrementali, valore ciclo di vita cliente

Esempi di casi d’uso tattici

Gli scenari seguenti illustrano come applicare nella pratica il percorso cross-channel con il decisioning.

  • percorso di recupero adattivo: un percorso in più passaggi in cui il processo decisionale seleziona il canale (e-mail, push o SMS) in base alla cronologia di coinvolgimento di ciascun profilo e seleziona in modo dinamico la migliore offerta di incentivo in base al valore previsto del ciclo di vita
  • percorso del ciclo di vita con le migliori azioni successive: le decisioni determinano cosa comunicare in ogni fase del ciclo di vita del cliente, scegliendo tra contenuti di onboarding, offerte di cross-selling, premi fedeltà o incentivi alla fidelizzazione
  • Onboarding personalizzato con selezione dinamica dei contenuti: nuovo percorso di onboarding dei clienti in cui ogni punto di contatto utilizza il decisioning per selezionare i contenuti, i suggerimenti o le offerte di attivazione più rilevanti per la formazione sui prodotti
  • percorso di programmi fedeltà cross-channel con premi personalizzati — I membri fedeltà progrediscono attraverso un percorso in cui il processo decisionale seleziona offerte di premi personalizzate in base a livello, cronologia acquisti e affinità tra categorie
  • Nuovo coinvolgimento dinamico con ottimizzazione di canali e incentivi — Nuovo coinvolgimento inattivo del cliente in cui sia il canale di sensibilizzazione che l’incentivo vengono selezionati in modo dinamico per massimizzare la probabilità di risposta
  • Consigli sul ciclo di vita del cliente con contenuti classificati in base all’intelligenza artificiale: percorso di sviluppo continuo in cui il decisioning basato sull’intelligenza artificiale seleziona i contenuti o i prodotti più rilevanti in ogni punto di contatto

Indicatori chiave di prestazioni

Utilizza i seguenti KPI per misurare l’efficacia di questo modello di caso d’uso.

KPI
Descrizione
Approccio di misurazione
Percentuale di completamento percorso
Percentuale di profili che completano l’intero percorso
Rapporto percorso: completato/inserito
Tasso di accettazione offerta
Percentuale di offerte selezionate con decisioni che sono coinvolte con (selezionate, riscattate)
Rapporto sulle decisioni: clic sulle offerte/impression delle offerte
Tasso di coinvolgimento canale
Percentuali di apertura e clic su ogni canale utilizzato nel percorso
Metriche di consegna per canale nel rapporto del percorso
Tasso di conversione
Percentuale di partecipanti al percorso che hanno completato l’azione di conversione target
Tracciamento degli eventi di uscita dal percorso o analisi CJA funnel
Percentuale di offerte di fallback
Percentuale di richieste di decisione che restituiscono l’offerta di fallback anziché un’offerta personalizzata
Rapporto Decisioning: selezioni di fallback/selezioni totali
Impatto del valore del ciclo di vita del cliente
Variazione di CLV per i partecipanti al percorso rispetto al gruppo di controllo
Analisi per coorte CJA con confronto dei dati di sospensione
Ricavi da vendite incrociate/upselling
Ricavi incrementali attribuiti alle offerte selezionate nel processo decisionale
Analisi dell’attribuzione CJA sulle conversioni guidate dall’offerta
Decisioning dell’efficacia della classificazione
Differenza di prestazioni tra le offerte classificate in base all’intelligenza artificiale e la selezione casuale/basata sulla priorità
Esperimento A/B che confronta le strategie di classificazione

Applicazioni

Per implementare questo modello di caso d’uso vengono utilizzate le seguenti applicazioni.

  • Adobe Journey Optimizer (AJO) — orchestrazione del Percorso (progettazione area di lavoro con più passaggi, condizioni di ingresso, attese, condizioni, criteri di uscita), authoring dei messaggi tra canali, configurazione della superficie di canale, gestione dei conflitti e delle priorità
  • Adobe Journey OptimizerDecisioning — Gestione di offerte e contenuti, regole di idoneità, strategie di classificazione (priorità, formula, IA), criteri di decisione, posizionamenti, offerte di fallback
  • Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) — Valutazione del pubblico per i segmenti di idoneità delle offerte e delle voci di percorso, arricchimento dei profili con attributi calcolati e punteggi di propensione, applicazione del consenso e della governance
  • Adobe Experience Platform (AEP) — Archivio Profilo cliente in tempo reale, servizio Identity per la risoluzione cross-channel, modellazione dati e infrastruttura di acquisizione

Documentazione correlata

Le risorse seguenti forniscono ulteriori dettagli sulle funzionalità utilizzate in questo modello di caso d’uso.

Orchestrazione percorso

Gestione delle decisioni

Configurazione dei canali

Authoring e personalizzazione dei messaggi

Gestione dei conflitti, delle priorità e delle frequenze

Tipi di pubblico e segmentazione

Reporting e analisi

Profilo e identità

Governance dei dati e consenso

Guardrail

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