Offer Decisioning

Questa guida descrive il modello di casi di utilizzo di Offer Decisioning, che utilizza Adobe Journey Optimizer (AJO) Decisioning e Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) per implementare una logica di selezione dell’offerta centralizzata che determina l’offerta migliore successiva per ogni profilo cliente su tutti i canali. 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 modello separa la decisione “cosa mostrare” dalla logica del canale “dove mostrarlo”, consentendo una selezione dell’offerta coerente e ottimizzata su e-mail, web, app mobile e qualsiasi altro punto di contatto. AJO Decisioning gestisce l’intero ciclo di vita delle offerte: creazione di offerte e gestione del catalogo, regole di idoneità (chi può vedere ogni offerta), strategie di classificazione (come selezionare tra le offerte idonee), posizionamenti (dove vengono visualizzate le offerte) e criteri decisionali (che associano tutto).

Schema del caso d’uso

Questa sezione descrive il piano di esecuzione e la definizione del modello per offer decisioning.

Offer Decisioning

Utilizza la logica decisionale centralizzata per selezionare l’offerta o il contenuto migliore per un profilo tra canali diversi.

Piano di esecuzione: Valutazione del pubblico > Idoneità dell’offerta > Strategia di classificazione > Esecuzione delle decisioni > Consegna > Generazione rapporti

Panoramica del caso d’uso

Le organizzazioni devono spesso presentare a ciascun cliente l’offerta, la promozione o l’incentivo più pertinente al momento dell’interazione. Che l’interazione si verifichi in una campagna e-mail, su una home page del sito web, all’interno di un’app mobile o in un punto decisionale all’interno di un percorso in più passaggi, la sfida è la stessa: seleziona l’offerta ottimale da un catalogo di opzioni disponibili in base a chi sia il cliente, a cosa si qualifica e a quale offerta è più probabile che generi il risultato desiderato.

Offer Decisioning affronta questo problema centralizzando tutta la logica di selezione delle offerte nel motore di gestione delle decisioni di AJO. Invece di suddividere le assegnazioni delle offerte in singole campagne o canali, il motore decisionale valuta gli attributi di ciascun profilo, l’appartenenza al pubblico e i segnali contestuali per determinare l’offerta migliore in tempo reale. Questa centralizzazione assicura che lo stesso cliente riceva offerte coerenti e ottimizzate indipendentemente dal canale attraverso cui interagisce.

Questo modello si differenzia dalla personalizzazione web/app per visitatore noto per quanto riguarda l’ambito: le decisioni sull’offerta sono indipendenti dal canale e centralizzate, mentre la personalizzazione dei visitatori noti si concentra sulla personalizzazione della superficie digitale. Differisce dalle raccomandazioni comportamentali nel modello di catalogo: utilizza Offer Decisioning quando l’insieme di articoli idonei è disciplinato da regole aziendali, vincoli di idoneità o requisiti normativi (promozioni, prodotti finanziari, incentivi). Utilizza i consigli comportamentali quando il set di elementi è grande, in continua modifica e la selezione è guidata da segnali di affinità o similarità comportamentali (cataloghi di prodotti, librerie di contenuti).

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)

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

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 %

Esempi di casi d’uso tattici

Gli scenari seguenti illustrano come è possibile applicare in pratica Offer Decisioning.

Indicatori chiave di prestazioni

I KPI seguenti aiutano a misurare l’efficacia di un’implementazione di Offer Decisioning.

Applicazioni

In questo modello di caso d’uso vengono utilizzate le seguenti applicazioni Adobe.

Documentazione correlata

Le risorse seguenti forniscono ulteriori dettagli sui componenti utilizzati in questo modello di caso d’uso.

Gestione delle decisioni

Consegna delle offerte

Configurazione dei canali

Authoring e personalizzazione dei messaggi

Campagne e percorsi

Sperimentazione sui contenuti

Tipi di pubblico e segmentazione

Profilo e identità

Modellazione e raccolta dati

Reporting e analisi

Governance dei dati e ciclo di vita

Guardrail

Tutorial