AI의 강력한 기능 활용: Adobe Target을 통한 고급 실험
이 세션에서는 Adobe Target을 통한 고급 A/B 테스트 및 AI 기반 개인화에 대한 모범 사례를 배우고 AI 기반 의사 결정을 사용하여 플랫폼 간에 동적 콘텐츠를 제공하는 방법을 알아봅니다. Adobe Target, CJA 및 RTCDP을 통합하여 포괄적인 실험 전략을 구축하고 채널 전반의 실험을 분석하는 방법을 살펴봅니다.
토론 점수
- 고급 A/B 테스트 및 AI 기반 개인화에 대한 우수 사례
- AI 기반 의사 결정을 활용하여 플랫폼 간에 동적 콘텐츠 제공
- 포괄적인 실험 전략을 위해 Adobe Target, CJA 및 RTCDP 활용
주요 개선 사항
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Personalization 및 AI 통합 Personalization은 고객 경험을 개선하는 데 중요하며 Adobe Target과 같은 AI 기반 도구를 통해 기업이 규모에 맞게 최적화하고 개인화할 수 있습니다. 자동 할당, 자동 타겟, 자동화된 개인화 및 권장 사항과 같은 기능은 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 맞춤화된 경험을 제공합니다.
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Adobe Target 기능 Adobe Target은 네 가지 주요 개인화 자동화 활동** 자동 할당(트래픽을 가장 성과가 좋은 경험으로 전환), 자동 타겟(각 사용자에게 최상의 경험을 제공), 자동화된 개인화(고유한 경험을 위해 여러 요소를 결합) 및 권장 사항(사용자 행동을 기반으로 개인화된 제안 제공)을 제공합니다.
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트래픽 요구 사항 및 통계적 신뢰도 트래픽 임계값은 자동화 활동에서 통계적 유의성에 필수적입니다. 예를 들어 자동 할당을 사용하려면 약 1000명의 방문자와 50개의 전환이 있어야 95% 신뢰 구간을 달성할 수 있습니다. 방문자당 매출과 같은 지표에 더 높은 트래픽이 필요합니다.
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다른 Adobe 솔루션과 통합 Adobe Target은 Adobe Analytics, AEM, RT CDP 및 Customer Journey Analytics과 원활하게 통합되므로 기업이 온라인 및 오프라인 데이터를 통합하고 보고 기능을 향상하며 전략을 효과적으로 최적화할 수 있습니다.
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마케팅에서 AI의 역할 생성 AI와 머신 러닝이 마케팅과 고객 경험을 혁신하고 있습니다. 2026년까지 조직의 60%가 비즈니스 기술에 내장된 AI 기반 기능을 사용하여 기술 전문가가 아닌 팀도 깊은 기술 전문 지식 없이도 AI 기능을 활용할 수 있게 될 전망이다.