Webbadress-/apppersonalisering för kända besökare

Den här guiden beskriver det kända besökarmönstret för webb-/apppersonalisering, som använder Adobe Journey Optimizer (AJO) och Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) för att leverera personaliserat innehåll till identifierade besökare över digitala ytor. Det är utformat för lösningsarkitekter, marknadsföringsteknologer och implementeringstekniker som behöver förstå vad mönstret gör, vilka affärsmål det stöder, vilka taktiska användningsfall det möjliggör och vilka Adobe-program det gäller.

Personalisering av webben/appar som är kända besökare är det primära personaliseringsmönstret för autentiserade digitala upplevelser. Till skillnad från personalisering av anonyma besökare, som enbart bygger på beteendesignaler i sessioner, utnyttjar det här mönstret den fullständiga enhetliga profilen: historiska beteendedata, segmentmedlemskap, lojalitetsnivå, inköpshistorik, livscykelstadium, beräknade attribut och benägenhetspoäng. Det har stöd för personalisering på webbsidor (via AJO webbkanal), mobilmeddelanden i appen och innehållskort.

Använd skiftlägesmönster

I det här avsnittet beskrivs grundmönstret och dess körningsplan.

Webbadress-/apppersonalisering för kända besökare

Leverera personaliserat innehåll, erbjudanden eller kampanjer till en identifierad besökare baserat på realtidsprofil och segmentmedlemskap på webben, mobiler i appen och innehållskortsytor.

Körningsplan: Målgruppsutvärdering > Personalization Decisioning > Konfiguration av yta/kanal > Innehållsleverans > Impression Tracking > Reporting

Använd ärendeöversikt

Organisationer med autentiserade digitala resurser - e-handelsplatser, bankportaler, prenumerationstjänster, lojalitetsprogram, mobilappar - måste leverera personaliserade upplevelser som speglar varje kunds relation till varumärket. När en besökare loggar in eller identifieras via identitetsupplösning kan plattformen få tillgång till sin fullständiga enhetliga profil och leverera innehåll som är anpassat till deras specifika attribut, beteenden och inställningar.

Det här mönstret åtgärdar det scenario där en identifierad besökare kommer till en webbegenskap eller öppnar en mobilapp, och systemet måste avgöra vilket innehåll, erbjudande eller erbjudande som ska visas baserat på realtidsprofildata och målgruppsmedlemskap. Personaliseringsbeslutet fattas i kanten i millisekunder, vilket möjliggör leverans av underordnat innehåll utan märkbar fördröjning.

Mönstret stöder både deterministisk personalisering (där specifikt innehåll mappas till specifika målgruppssegment) och dynamisk beslutsfattande (där AJO Decisioning utvärderar behörighetsregler och rankningsstrategier för att välja det optimala innehållet per profil). Det omfattar flera digitala ytor - webbsidor, mobilmeddelanden i appen och innehållskort - vilket möjliggör enhetlig personalisering i hela kundens digitala resa.

Viktiga verksamhetsmål

Följande affärsmål stöds av det här användningsmönstret.

Leverera personaliserade kundupplevelser

Skräddarsy innehåll, erbjudanden och budskap efter enskilda preferenser, beteenden och livscykelsteg. Mer information finns i Leverera personaliserade kundupplevelser.

KPI engagemang, konverteringsgrader, kundnöjdhet (CSAT)

Öka webbplatsengagemanget

Förbättra tiden på webbplatsen, sidor per session och interaktion med webbinnehåll genom relevanta upplevelser. Mer information finns i Öka webbplatsengagemanget.

KPI Tid på (webb) sida, engagemang, konverteringsgrader

Öka mobilappsengagemanget

Öka den dagliga användningen, användningen av funktioner och konverteringar i appar genom personaliserade upplevelser i appen.

KPI engagemang, lagring, konverteringsgrader

Exempel på taktiska användningsfall

Nedan följer några vanliga taktiska implementeringar av det här mönstret:

  • Personalisering av hemsidans hjälte efter lojalitetsskikt eller livscykelstadium - visa olika hjältebanners baserat på om kunden är ny, aktiv, i farozonen eller VIP
  • Produktrekommendationsrapport baserad på inköpshistorik - ta fram relevanta produktförslag med hjälp av tidigare inköpsuppgifter och produkttillhörighetspoäng
  • Personlig reklambanner per kundsegment - visa olika kampanjer för högvärdessegment, risksegment och nya kundsegment
  • Meddelande i appen för mobilanvändare baserat på vilka funktioner som används - vägleder användarna till underutnyttjade funktioner baserat på deras användningsmönster
  • Innehållskort med skräddarsytt erbjudande på kontouppsättningen - beständiga, diskreta erbjudanden skräddarsydda efter kundens profil
  • Personaliserade priser eller rabatter baserade på kundnivå - visa nivåspecifika priser eller exklusiva rabatter för medlemmar i lojalitetsprogram
  • Widget för korsförsäljningsrekommendation baserad på ägda produkter - föreslå kompletterande produkter eller tjänster baserat på den aktuella portföljen
  • Anpassad navigering eller innehållsordning utifrån intressen - ändra ordning på innehållsmoduler eller navigeringselement baserat på dokumenterade inställningar

Nyckeltal för prestanda

Följande nyckeltal hjälper till att mäta effekten av det här användningsmönstret.

KPI
Mätningsmetod
Riktlinjer för prestandatester
Personalization Engagement Rate
Klickningar och interaktioner med personaliserade element i innehållet delat med intryck
Personaliserat innehåll bör överträffa standardinnehållet med 20-50 %
Lyft konverteringsgrad
Konverteringsgrad för personaliserade upplevelser jämfört med kontroll-/standardupplevelser
Rikta 10-30 % högre kvalitet än icke-personaliserade upplevelser
Klickfrekvens (CTR)
Klicka på personaliserade CTA:er, erbjudanden och rekommendationer dividerat med intryck
Bildskärm per yta (webb, app, innehållskort) och per segment
Intäkter per besök
Intäkter från sessioner med personaliserade upplevelser
Jämför personaliserade kontra icke-personaliserade besökarkohorter
Interaktionshastighet för innehållskort
Innehållskortsklickningar och avaktiveringar i förhållande till visningar
Spåra per korttyp och målgruppssegment
Meddelandeengagemang i appar
Meddelandeinteraktioner i appen (CTA-klickningar, uppsägningar) i förhållande till visningar
Jämför målgruppssegment och meddelandetyper
Tid på sidan
Genomsnittlig tid för sidor med personaliserat innehåll jämfört med standard
Personaliserade sidor ska visa längre tid
Ansvarsfrekvens för erbjudande
Procent av beslutsvalda erbjudanden som resulterar i en konverteringshändelse
Spåra per erbjudande, per placering och per rankningsstrategi

Tillämpningar

Följande program används i det här fallmönstret.

  • Adobe Journey Optimizer (AJO) - Konfiguration av webbkanal, konfiguration i appkanal, konfiguration av innehållskortskanal, beslut (urval och rankning av erbjudanden), meddelandeframställning (skräddarsytt innehåll), kampanjkörning, innehållsexperimenterande och rapportering
  • Adobe Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP) - Målgruppsutvärdering (kant, direktuppspelning och batch), profilsökning via Edge Network i realtid, profilberikning med beräknade attribut och benägenhetspoäng
  • Adobe Experience Platform (AEP) - Profilarkiv, identitetstjänst, Web SDK, Mobile SDK, datastream-konfiguration, edge network delivery

Relaterad dokumentation

Följande resurser innehåller ytterligare information om de tekniker och konfigurationer som det hänvisas till i den här handboken.

Webbkanalspersonalisering

Kanaler i appen och innehållskortet

Beslutsledning

Personalization och innehåll

Målgrupper och segmentering

Identitet och profil

Datainsamling och SDK

Kampanjer och experiment

Beräknade attribut och anrikning

Rapportering och analys

Styrning och integritet

Skyddsräcken

recommendation-more-help
blueprints-learn-help-blueprints