Låsa upp kraften i AI: Avancerad experimentering med Adobe Target
Under den här sessionen får du lära dig bästa praxis för avancerad A/B-testning och AI-driven personalisering med Adobe Target och upptäck hur du kan leverera dynamiskt innehåll på olika plattformar med hjälp av AI-styrd beslutsfattande. Upptäck hur ni kan integrera Adobe Target, CJA och RTCDP för att skapa en omfattande experimentstrategi och analysera experiment i alla kanaler.
Diskussionspunkter
- Bästa tillvägagångssätt för avancerad A/B-testning och AI-driven personalisering
- Utnyttja AI-styrda beslut för att leverera dynamiskt innehåll på olika plattformar
- Utnyttja Adobe Target, CJA och RTCDP för en omfattande experimenteringsstrategi
Viktiga uppgifter
-
Personalization- och AI-integrering Personalization är avgörande för att förbättra kundupplevelserna, och med AI-baserade verktyg som Adobe Target kan företag optimera och personalisera i stor skala. Funktioner som automatisk allokering, automatisk målanpassning, automatiserad personalisering och rekommendationer utnyttjar algoritmer för maskininlärning för att leverera skräddarsydda upplevelser.
-
Adobe Target Features Adobe Target erbjuder fyra huvudsakliga automatiseringsaktiviteter för personalisering** automatisk allokering (flyttar trafik till den bästa upplevelsen), automatisk målanpassning (levererar den bästa upplevelsen för varje användare), automatiserad personalisering (kombinerar flera element för unika upplevelser) och rekommendationer (ger personaliserade förslag baserat på användarbeteende).
-
Trafikkrav och statistisk konfidensnivå Tröskelvärden är viktiga för statistisk betydelse i automatiseringsaktiviteter. Automatisk allokering kräver till exempel cirka 1 000 besökare och 50 konverteringar för att uppnå ett konfidensintervall på 95 %. Högre trafik krävs för mätvärden som intäkter per besökare.
-
Integrering med andra Adobe-lösningar Adobe Target kan integreras smidigt med Adobe Analytics, AEM, RT CDP och Customer Journey Analytics så att företag kan kombinera online- och offlinedata, förbättra rapporteringsmöjligheterna och optimera strategier effektivt.
-
AI:s roll i marknadsföring Generativ AI och maskininlärning förändrar marknadsförings- och kundupplevelsen. 2026 förväntas 60 % av organisationerna använda AI-drivna funktioner som är inbyggda i affärsteknologier, vilket gör det möjligt för icke-tekniska team att utnyttja AI-funktioner utan djupgående tekniska kunskaper.