Ved første øjekast kan den moderne forbrugers adfærd være svær at forudse og endnu sværere at konvertere til salg.
En række værktøjer fra Adobe er nu kommet tættere på at gøre netop dette. Ved at kigge på tidligere adfærdsmønstre, utallige datapunkter og geografisk placering kan virksomheder præsentere kunderne for individuelle ruter til relevante køb.
Det fysiske vejkort er dødt. Hvor vi i gamle dage selv skulle finde gader og stræder i alfabetisk rækkefølge, finder vores kort-apps os automatisk. Og så snart vi indtaster en adresse, får vi den bedste rute præsenteret på vores telefon.
Den personlige rute findes også et andet sted – nemlig når vi skal handle. Rejsen hen til et køb er lang – og den finder sted på ens mobil, ens tablet, i bussen og på ens arbejds-pc. Der er mange små ryk og notifikationer, så hvordan sikrer virksomheder sig, at de deler de rette tilbud og annoncer med de rette folk – på det rette tidspunkt?
Svaret ligger i data. Ved hjælp af maskinlæringsteknologien Adobe Sensei vil Adobe gøre det lettere for virksomheder at give hver enkelt forbruger præcis den information og oplevelse, de har brug for.
“Ved at indsamle og analysere millionvis af datapunkter hvert sekund fra en lang række datakilder og køre det gennem Adobe Sensei, kan virksomheder nu være den personlige vejviser, som kunderne har brug for,” siger Imran Afzal.
Mødet mellem adfærd og lokation
Via funktionen Triggered Journeys kan et hotel fx placere et virtuelt geofence omkring byen, der via datapunkter kan give skræddersyet, relevant information til kunden. Det betyder, at kunden fx kan blive tilbudt at opbevare sin bagage i lobbyen, hvis der går nogle timer, fra kunden skal checke ud og til han eller hun skal mod lufthavnen.
Samtidig kan gæsten få tilsendt en push-notifikation med en række lokale aktiviteter i området, hvor ventetiden kan slås ihjel – nogle endda med rabat på oplevelserne gennem hotellet.
“For at levere personaliserede oplevelser er det vigtigt, at man ikke begrænser sine datakilder – og triggered journey adskiller sig netop ved, at den indsamler data på tværs af hele virksomheden. Vi håber, det kan blive et stærkt supplement til annoncører fremadrettet,” udtaler Imran Afzal.
Forudsig kundens rute
Intelligent Forecasting arbejder tæt sammen med værktøjer som Triggered Journeys ved at analysere på de tusindvis af interaktioner og valg, der er gået forinden. I mødet mellem kundens tidligere adfærd og den geografiske placering, kan man give nøjagtige forudsigelser for, hvad kunden har mest brug for på et givent tidspunkt.
Hvis en togafgang er forsinket, kan kunden fx blive informeret om nærliggende sportsbarer, hvis han eller hun tidligere har søgt på sportsresultater. Alt denne data registrerer Adobe Sensei løbende og giver konstant relevante og opdateret information og tilbud.