RichRelevance veröffentlicht die neueste Version seiner Personalisierungs-Cloud, die Deep Learning mit Natural Language Processing verbindet, um Einzelhändlern und Marken dabei zu helfen, durch individuelle Personalisierung eine langfristige Kundenbindung zu erzielen.
Die neuen Funktionen der RichRelevance Personalization Cloud helfen Marken und Einzelhändlern, eine stärkere und persön-lichere Kundenbeziehung einzugehen, die mit herkömmlichen Marketing-Clouds so nicht erreicht werden kann. Traditionelle Marketing-Clouds konzentrieren sich auf die Bereitstellung von einfachen Personalisierungskampagnen, One-Way-Push-Interaktionen, probabilistischen Segmenten und einem rudimentären, regelbasierten Personalisierungsmanagement.
Die neueste Version der RichRelevance Personalization Cloud geht da einen Schritt weiter. Durch die Verwendung von Verhaltensdaten in Kombination mit Produktgrafiken, die mit Hilfe von Natural Language Processing (NLP) erstellt wurden, können Einzelhändler und Marken echte individualisierte Kundenerlebnisse schaffen, die dabei helfen,
- den Kunden als Individuum zu erkennen
- die Motive hinter den Kundenentscheidungen in Echtzeit zu verstehen
- die Kunden mit persönlich zugeschnittenen Produkten und Inhalten zu begeistern
Anpassung an individuelle Interessen
Die neue leistungsstarke Deep Learning Engine ist in der Lage, durch die Verknüpfung von umfassenden, bisher ungenutzten Datensätzen Echtzeit-Individualisierung anzubieten. Die neue NLP-Technologie nutzt ein neuronales Deep-Learning-Netz, um aus unstrukturierten Texten, Produktbeschreibungen, Benutzerbewertungen, Partnerdaten, benutzergenerierten Inhalten und Verhaltensdaten Erkenntnisse zu gewinnen, die dabei helfen, die Kaufabsichten und -interessen der Kunden besser zu verstehen.
Dank ausgeklügelter multidimensionaler Produktmerkmale lernt die Lösung, während sich die Kunden auf der Seite aufhalten, dazu und kann so in Echtzeit die relevantesten Produkte anzeigen, was die Conversion Rate und das Markenengagement verbessert.
Die Absicht der Käufer verstehen
Im Gegensatz zur traditionellen Kundenanalyse, die bei der Personalisierung auf demografische und psychografische Modelle setzt, erlaubt es der neue Deep-Learning-Ansatz, automatisch Trends und Muster im Kundenverhalten zu entdecken. Mit dem besseren Verständnis darüber, was und vor allem warum Kunden kaufen, können neue Kundengruppen erschlossen und basierend auf diesen Daten Kampagnen gezielt gestaltet und eingesetzt werden.
Marketingspezialisten haben dadurch weniger Aufwand bei der Generierung von Segmenten und können sich stattdessen ganz auf die Schaffung von relevanten und zielgerichteten Einkaufserlebnissen konzentrieren.
Die Kunden mit kuratierten Erlebnissen begeistern
Zu den neuen Funktionen der RichRelevance Personalization Cloud gehört auch der Experience Designer, der auf dem im vergangenen Sommer vorgestellten Experience Browser aufbaut. Der Experience Browser verschafft Marken und Händlern Transparenz und Einblicke, wie sich die KI auf ihr Geschäft auswirkt und warum spezifische Entscheidungen durch die KI-Engine getroffen werden.
Der Experience Designer ermöglicht es Marketern nun, schnell neue dynamische Erfahrungen in die Kundenreise einzubringen, indem die verschiedenen kreativen Varianten genutzt werden, um ganz ohne aufwendigen A/B-Test und ohne IT-Unterstützung zu testen und zu optimieren, was welchem Kunden gezeigt werden soll.