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Die Umwandlung von Daten in außergewöhnliche personalisierte Erlebnisse ist die Superkraft von Sitecore CDP. Aber diese beeindruckende Leistung wäre nicht möglich ohne den treuen Sidekick des CDP, die Entscheidungsmaschine – manche würden sagen, es ist das Gehirn der Operation.
Entscheidungsfindung oder Entscheidungsmanagement ist eine Technik, die Big Data mit Unternehmen Regeln und prädiktiv Analysen/Analytik (oder analytischen Modellen) kombiniert, um intelligente Entscheidungen darüber zu treffen, worüber und wo zu einem bestimmten Zeitpunkt mit Kunden gesprochen werden soll.
In diesem Zeitalter des Erlebnisses, in dem die Kundenerwartungen höher sind als je zuvor, ist die richtige Technologie für die Entscheidungsfindung entscheidend, um die Arten von personalisierten Erlebnissen zu liefern, die den Kunden das Gefühl geben, wirklich gesehen, gehört und verstanden
zu werden.Früher bedeutete Personalisierung, dass Marken einfach ein "Hallo (Name des Empfängers)" am Anfang einer E-Mail fallen ließen. Heutzutage erwarten Kunden, dass personalisiert Marke Interaktionen nicht nur intuitiv, sondern auch über alle Touchpoint / Kontaktpunkt hinweg konsistent sind. Und es gibt wenig Toleranz für diejenigen, die das Ziel verfehlen. Eine Studie von Gartner zum Thema Marketing Personalisierung ergab, dass Marken 38 % ihrer Kunden aufgrund schlechter Personalisierung verlieren.
Im Gegensatz dazu gibt es viel zu gewinnen, wenn Marken ihre Personalisierungsstrategien auf den Punkt bringen und die richtige Personalisierung zur richtigen Zeit an den richtigen Kunden liefern. Laut Forschung / Recherche von McKinsey schafft gezielte Kommunikation, die relevant und nützlich ist, nachhaltige Kundentreue und treibt das Umsatzwachstum von 10 % bis 30 % voran.
Die Fähigkeit, die nächstbeste Aktion Ihrer Kunden zu bestimmen, ist der Schlüssel zur Schaffung von Kundenerlebnissen, die relevant, kontextbezogen und personalisiert sind. Um die heutigen Kundenerwartungen zu erfüllen, müssen sich die Interaktionen mit Marken im Moment anpassen und nahtlos von Kanal zu Kanal wechseln – und hier spielt die Entscheidungsfindung eine entscheidende Rolle.
Während die CDP die Rohstoffe für die Personalisierung durch Datenerfassung, Profil und Segmentierung liefert, ist die Entscheidungsfindung die geheime Zutat. Ausgehend von den einheitlichen Kundenprofilen, die von der CDP erstellt wurden, verwendet die Entscheidungsfindungs-Engine eine Kombination aus maschinelles Lernen- und Künstliche Intelligenz-Modellen, um verschiedene Neigungen für jeden Kunden Profil zu ermitteln und auf der Grundlage dieser Ergebnisse die nächstbeste Aktion für diesen Kunden auf der relevant Kanal des Kunden zu ermitteln.
Für Unternehmen, die sowohl physisch als auch online präsent sind – zum Beispiel im Einzelhandel, im Lebensmitteleinzelhandel und im Gastgewerbe – ist Omnichannel Personalisierung nicht mehr nur ein "nice to have", sondern ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal.
Laut Salesforce-Bericht "State of the Vernetzt Kund:in" legen 80 % der Kunden den gleichen Wert auf einwandfreies Engagement wie auf die Produktqualität, was bedeutet, dass der Druck auf Marken steigt, an allen Fronten nützliche, relevant und konsistente Kundenerlebnisse zu bieten.
Wie können Marken also die Omnichannel-Erwartungen der Kunden erfüllen (und übertreffen)? Hier kommt die Entscheidungsfindungs-Engine ins Spiel. Durch Echtzeitentscheidungen auf der Grundlage einer Reihe von Daten wie kontextbezogen, Standort, Wetterbedingungen, Tageszeit, beliebte Artikel an einem spezifischen Ort oder ähnliche Warenkorbartikel (Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, haben auch xyz gekauft), bietet die Entscheidungs-Engine das digitale Äquivalent eines sanften Schubses in die richtige Richtung.
Künstliche Intelligenz ermöglicht es Marken, mit mehreren Strategien zu experimentieren und die Gewinnerkombination in Echtzeit auszuwählen. Diese Art der Entscheidungsfindung bietet Marken detaillierte Einblicke, damit sie sich in Echtzeit leicht an die sich ändernden Realitäten der Kunden anpassen können – und genau die Art von personalisierte Erlebnisse bieten, die die Verbraucher von heute verlangen.
Entscheidungsfindung oder Entscheidungsmanagement ist eine Technik, die Big Data mit Unternehmen Regeln und prädiktiv Analysen/Analytik (oder analytischen Modellen) kombiniert, um intelligente Entscheidungen darüber zu treffen, worüber und wo zu einem bestimmten Zeitpunkt mit Kunden gesprochen werden soll.
Einfache Drag-and-Drop-Schnittstellen machen Entscheidungs-Engines in der Praxis zum Kinderspiel, aber der eigentliche Prozess der Entscheidungsfindung ist nicht etwas, das sofort eingeschaltet werden kann. Stattdessen ist eine sorgfältige Vorbereitung und laufende Analyse erforderlich, und dies muss mit einem kollaborativen Ansatz unter Einbeziehung mehrerer Interessengruppen aus dem gesamten Unternehmen erfolgen.
Der erste Schritt des Prozesses erfordert die Identifizierung von Anwendungsfällen, um den Wert und die Ausrichtung auf die Gesamtziele des Unternehmens nachzuweisen. Dedizierte Teams müssen auch zugewiesen werden, um Strategien zu testen, Ergebnisse zu überwachen / kontrollieren und Ergebnisse zu messen. Dieser Schritt ist entscheidend. Durch kontinuierliche A/B-Tests von Varianten können Marken erwarten, die bestmöglichen Ergebnisse für ihre Personalisierung zu erzielen und zu liefern.
Die Decisioning-Engine von Sitecore ist ein fortschrittliches, benutzerfreundliches Tool, das Unternehmen die Möglichkeit gibt, Entscheidungsstrategien mithilfe eines flexiblen Drag-and-Drop-Canvas zu erstellen.
Durch die Nutzung von Verhaltensdaten, historischen Daten, Transaktionsdaten und den Betriebsdaten des Unternehmens (Risiko, Preisgestaltung, Bestand) in Echtzeit und die Kombination von Regeln, künstlicher Intelligenz und programmierbarer Logik kann Sitecore Decisioning Marken dabei helfen, fortschrittliche Entscheidungen und Hyper-Personalisierung in großem Maßstab zu erreichen. In der Zwischenzeit stellen A/B-stille Tests sicher, dass Modelle leicht optimiert werden können, um sie an den Geschäftszielen der Unternehmen auszurichten.
Das Beste alle ist, dass die Bearbeitung der Regeln in der Entscheidungsoberfläche so einfach ist wie das Bearbeiten einer Tabelle, was bedeutet, dass wenig oder gar keine technischen Kenntnisse erforderlich sind, um wirkungsvolle, umsatzgenerierende Kundenerlebnisse zu planen und bereitzustellen.
Die Entscheidungsfindungs-Engine von Sitecore wendet nicht nur eine Reihe sequenzieller Regeln oder ein einmaliges Machine-Learning-Modell an. Um die nächstbesten Aktionen zu bestimmen, stellt Sitecore bei der Entscheidungsfindung den Kunden an die erste Stelle, indem es sich die Kundendaten ansieht, ein Bild des Kunden erstellt, die nächstbeste Aktion ausarbeitet und bestimmt, wie diese Aktion basierend auf dem Kanal, mit dem der Kunde interagiert hat, am besten umgesetzt oder verbessert werden kann. Mit den Entscheidungsfindungsfunktionen von Sitecore können Unternehmen komplexe Entscheidungen auf eine Weise treffen, die sowohl für das Unternehmen verständlich als auch für das Unternehmen einfach zu handhaben ist.
Wenn Sitecore Decisioning in die bestehenden APIs eines Unternehmens integriert ist, können die Daten mit Analysen/Analytik angereichert werden, um weitere Erkenntnisse über das Verhalten der Kunden zu gewinnen. Geprägt von diesen reichhaltigen Datenschichten werden Next-Best-Aktionen und -Erfahrungen intelligenter, agiler und viel intuitiver.
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