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Adobe Analytics 推出全新服務加入元宇宙互動量分析

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Adobe 宣布推出 Adobe Analytics 全新服務。Adobe Analytics 讓品牌可在單一工作區整合所有媒體類型的數據和洞見,如今更包括來自元宇宙和串流媒體的數據。隨著採用 Adobe Analytics 的全球品牌日增,Adobe 還推出了一項嶄新服務,用戶可在符合 GDPR 和 CCPA 等法規要求的前提下,無縫遷移其他數據分析產品内的數據至 Adobe Analytics。品牌可藉 Customer Journey Analytics 推動真正的全渠道分析,從而更深入地了解新的消費者行為。

(新聞稿)

Adobe Experience Cloud 平台與產品資深副總裁 Amit Ahuja 表示:「提供個人化客戶體驗是各行業所有企業的首要任務,而實現目標的關鍵在於串連客戶旅程內各方面的即時洞見,Adobe Analytics 如今支援元宇宙和串流媒體渠道,是真正的客戶全渠道分析解決方案,持續引領業界。」

Adobe Analytics 是眾多產業的首選解決方案,為品牌提供洞見,了解跨渠道體驗和營銷活動的成效。美國零售行業的十大品牌中,有九家使用 Adobe Analytics 來了解消費者從線上轉往線下的購物旅程。旅遊業方面,隨著需求回升,十大連鎖酒店中的八家和美國十大航空公司中的七家均使用 Adobe 來加強數碼服務。此外,十大金融服務機構中的八家、十大媒體公司中的九家、十大醫療護理公司中的八家都在使用 Adobe Analytics。Adobe Analytics 亦被廣泛應用於公共部門及教育機構。

可顯示全渠道數據的單一工作區

隨著消費習慣的轉變並更多地將日常活動轉移至線上,品牌不得不將諸如電子商務、社交媒體、客戶支援中心等更多的數據來源連結起來,以便更清晰地掌握客戶的互動情況。同時,串流媒體和沉浸式體驗的觀眾日益增加,也為具前瞻性的團隊創造了新機遇。Adobe 正推出以下嶄新的創新技術來協助品牌把握以下新趨勢:

  • 元宇宙:Adobe Analytics 率先支援來自新興渠道的數據,如語音助理和聯網汽車等。如今,隨著越來越多品牌開始推出沉浸式和 3D 體驗,Adobe 也預先展示了對元宇宙分析的支援。憑藉新架構的平台,Adobe Analytics 現可無縫擴展覆蓋新興渠道。品牌將能在元宇宙中評測與分析特定活動,如 3D 物件和沉浸式體驗的互動量,還能橫跨多個元宇宙收集互動數據,然後將這些從網站或手機應用程式中擷取的數據與其他渠道的洞見結合,以了解消費者多變的喜好。Adobe Creative Cloud 和 Adobe Substance 3D 等沉浸式體驗設計工具讓 Adobe 具備獨特優勢,可協助品牌在元宇宙中設計、傳送、評估體驗,並進一步帶來營收。
  • 串流媒體:串流媒體雖主要是娛樂行業的重要投資,但零售、銀行等其他產業也日益開始重視影音內容。Adobe 今日推出了新功能,有助於品牌將串流融入整體客戶旅程。透過 Customer Journey Analytics,團隊可將數碼内容的效能與社交媒體、網站、線下渠道等渠道用戶參與的情況串連起來。舉例來說,零售商可檢視帶動社群互動及店內活動的內容類型,提供個人化的服務來提高留客率。
  • 合作夥伴生態體系Adobe 現今擁有數百個具備頂尖技術解決方案的第三方整合服務,包括 AppsFlyer、Branch.io、Brightedge、Genesys、Hootsuite、Invoca 和 Medallia,均可於 Adobe Exchange Marketplace 存取使用。另外,Adobe 擁有由逾 4,300 個活躍的合作夥伴所組成的社群,他們主要來自技術供應商、系統整合廠商、代理商和開發人員。因此,從聊天機器人、客服中心再到廣告活動,品牌可將這些數據來源與 Adobe Analytics 行為數據結合,全面掌握客戶體驗。

無縫轉移至 Adobe Analytics

Adobe 同時推出了一項全新服務,可讓各行各業的企業輕鬆轉移至 Adobe Analytics:

  • 無縫整合數據:隨著數碼經濟不斷發展,品牌也坐擁了海量數據。利用導入大量數據的應用程式介面 (API),團隊可將過往任何數量的數據遷移至 Adobe Analytics 並啟用。Adobe Analytics 涵蓋所有線上或線下渠道,讓品牌可遷移 POS 裝置、客服管理系統和手機應用程式中的數據。
  • 智能數據映射:數據的準備工作是品牌數據遷移過程中最主要的障礙,因為團隊經常須重新設定數據格式,以適用於新的分析平台。Adobe Analytics 為品牌提供靈活性,避免繁重的數據準備,同時還能防止數據毀損。數據遷移後,Adobe Analytics 會保留其基本架構,同時建議衡量客戶旅程的新方法。品牌亦可用新的維度分析歷史數據,如應用新的歸因模型等。
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