Adtelligence Machine Learning Framework
AUTOMATISIEREN SIE IHRE DATA SCIENCE
Machen Sie aus Insights automatisierte Aktionen und Entscheidungen
Maschinelles Lernen ist der Schlüssel, wenn es um die Skalierung Ihres digitalen Geschäfts geht. Angefangen mit manuellen One Time Scores und Triggern, benötigen die meisten Anwendungsfälle eine Menge händischen Aufwand, Arbeitsstunden und Kosten, um erfolgreich zu sein. Dieser Mangel an Skalierbarkeit und Automatisierung führt auf lange Sicht nur zu durchschnittlichen Ergebnissen. Um eine Säule für Ihre digitalen Geschäftsmodelle zu schaffen, sind Automatisierung, Selbstlernen und Optimierung der Schlüssel.
Binden Sie Machine Learning Modelle in tägliche Workflows ein
1X programmieren, unendlich oft nutzen
Kompatibel mit jeder IT Infrastruktur
Echtzeit-Verarbeitung von neuen Datenquellen
„AI first“ Ansatz
Nutzen Sie maschinelles Lernen, um Prozesse zu automatisieren und Ihren Umsatz zu steigern
Ihr Unternehmen soll mithilfe von KI alle ihre Daten nutzen, um aus dem Nutzerverhalten in Echtzeit zu lernen, zu reagieren und die Kommunikation automatisiert zu personalisieren.
Adtelligence Machine Learning Center
Mit Intelligenz automatisieren wir alle Ihre Datenprozesse
So funktioniert es
Personalisierte Aktionen werden in Echtzeit ausgelöst
Bei jedem neuen Datensatz aktualisieren sich unsere Modelle für maschinelles Lernen im Handumdrehen, um die nächstbeste Aktion auf dem passenden Kanal auszulösen.
Bieten Sie Wow-Erlebnisse für Ihre Kunden In allen Phasen des Customer Lifecycle
Die Modellbibliothek bietet eine breite Palette von Möglichkeiten, um den Umsatz zu steigern und die Revenues entlang des Kundenlebenszyklus zu erhöhen. Das Adtelligence AI Framework ermöglicht die Anbindung über APIs. Geben Sie Ihre Daten ein und lassen Sie unsere Modelle trainieren. Wir stellen Ihnen vorgefertigte Modelle zur Verfügung, von Affinitäts-Scores über Clustering bis hin zur Optimierung mit neuronalen Netzen oder Baysean Bandits. Sie können Ihre Scores und Modelle ebenso verwenden, aber auch neue Modelle erstellen.
“Maschinelles Lernen ist die Automatisierung von Data Science. Automatisierte Machine-Learning-Modelle steigern die Produktivität von personalisierten Kundeninteraktionen entlang des Lebenszyklus und verbessern die Skalierbarkeit. Wenn Daten das neue Öl sind, sitzen Zahlungsanbieter auf dem größten fast unberührten Ölfeld. Maschinelles Lernen wird der Grundstein für zukünftige Umsatzmodelle von Zahlungs- und Kartenanbietern sein.“
Michael Altendorf, CEO, Adtelligence GmbH
Welche Daten können verwendet werden?
Datenqualität ist der Schlüssel zum Erfolg
Kreditkartenaussteller verfügen über hervorragende Datenquellen, die sie durch datengesteuertes Customer Lifecycle Management nutzen können
Die verfügbaren Datenquellen reichen von statischen Customer Relationship Management (CRM)-Daten – wie Alter und Geschlecht – bis hin zu anspruchsvolleren Informationen wie der Bonität. Produktinformationen, Loyalitätsdaten bieten Einblicke in die Produkte, die ein Kunde derzeit abonniert hat, und Möglichkeiten zum Cross-Selling und Upselling anderer Produkte, die der Kunde noch nicht verwendet. Kreditkartentransaktionsdaten liefern Live-Informationen über das Ausgabeverhalten des Kunden. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um Marketingentscheidungen in Echtzeit zu treffen.
Die Nutzung von First-Party-Daten mit Machine Learning kann die Herausforderungen der Cookie-freien Zukunft meistern.
Die Nutzung von First-Party-Daten mit Machine Learning kann die Herausforderungen der Cookie-freien Zukunft meistern Die meisten Browser unterstützen das Tracking durch Cookies von Drittanbietern nicht mehr. Google hat angekündigt, dass der Chrome-Browser im Jahr 2023 keine Cookies von Drittanbietern mehr akzeptiert. Vermarkter werden weniger Informationen über das Online-Kundenverhalten haben, und Marken werden weniger in der Lage sein, Kunden mit gezielten Nachrichten zu erreichen – es sei denn, sie können Kunden dazu bringen, First-Party-Cookies zu akzeptieren und künstliche Intelligenz zu nutzen, um verfügbare Daten so effektiv wie möglich zu nutzen.
Beispiele für die Bandbreite von Datenpunkten
Adtelligence KI Framework
Automatisieren Sie Ihre Data Science
Wechseln Sie von Erkenntnissen zu automatisierten Aktionen und Entscheidungen