Dynamic Yield überbrückt Online- und Offline-Kaufdaten zur Personalisierung

Neue Funktion bringt umfangreiche Offline-Daten online, um bessere End-to-End-Erfahrungen zu ermöglichen

(PresseBox) ( Berlin, )
Dynamic Yield, die KI-basierte Personalization Anywhere™ Plattform, hat heute die Veröffentlichung ihrer Identified-Offline-Purchase-Data-Ingestion-Funktion bekannt gegeben, die es Marken ermöglicht, Listen von offline getätigten Einkäufen (z.B. in stationären Geschäften) zu importieren und diese Datensätze mit Online-Identitäten abzugleichen. Dadurch können Marken tiefgreifende Personalisierungskampagnen durchführen, die auf Offline-Einkäufen basieren. Diese neue Funktion ist zusätzlich zur Data-Loader-Funktion der Plattform verfügbar, die es Kunden bereits ermöglicht, CRM-Daten, PII-Benutzerdaten, Content-Feeds und mehr zu integrieren.

Zwar weist der E-commerce Bereich eine schnellere Wachstumsrate als der stationäre Handel auf, doch insgesamt machen Online-Einkäufe weniger als ein Viertel des gesamten Einzelhandelsumsatzes aus. Da ein großer Teil der Transaktionen demnach weiterhin offline stattfindet, gibt es eine erhebliche Menge an Daten, die bislang nicht beim Online-Erlebnis der Verbraucher berücksichtigt werden konnte. Mit seiner neuen Funktion bringt Dynamic Yield diese Offline-Kaufdaten nun online, um die Zielgruppenansprache und die Qualität der Kaufempfehlungen zu verbessern. So bietet Dynamic Yield den Verbrauchern ein Einkaufserlebnis, dass sowohl ihre Online- als auch ihre Offline-Aktivitäten widerspiegelt.

„Die Kunden von heute wechseln ständig zwischen digitalen und physischen Einkaufserlebnissen und erwarten, dass sich Einzelhändler an ihre Präferenzen und ihr früheres Kaufverhalten erinnern, egal wo die Transaktion letzten Endes stattfindet“, sagt Liad Agmon, CEO von Dynamic Yield. „Die Fluidität der Online- und Offline-Daten ist der Schlüssel, um diesen Anforderungen gerecht zu werden. Die neue Funktion unserer Plattform hat es möglich gemacht, Handlungen auf einer ganz anderen Ebene zu beeinflussen.“

Beispiele, wie Offline-Kaufdaten verwendet werden können:


Erstellen Sie Zielgruppen auf der Grundlage von Offline-Käufen, wie z. B. Käufer, die zuvor X Artikel in Geschäften gekauft haben, und sprechen sie diese mit relevanten Angeboten an, um weitere Online-Verkäufe zu erzielen.


Schließen Sie bereits im Laden gekaufte Produkte von Online-Empfehlungen aus, um Redundanz im Marketing zu vermeiden und die Relevanz während des Einkaufs zu erhöhen. 


Erweitern Sie die Datenbasis der Empfehlungsalgorithmen (z.B. Zusammen gekauft oder Popularität), indem Sie z.B. Daten von Artikeln verwenden, die häufig zusammen gekauft werden.


Kombinieren Sie Offline-Kaufdaten mit dem Online-Shopping-Verhalten eines Benutzers, um ein umfassendes Profil seiner Präferenzen und Interessen für eine granularere Zielgruppenansprache zu erstellen. 


Nehmen Sie identifizierte Kunden ins Visier und personalisieren Sie E-Mails auf der Grundlage von Offline-Daten, indem Sie z.B. ergänzende Artikel zu denen, die sie kürzlich im Geschäft gekauft haben, hervorheben.


Exportieren Sie Daten auf Benutzerebene für Anwendungen von Drittanbietern wie z.B. Facebook-Werbung und retargeten Sie nutzer auf Grundlage ihrer Offline-Kaufhistorie.

Identified-Offline-Purchase-Data-Ingestion-Funktion ist das jüngste Beispiel für die Bemühungen von Dynamic Yield, seine Kundenprofile zu bereichern. Im Rahmen einer größeren Investition in seine Kundendatenplattform (Customer Data Platform, CDP) plant das Unternehmen, sein Produktangebot in den Bereichen Onboarding, Konsolidierung und Aktivierung zu erweitern, um hochgradig maßgeschneiderte Erfahrungen über den gesamten Marketing-Stack hinweg zu liefern.

Weitere Informationen über die gesamte Bandbreite der Kundendatenmanagement-Funktionen von Dynamic Yield finden Sie unter: dynamicyield.com/segmentation
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