Adobe 数据科学助力各品牌提供卓越消费体验

中国，北京——2016 年 4月 1 日——每次当某个人在网络或移动应用上做选择时，就会产生一个新数据点。这种数据对于营销人员和广告主而言就是一座金矿。这便是数据科学的来源。移动应用和网站内置的算法可以评估一个人的各种选择，并量身定制个性化体验。通过算法，还能够发现大量人群的在活动中的异常行为模式，并将其呈现给数据科学家做深入分析，同时提供给营销人员用于工作。数据科学不仅可以简化数字市场营销流程，而且还有助于给消费者提供最佳的个性化体验。

日前在 Adobe 峰会上，Adobe（纳斯达克：ADBE）展示了一系列新的数据科学功能，将创意上的人类智能与数据科学的分析能力紧密结合。Adobe Marketing Cloud 的新算法将通过进一步简化从数以十亿计的数据点中获取洞察的过程。Adobe每年处理交易超过 41 万亿次，其中包括 4.1 万亿次富媒体请求，这让 Adobe 焕发数据科学的勃勃生机。营销人员可以通过这些洞察做出更好的业务决策，专注于创建卓越的内容，并受益于他们甚至毫无概念的建议和预测。

新功能补充了Adobe三朵云的现有数据科学功能。Adobe Creative Cloud 的数据科学有助于设计人员在更好地发挥其设计能力。例如，Adobe Photoshop CC 纳入了脸部识别（Facial Recognition）、内容感知技术（Content-Aware technologies）和摄像机防震（Camera Shake Reduction）等功能。Adobe Document Cloud 采用了基于各种图像处理技术的算法，以便用户扫描 PDF 并将其转换为可编辑文档时，开展 PDF 边界检测和透视矫正。新的功能还进一步扩充了其Adobe Marketing Cloud现有的 40 多项数据科学功能，包括贡献分析（Contribution Analysis）、异常检测（Anomaly Detection）和可购买视频（Shoppable Video）。

Adobe 数据科学研究员（Adobe Fellow, Data Science） Anil Kamath 表示：“数字营销的数据科学还很年轻。我们的算法是通过个性化、目标定位和受众细分来增强营销人员的工作，并提供卓越的消费体验。”

苏格兰皇家银行（head of analytics, Royal Bank of Scotland）的分析负责人Giles Richardson 表示：“如今消费者可以通过无数线上和线下方式与企业展开互动，所以我们知道，我们必须改变我们的客户体验以适应这一现实。Adobe Creative Cloud、Adobe Document Cloud 和 Adobe Marketing Cloud 的数据科学功能增强了我们在我们整个企业内实施的 Superstar DJ 项目，通过各个呼叫中心和分行的实时、超个性化体验，提高客户的满意度。”

Adobe Marketing Cloud 的新数据科学功能日前几乎均已可用，包括：

• 让数字资产更加智能：Adobe Experience Manager 的智能标签（Smart Tag）现在可以帮助营销人员比以前更加简便地找到 Adobe Creative Cloud 资产，包括图像、照片、视频以及其它视觉数字内容。在预测标签（predictive tagging）功能的助力下，搜索功能将能让各品牌更好地了解视觉内容的影响，并且无须给成百上千的图像手动标记便可查找内容。例如，Smart Tag 可以提取一张标记为“夏天”、“风景”和“儿童”的图像，然后在 Adobe Creative Cloud 中迅速搜索出满足这些条件的所有图像。

• 个性化的电视推荐：如今，流媒体内容提供商可仅基于封闭内容环境中的观看历史和购买情况向观众推荐节目。Adobe Primetime 和 Adobe Target 的新算法可以从观看电视、电影和体育直播内容的大多数美国家庭中借鉴数据。借助 Adobe Primetime Recommendations，下一代电视节目推荐可以基于深入的背景洞察和细致的视频消费洞察而更具个性化。如果你在周六通过 Apple TV 观看巴塞罗那对战皇家马德里，那么你的安卓手机可能会在周一收到足球比赛精彩场景的节目推荐。

• Segment IQ：Adobe Analytics 的 Segment IQ 可以自动分析受众群体的所有特性，从而智能地发现各目标受众群体之间的重叠和差异。然后，Segment IQ 可以比较并呈现各群体之间的重要行为差异，同时提供可执行的洞察，帮助你推进业务目标。这样，营销人员和分析师能够明确地了解哪个受众群体对于他们的业务最为重要，并能够很好地定位重叠或类似的受众群体，更高效地获取客户，从而节约时间和预算。

• 个人分析助理：Adobe Analytics 的虚拟分析师（Virtual Analyst）能够实时给营销人员呈现因缺乏经验或资源而无法寻求的隐性洞察。Virtual Analyst 通过你或其他用户的输入进行学习，发现数据的重要变化并进行优先级排序，同时提供相关洞察，帮助营销人员做出更好的业务决策。例如，基于使用模式，Virtual Analyst 能够了解收入对某用户而言是一项重要的指标，然后将订单、数量和社交媒体提及量与收入警戒智能地结合在一起。Virtual Analyst 还可以随时标记数据的异常情况，并生成简单的、基于文本的电子邮件告警。Virtual Analyst 计划于今年秋季推出，并将在 Apple 峰会上进行概念技术预演。

• 可靠地预测消费者价值：Adobe Target 新的“lifetime value decision”功能有助于营销人员长期预测利润最高的客户购买路径。与目前市场上的其它测试和目标定位解决方案不同，Adobe Target 能够分析过去的客户交互情况，并实时推荐新的产品或服务。通过消费者的行为数据，零售商可以判断，先给计算机打折、然后给显示器及打印机打折，这样的利润高于捆绑套餐打折的利润，可实现利润最大化。

• 广告自动分析：如果营销人员能够节省每周手动分析活动业绩趋势时间，并将之加以有效利用，那会怎么样？Adobe Media Optimizer的广告自动分析（Advertising Insights） 能够完全自动地深入分析主要问题，并提供 PPT报告，展示专业的统计图表、总结、建议等等。

• 预测邮件主题：电子邮件仍然是拉动利润的数字营销互动主力，不同的是现在的营销人员力图基于已知的客户行为和兴趣将互动个性化。与客户相关性强的主题可以决定其是删除还是打开电子邮件。日前，Adobe Campaign 展示了新的自动主题功能（automated subject line capability），它可以分析以前主题的电子邮件“打开”率，并推荐主题内容以优化效果。例如，分析显示，主题中包含“全新”比包含“新”更能提高电子邮件的打开率。预测主题功能将出现在第三季度的试用版中。