Amplitude Recommend
Wow Kunden mit 1:1 Erlebnissen.
Amplitude Recommend kombiniert Produktanalyse und automatisiertes maschinelles Lernen, um die Personalisierung jedes Berührungspunktes zu ermöglichen – ohne technische Ressourcen in Anspruch zu nehmen.
Identifiziere die richtigen Nutzer mit verhaltensorientierter Segmentierung
Kohorten und Berechnungen erstellen Listen von Nutzern, die ohne zusätzliche Instrumente angesprochen werden können.
Finde die richtige Botschaft mit vorausschauender Personalisierung
Vorhersagen und Empfehlungen bestimmen den Inhalt, der die Konversion maximiert, ohne dass die Datenwissenschaft etwas dafür tun muss.
Automatisiere den richtigen Zeitpunkt mit Echtzeit-Lieferung
Synchronisationen und APIs leiten Targeting-Daten an alle digitalen Ziele weiter, einschließlich E-Mail, Anzeigen und Produkte – es ist keine technische Arbeit erforderlich.
Marken, die mit Recommend personalisierte Erfahrungen bieten.
Die erste echte Self-Service-Personalisierungs-Engine
Integrationen, Targeting und eine Empfehlungs-Engine Es ist alles vorhanden. Jetzt könnt ihr eine individuelle Personalisierung anbieten – ohne ein Heer von Datenwissenschaftlern und Entwicklern.
„Mit Recommend haben wir die perfekte Balance zwischen Umsatzoptimierung und Spaß für unsere Kunden gefunden. Kennst du das, wenn du eine Spotify-Wiedergabeliste anhörst und denkst:, Wow, Spotify versteht mich einfach‘? Und genau diese Gefühl vermitteln wir.“
Patrick Gordon
Direktor, Jumbo Interactive
Ein komplettes Personalisierungs-Toolkit steht dir zur Verfügung.
Übertrage die in Amplitude erstellten Zielgruppen auf jedes Tool in deinem Stack, um Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
Segmentiere Nutzer nach dem zuletzt angesehenen Artikel, dem durchschnittlichen Bestellwert, der Anzahl der beendeten Videos oder einer beliebigen Kombination von Verhaltensweisen und Eigenschaften, die du verfolgst.
Passe deine Kampagnen so an, dass du Erinnerungen an die Kunden mit der höchsten Bereitschaft sendest, Sonderangebote an diejenigen, die noch unentschlossen sind, und neue Engagement-Strategien an diejenigen, bei denen die Wahrscheinlichkeit einer Conversion am geringsten ist.
Ordne Bestellungssortimente, Karussells und E-Mail-Inhalte mithilfe von maschinellem Lernen, um die beste Auswahl für jeden einzelnen Kunden zu ermitteln.
Erfahrungen, die sich an jeden Kunden anpassen.
Recommend stattet jedes Team mit der Fähigkeit aus, vollständig personalisierte Erlebnisse zu liefern, die bisher nur den digitalen Eliten wie Amazon, Stitchfix und Netflix vorbehalten waren.
Echtzeit-Lieferung für euer Produkt und euren Stack
Automatisierte Synchronisierung von Zielgruppen über vordefinierte Integrationen
Dynamische Anpassung über die Profil-API in Echtzeit
Beziehe jede beliebige Nutzereigenschaft mit ein
Zugriff auf Vorhersagen und Berechnungen
Spiele ML-gesteuerten Empfehlungen aus
Targeting und Empfehlungen für jeden Anwendungsfall
Produkt-Sortiment
Ranke SKUs, die auf einer Homepage oder innerhalb einer Kategorieseite angezeigt werden sollen.
Nächstbestes Produkt
Spiele ein zweites SKU im Checkout- oder Karussell oder in einer E-Mail nach dem Kauf aus.
Cross-Selling-Optimierung
Erkenne verwandte Produkte zu einem Artikel, den ein Kunde ansieht oder in den Warenkorb gelegt hat.
High LTV Nutzer ansprechen
Erstelle Zielgruppen von Nutzern mit vorhergesagtem hohem LTV, die mit speziellen Angeboten, Produkten etc. angesprochen werden können.
Warenkorbabbruch
Erstelle Zielgruppen von Kunden, die noch Artikel in ihrem Warenkorb haben.
„Wir konnten die Effizienz der Marketingausgaben um das Dreifache steigern, gemessen anhand von A/B-Tests und LTV-Verbesserungen.“
Andrew Touchstone
Direktor für Growth Marketing bei Postmates
Menüoptimierung
Bestimme die Menüpunkte, die beim Öffnen der App oder innerhalb einer Kategorieseite angezeigt werden sollen.
Cross-Selling-Optimierung
Bestimme Kategorien von Getränken, Beilagen oder Leckereien, die zu einem bereits in den Warenkorb gelegten Artikel passen.
Angebotsoptimierung
Erstelle Zielgruppen von Nutzern, basierend auf ihrer Kaufneigung für einen Artikel (z. B. „Hühnchen-Sandwich“, um Angebote, Rabatte usw. anzupassen.
Kategoriebasierte Zielgruppen
Erstelle Zielgruppen basierend auf früherem Bestellverhalten, z. B. Kaffeekäufer.
Lapsed-Customer Engagement
Erstelle Zielgruppen ehemaliger Kunden, die in einem bestimmten Zeitraum nicht gekauft haben.
„Heute ist es für uns wichtiger denn je, über Erfahrungen nachzudenken, die die Menschen mit der Marke Burger King machen werden, die relevant sind und eine bedeutungsvolle, emotionale Verbindung herstellen.“
Elie Javice
VP des technischen Produktmanagements von Restaurant Brands International (Burger King)
Katalog/Produkt-Sortiment
Bestimme welche Artikel oder Produkte, auf einer Homepage oder innerhalb einer Kategorieseite angezeigt werden.
Nächstbestes Angebot
Füge einen zweiten Artikel oder ein zweites Produkt in den Flow oder in eine E-Mail nach der Registrierung ein.
Cross-Selling-Optimierung
Bestimme Artikel oder Produkte, welche einzelne Phasen eines Kundenlebenszyklus repräsentieren, die sie noch nicht erreicht haben – z. B. nach finanzieller Erfahrung.
Angebotsoptimierung
Erstelle Zielgruppen basierend auf der Neigung der Nutzer, ein Produkt zu kaufen oder sich mit Inhalten zu beschäftigen.
Lapsed-Customer Engagement
Erstelle Zielgruppen von Kunden, die sich über einen bestimmten Zeitraum nicht interagiert oder eingeloggt haben.
„Amplitude hat uns geholfen, Teamsilos zu durchbrechen. Wir haben ein paar Brücken zwischen dem Marketing-Team und dem Data-Science-Team gebaut, um eine bessere Kundensegmentierung mithilfe unserer In-App-Events zu erreichen.“
Sara Nofeliyan
Leitender Produktmanager für Wachstum, Varo Money
Katalog/Sortiment
Ranke angezeigte Inhalte auf einer Homepage, einer Kategorieseite, einer Abonnementkaufseite oder in E-Mails.
Nächstbeste Handlung
Ranke Inhalte in E-Mails oder Mitteilungen, die darüber informieren, was Nutzer als Nächstes lesen, sehen oder hören sollte.
Conversion von Testversionen
Erstelle Zielgruppen von Nutzern basierend auf deren Wahrscheinlichkeit einer Conversion, um maßgeschneiderte Angebote zu erstellen.
Affinitäts-Engagement
Erstelle Zielgruppen basierend auf der Neigung der Nutzer, sich mit einem bestimmten Inhalt oder einer bestimmten Art von Inhalt zu beschäftigen.
Lapsed User-Engagement
Erstelle Zielgruppen von Kunden, die sich über einen bestimmten Zeitraum nicht interagiert oder eingeloggt haben.
„iflix hat die Conversion-to-View-Raten seiner Kampagnen verbessert und die Werbeeinnahmen um das Vierfache gesteigert, da wir die Segmentierung des Nutzerverhaltens für die zielgerichtete Ansprache eingesetzt haben. Mit Amplitude Recommend konnten wir sehr zielgenaue Erlebnisse schaffen und Kampagnen so abstimmen, dass sie Wirkung zeigen.“
Emmanuel Frenehard
CTO, iflix
Katalog/Produkt-Sortiment
Ranke Inhalte oder Produkte, die auf einer Homepage oder innerhalb einer Kategorieseite angezeigt werden.
Nächstebeste Erfahrung
Füge einen zweiten Inhalt oder ein Produkt in den Userflow oder in einer E-Mail nach der Registrierung ein.
Angebotsoptimierung
Erstelle Zielgruppen basierend auf der Neigung der Nutzer, einen Kauf zu tätigen oder sich mit Inhalten zu beschäftigen.
Power-User-Optimierung
Sprich Power-User mit speziellen Erfahrungen, Angeboten und Produkten in Kampagnen an.
Affinitäts-Engagement
Erstelle Zielgruppen nach Affinität basierend auf den von ihnen gezeigten Verhaltensweisen.
„Das Marketing greift immer wieder auf Amplitude zurück, um interessante Segmente zu verstehen und zu identifizieren. Meistens nutzen sie diese Logik in Lookalike-Kampagnen, zum Beispiel über Facebook, weshalb die Engage-Funktion von Amplitude ihnen wirklich helfen könnte, weiterzugehen.“
Marc Vicente
CEO, ABA English
Inhaltsoptimierung
Bestimme welche Artikel oder Produkte, auf einer Homepage oder innerhalb einer Kategorieseite angezeigt werden.
Nächstbester Inhalt
Füge einen zweiten Inhalt oder eine Erfahrung in einen Userflow oder in eine E-Mail nach dem Engagement mit einem Asset ein.
Angebotsoptimierung
Erstelle Zielgruppen basierend auf ihrer Neigung, ein Produkt zu kaufen oder sich mit Inhalten zu beschäftigen.
Reduzierung der Kundenabwanderung
Erstelle Zielgruppen basierend auf der Abwanderungswahrscheinlichkeit der Nutzer, um sie wieder einzubinden.
Affinitäts-Engagement
Erstelle Zielgruppen nach ihrer Affinität für Inhalte, Lösungen oder Problembereiche basierend auf den von ihnen gezeigten Verhaltensweisen.
„Wir stellten fest, dass die Häufigkeit des Nutzerverhaltens mit den üblichen Ritualen im Leistungsmanagement übereinstimmte, und das hat uns geholfen, über Benachrichtigungen und Messaging nachzudenken. Und wir haben überlegt, wie wir die Leute wieder in das Produkt bringen können, das zu ihrer täglichen Nutzung der Software passt.“
Henry Vasquez
Senior-Produktmanager, Cornerstone
