Adobe Social 3.0: Noch mehr vernetzte Prognosen für den Erfolg mit Social Media

In der Version 3.0 bietet Adobe Social deshalb eine zuvor nur als Beta-Version verfügbare Predictive Publishing-Funktion mit der sich Vorhersagen über das zu erwartende Engagement von Fans zu einzelnen Inhalten treffen lassen. Neben der bereits bestehenden Integration von Facebook, Google Plus und Twitter wirkt besonders die Anbindung an Foursquare interessant. Denn nun können Marketer auch Check-ins und Offline-Welt noch besser in ihrer Überlegungen einbeziehen.

Bislang hätten sich Marketer gerade mit Blick auf soziale Plattformen vielfach auf den Instinkt verlassen müssen. Big Data und das Analyse-Tool Adobe Social mit seiner Predictive Publishing-Funktion könnten da deutlich smarter Gewissheiten verschaffen.

Aseem Chandra, Vice President Produt & Industry Marketing, sieht Unternehmen gerade zu in der Pflicht, mit einer Big-Data-Strategie relevante Informationen aus dem Datenmassen herauszufiltern, um auf dieser Basis bessere Entscheidungen zu treffen. Grund: Die Fragmentierung des Marktes, die Fragmentierung der Endgeräte und vor allem die Tatsache, dass sich "Konsumenten schneller bewegen und orientieren als Marketer." Nun gehe es darum, mittels "datengetriebenem" Marketing mehr denn je mit Messbarkeiten zu argumentieren. Und das beste Argument ist da immer noch das Wissen um die Zukunft.

Daher verspricht Adobe nun die mit Big Data polierte Glaskugel, die sich jetzt auch mit einer mobilen Version betrachten lässt.

Prognosen zu Kampagnen-Ergebnissen für Suchmaschinen-Marketing und Display-Werbung sind das eine. Adobe Social, eines der zentralen Elemente der Adobe Marketing Cloud, liefert aber nicht nur Vorhersagen über das zu erwartende Engagement von Fans zu einzelnen geposteten Inhalten in Social Networks wie Facebook. Bei Bedarf gibt es auch automatische Vorschläge zur geeigneten Uhrzeit für das Absetzen der Posts. Hinzu kommen Wirkungsprognosen bis hin zu Leads und Sales.

Das Tool, das sich jetzt auch mit einer mobilen Version nutzen lässt, greift für die Vorhersagen und Vorschläge auf eine Sentiment-Analyse und prognostizierende Text Mining-Algorithmen zurück und nutzt dafür die gesammelten Daten rund um das Engagement, die Zeitpunkte und die Tonalität bisheriger Beiträge. Und: je länger das Tool eingesetzt wuird, desto verlässlicher werden die Daten.

Dabei herauskommen sollen über eine Media Optimisation-Funktion in der Adobe Marketing Cloud auch Budgetempfehlungen, die beispielsweise die Abhängigkeiten zwischen Display und Search ermitteln, und anzeigen, wo mehr oder wo weniger ausgegeben werden kann. Damit ist dann auch Schluss mit der Fixierung auf den letzten Klick, weil alle Touchpoints und die gesamte Customer Journey auf dem Radar sind.

Weitere Details im Adobe-Blog.