Die zweite Ausgabe der Confluent Chronicles: The Force of Kafka + Flink Awakens | Jetzt lesen!

Optimove baut mit Confluent Cloud eine Echtzeit-Kundendatenplattform mit stets aktuellen Kundenansichten auf

Confluent Cloud ist die Kern-Infrastruktur, die es uns ermöglicht, nicht nur unsere Vision einer einheitlichen, stets aktuellen Ansicht der Kundendaten zu verwirklichen, sondern auch unsere Vision von Wegen hin zur Selbstoptimierung in Echtzeit, wodurch die optimale Kampagne für jeden Kunden ermittelt und so ein maximaler Auftrieb erzielt werden kann.

Shai Frank | VP of Product
Optimove

Herausforderung

Erweiterung der Plattformfunktionen für Echtzeit-Kundendaten eines branchenführenden Relationship-Marketing-Hubs.

Lösung

Nutzung von Event-Streaming in Echtzeit mit Confluent Cloud und Apache Kafka, um stets aktuelle Ansichten von Kundendaten zu erhalten und Algorithmen für maschinelles Lernen zu unterstützen, die die Wirksamkeit von Kampagnen maximieren.

Ergebnisse

  • Neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnet.
  • Belastung externer IT-Systeme um 90 % reduziert.
  • Verwaltungsaufwand um eine Vollzeitstelle reduziert.
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Optimove, der Science-First Relationship Marketing Hub, unterstützt kundenorientierte Unternehmen dabei, ihr Wachstum mit seiner Echtzeit-Kundendatenplattform (CDP) voranzutreiben, die Kundendaten aus verschiedenen Quellen aufnimmt und sie selbstständig in umfassende Erkenntnisse umwandelt. Optimove kombiniert prädiktive Kundenanalysen, KI-Optimierungstechnologien und eine Multi-Channel-Kampagnenorchestrierung, die es Marketingfachleuten ermöglicht, Kunden mit der richtigen Botschaft zum richtigen Zeitpunkt über die effektivsten Kanäle anzusprechen.

Mit der jüngsten Akquisition von Axonite hat Optimove die Echtzeit-Datenfähigkeiten seiner Plattform um ein Event-Streaming-Framework auf Basis von Confluent Cloud und Apache Kafka erweitert. Dank dieser Event-getriebenen Architektur bietet Optimove seinen Kunden die Synchronisierung von 360-Grad-Kundendaten in Echtzeit zwischen der Optimove-Plattform und den Kundensystemen, selbstoptimierende Journeys in Echtzeit, die den prognostizierten Uplift verschiedener Kampagnen für jeden Kunden berücksichtigen, und Event-basierte Trigger, die Kampagnen auf der Grundlage externer Ereignisse aktivieren, z. B. wenn ein ausverkauftes Produkt wieder auf Lager ist.

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