Aampe

Aampe: Agentic AI für personalisierte Kundenerlebnisse

Was ist Aampe? Aampe bietet eine agentische Infrastruktur, die KI nutzt, um personalisierte Kundenerlebnisse zu schaffen. Es lernt und passt sich automatisch an das Kundenverhalten an, sodass Teams wirkungsvolle Erlebnisse in großem Maßstab bereitstellen können. Aampe automatisiert Experimente und Personalisierung und bietet gleichzeitig robuste Einblicke ohne manuelle Modellierung.

Wie funktioniert Aampe?

Aampe verwendet einen "Continuous Intelligence"-Ansatz zur Personalisierung. Hier ist eine Aufschlüsselung:

• Individuelle Agenten: Jedem Benutzer wird ein dedizierter Agent zugewiesen.
• Parallele Experimente: Aampe führt kontrollierte, parallelisierte Experimente durch, um Benutzerpräferenzen zu erlernen.
• Dynamische Optimierung: Das System optimiert jede Interaktion und stellt sicher, dass sich die Nachrichten mit dem Publikum weiterentwickeln.

Dieser Ansatz steht im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die auf Folgendem basieren:

• Begrenzte Segmente: Manuelle Erstellung statischer Segmente.
• Eingeschränkter Inhalt: Schwierigkeiten, mit sich entwickelnden Sprachen und Vorlieben Schritt zu halten.
• Manuelle A/B-Tests: Durchführung von Tests einzeln an bestimmten Variablen.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Continuous Intelligence: Dynamische Echtzeit-Segmente, die bis zu einem einzelnen Benutzer klein sein können.
• Grenzenlose Kreativität: Zugriff auf einen breiten Katalog markengenehmigter Inhalte.
• Laufende Optimierungen: Tausende von multivariaten Tests, die parallel laufen.

Leistungskennzahlen

Aampe kann beeindruckende Ergebnisse vorweisen:

• 128 % Verbesserung des Engagements
• 25 % Steigerung der inkrementellen Käufe
• 135 % Steigerung des GMV nach dem Onboarding
• <8 Stunden abgeschlossene Integration und Tests

Aampe Anwendungsfälle

• Lifecycle-Marketing: Optimieren Sie das Engagement durch Experimente, identifizieren Sie wichtige Treiber des Kundenverhaltens und verfeinern Sie personalisierte Erlebnisse.
• Produktmanagement: Lernen Sie ohne manuelle Experimente, bieten Sie ein kohärentes Benutzererlebnis über Teams hinweg und beschleunigen Sie die Produktbereitstellung mit umsetzbaren Erkenntnissen.

Aampe für Data Science

Aampe verwendet Causal Inference bei jeder Intervention, Entscheidungen, die durch Semantic Abstraction ermöglicht werden, Bayesianische Aufbewahrung von Lessons-Learned.

Integrationen

Aampe lässt sich in Ihren bestehenden Stack integrieren, einschließlich:

• Datenquellen: Stream Ingestion API und Batch Ingestion Connectors
• Customer Data Platforms
• Data Warehouse & Storage
• Content Management Systems
• Recommendation Engines
• Delivery Infrastructure
• Engagement Tools
• Observability & Insights
• In-App Tools & Native Surfaces

Warum Aampe wählen?

• Personalisierung im großen Maßstab: Die Architektur von Aampe ist auf Personalisierung im großen Maßstab ausgelegt.
• Automatisierte Experimente: Aampe automatisiert den Experimentierprozess, um optimale Kundenerlebnisse zu entdecken und bereitzustellen.
• Umsetzbare Erkenntnisse: Liefert Erkenntnisse, ohne dass eine umfangreiche manuelle Modellierung erforderlich ist.

Für wen ist Aampe geeignet?

Aampe ist für Lifecycle-Marketer und Produktmanager gedacht. Es hilft ihnen, das Engagement durch aktive Experimente zu optimieren, wichtige Treiber des Kundenverhaltens zu identifizieren, Erlebnisse zu verfeinern und zu personalisieren, ohne manuelle, traditionelle Experimente zu lernen, ein kohärentes Benutzererlebnis über Teams hinweg zu bieten und Produkte mit umsetzbaren Erkenntnissen schneller bereitzustellen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Aampe eine leistungsstarke KI-gesteuerte Lösung für Unternehmen ist, die das Kundenengagement verbessern, Erlebnisse personalisieren und das Umsatzwachstum durch kontinuierliche Intelligenz und automatisierte Experimente steigern möchten. Durch die Zuweisung eines dedizierten Agenten für jeden Benutzer führt Aampe kontrollierte, parallelisierte Experimente durch, um Benutzerpräferenzen zu erlernen, und optimiert das Engagement für diese. Es ist ein dynamisches, sich selbst verbesserndes System, das jede Interaktion optimiert und sicherstellt, dass sich Ihre Nachrichten so schnell entwickeln wie Ihr Publikum.