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Wie Sie auf dieser Internetseite lesen können, hat censhare seine Lösungen im Unterschied zu anderen rund um die Konzepte einer semantischen Graphdatenbank...
Willkommen zu Tuesday 2¢. Es ist Dienstag - das Wochenende nur noch eine vage Erinnerung - und es ist an der Zeit, in unserem Blog etwas Dampf abzulassen und unsere bescheidende Meinung über ein aktuelles Industrie-Thema kundzutun. Diese Woche äußert sich Ian Truscott zu der Frage, warum sich Marketer mit semantischen Datenbanken befassen sollten.
Das sind Ians Worte in Übersetzung, wenn Sie seinen originalen Text lesen möchten klicken Sie bitte hier.
Wie Sie auf dieser Internetseite lesen können, hat censhare seine Lösungen im Unterschied zu anderen rund um die Konzepte einer semantischen Graphdatenbank statt eines relationalen Datenbankmanagementsystems (RDMS) entwickelt, wie es die Content Management Systeme seit Jahrzehnten verwenden.
Es gibt eine Menge technische Schlagworte dafür. Wir haben beträchtliche Forschungs- und Entwicklungsinvestitionen in diese Ansätze gesteckt und ein Patent für die letzte Iteration dieser Technologie angemeldet. Es ist die „Intelligenz” unserer Universal, Smart Content Management Platform. Aber warum haben wir eigentlich diesen Ansatz gewählt und was bedeutet das für Marketer?
Die Antwort ist einfach: Dieses Konzept ist enorm schnell, wenn es um die Bereitstellung von Inhalten geht. Das gilt insbesondere für Content auf der Basis von komplexen Beziehungen und für Anwendungsfälle wie die Individualisierung. Darüber hinaus ist die Lösung massiv skalierbar. Der größere Beweggrund dahinter ist das Bestreben, ein Angebot zu entwickeln, das sich an der Zukunft von Content Management und Delivery orientiert.
Zur Beschreibung dieser zukunftsorientierten Perspektive bezeichne ich die semantische Technologie oft als Fundament für die nächste Welle der Customer Experience, die künstliche Intelligenz. Und die ist – wie wir an Verbrauchergeräten wie Google Home oder Amazon Echo sehen – schon mehr als nur ein Zukunftstrend, nämlich eine Realität im Content-Konsum der Verbraucher geworden.
Virtuelle Assistenten spielen auch für direkte Kundeninteraktionen in der automatisierten Anrufabwicklung von Call-Centern und in Chat-Bots auf Internetseiten eine immer größere Rolle. Sie versuchen, einfache Kundenanfragen zu sichten und zu beantworten oder grundlegende Informationen zu erteilen, bevor das Gespräch an einen Mitarbeiter weitergeleitet wird.
Das alles sind offensichtliche Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz, die menschliche Interaktionen simuliert. Aber wenden wir uns doch einer weniger augenfälligen Form der intelligenten Kundeninteraktion zu, der aktuellen Herausforderung aller Marketer: Individualisierung. Oder um es noch stärker zu konkretisieren: Die Bereitstellung von relevanten Inhalten und Angeboten für den Kunden über mehrere Kanäle hinweg unter Einsatz der Fülle an Big Data-Elementen, die der Konsument mit uns teilt.
Das Geschäftsszenario für die Individualisierung ist klar. Sie verbessert alle Parameter, die den Marketern im Spektrum zwischen Öffnungsraten und Kundenengagement zur Verfügung stehen. Sie verstärkt Cross-Selling, Upselling und Folgegeschäfte (usw., usw.) im B2C-Business. Allerdings stützt sich die Geschichte der Lieferung relevanter, individualisierter Inhalte traditionell auf die Einführung simpler, „handgestrickter“ Regeln.
Inzwischen ist der Kontext eines Konsumenten, auf den wir unsere Content Delivery zuschneiden wollen, aber viel komplexer geworden. Er umfasst immer mehr Geräte, immer mehr Kontaktpunkte und eine zunehmend fragmentiertere Customer Journey. Außerdem werden die Konsumenten, was ihre Ansprüche an eine gute Erfahrung betrifft, immer anspruchsvoller. Und sie haben ein Gespür dafür entwickelt, was ihre Daten wert sind und wozu Marketingtechnologie in der Lage ist. Das betrifft nicht nur B2C. Auch B2B-Kunden erwarten dieselbe Erfahrung.
Deshalb stoßen die Annahmen dieser einfachen Individualisierungsregeln schnell an ihre Grenzen – und der Verbraucher merkt sofort, wenn dies der Fall ist.
Jeder kann Geschichten über eine schlecht gelungene Individualisierung erzählen, wie beispielsweise die, dass man nach dem Internet-Einkauf eines Geschenks für eine Nichte die digitale Kundenerfahrung macht, fortan wie ein 13-jähriges Mädchen behandelt zu werden, und auf Seiten wie Facebook mit entsprechenden Produktempfehlungen überhäuft wird.
Der Bedarf an einer gewissen Intelligenz in den Anwendungen liegt also auf der Hand.
Deshalb ist eine Content Delivery, die auf eine Form der künstlichen Intelligenz zurückgreifen kann, der nächste Schritt in der Evolution unserer Engagement-Systeme, der als Bestandteil einer Strategie für Digital Experience unbedingt berücksichtigt werden sollte.
Das beginnt laut Virtual Strategy Magazine mit der zugrunde liegenden Datenbank bzw. dem Datenmodell:
[Künstliche Intelligenz] ... beginnt mit den Grundprinzipien von semantischen Technologien und Datenverknüpfungen, die die grundlegenden Rahmenbedingungen für künstliche Intelligenz und Cognitive Computing schaffen. Die Datenverknüpfung in einer deklarativen, standardisierten Weise ist wesentlich für die Formen der Mustererkennung und selbstlernende IT-Systeme, die dem Cognitive Computing zugrunde liegen.
Und dann haben wir noch nicht darüber gesprochen, wie diese Technologie bei komplexer werdenden Speicheranforderungen für Inhalte skaliert werden kann, wenn wir Voice-Inhalte, Virtual Reality, Augmented Reality oder 3D-Modelle als „Content“ betrachten, der verwaltet und an Kunden ausgeliefert werden muss.
Sofern Sie in eine Technologie investieren wollen, die im Zentrum der Content-Lieferung des 21. Jahrhunderts stehen soll – mit allem, was bevorsteht –, dann ist unserer Meinung nach eine semantische Datenbank die sinnvolle Wahl.