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Connected-Stories
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Tool-Einführung:KI-Plattform für Kreation: Briefings werden zu personalisierten Kampagnen.
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Aufnahmedatum:2025-11-09
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Tool-Informationen
Was ist Connected-Stories AI
Connected-Stories AI ist eine Creative-Management-Plattform auf Basis von Generative AI (GenAIssance), die die Orchestrierung der gesamten kreativen Personalisierung ermöglicht. Über ein KI-gestütztes Chat-Interface nimmt die Lösung Kampagnen-Briefings und Assets entgegen, leitet daraus umsetzbare Strategien ab und erzeugt personalisierten Content in großem Maßstab. Mithilfe multimodaler GenAI und proprietärer Predictive-AI-Modelle analysiert die Plattform Echtzeitsignale, um Inhalte pro Nutzer zu optimieren, Varianten zu testen und die Performance kontinuierlich zu steigern.
Hauptfunktionen von Connected-Stories AI
- Briefing-zu-Strategie: Das Chat-Interface verwandelt Kampagnenziele und vorhandene Assets in klare, umsetzbare Creative-Strategien.
- Generative Content-Erstellung: KI-gestützte Produktion personalisierter Inhalte über mehrere Medienformate dank multimodaler GenAI.
- Skalierte Personalisierung: Automatisierte Varianten-Erstellung für Zielgruppen, Kontexte und Nutzerjourneys.
- Predictive AI & Echtzeitoptimierung: Proprietäre Modelle analysieren Signale in Echtzeit und passen Ausspielungen dynamisch an.
- Varianten-Testing: Kontinuierliche Tests und Lernschleifen zur Performance-Steigerung der Creatives.
- Orchestrierung des Creative-Prozesses: End-to-End-Steuerung von Briefing, Produktion, Personalisierung bis zur Auswertung.
- Insights & Reporting: Transparente Metriken zu Wirkung, Relevanz und Effizienz der Inhalte.
Für wen ist Connected-Stories AI geeignet
Ideal für Marketing- und Kreativteams, Performance-Marketer, E-Commerce-Verantwortliche, CRM-/Retention-Teams sowie Media- und Creative-Agenturen, die personalisierte Content-Erlebnisse skalieren, Kampagnen effizient orchestrieren und auf Basis von Echtzeitsignalen optimieren möchten.
Wie man Connected-Stories AI verwendet
- Ziele definieren: Kampagnenziel, KPIs und Zielgruppen festlegen.
- Briefing eingeben: Anforderungen im KI-Chat beschreiben und kontextualisieren.
- Assets bereitstellen: Texte, Bilder, Videos oder Produktdaten hochladen.
- Strategie generieren: KI-Vorschläge prüfen, verfeinern und freigeben.
- Personalisierung konfigurieren: Variantenregeln, Segmente und Kontexte festlegen.
- Veröffentlichen: Creatives ausspielen und Tests starten.
- Optimieren: Echtzeit-Insights überwachen, Varianten anpassen und Lernschleifen nutzen.
Branchenspezifische Anwendungsfälle von Connected-Stories AI
Im Einzelhandel/E-Commerce personalisiert die Plattform Produktanzeigen, Banner und Videos je Nutzerintent. In Finanzdienstleistungen werden Content-Erlebnisse für verschiedene Lebensphasen und Bedürfnisse zugeschnitten. Reise & Hospitality nutzt dynamische Angebote nach Saison, Standort und Verfügbarkeit. Medien & Entertainment optimiert Trailer, Thumbnails und Teaser für unterschiedliche Zielgruppen. In der Automobilbranche lassen sich Varianten nach Modell, Feature-Interesse und Region ausspielen.
Vorteile und Nachteile von Connected-Stories AI
Vorteile:
- Schnellere Produktion und skalierte Personalisierung über mehrere Formate.
- Höhere Relevanz durch Predictive AI und Echtzeitoptimierung.
- Konsistente Orchestrierung des gesamten kreativen Prozesses.
- Messbare Performance dank kontinuierlicher Tests und Insights.
- Multimodale GenAI für vielfältige Content-Varianten.
Nachteile:
- Abhängigkeit von Datenqualität: Schwache Signale mindern Optimierungseffekte.
- Initialer Einrichtungsaufwand für Segmente, Regeln und Workflows.
- Kontrollabgleich nötig, um KI-Generierung mit Markenanforderungen zu harmonisieren.
- Lernkurve bei Teams ohne Erfahrung mit generativer und prädiktiver KI.
Häufige Fragen zu Connected-Stories AI
Was bedeutet GenAIssance in Connected-Stories AI?
GenAIssance bezeichnet die zugrunde liegende Generative-AI-Technologie, die Briefings in Strategien und personalisierte Inhalte umsetzt.
Unterstützt die Plattform mehrere Formate?
Ja, dank multimodaler GenAI können unterschiedliche Medienformate verarbeitet und generiert werden.
Wie erfolgt die Optimierung der Inhalte?
Proprietäre Predictive-AI-Modelle analysieren Echtzeitsignale und passen Ausspielungen dynamisch an, inklusive Varianten-Tests und kontinuierlichem Lernen.