Adobe于近日推出技术预览（Technology Previews）功能，加速为品牌提供更多先进的人工智能功能。这一功能为业内首发，让品牌得以在快速应用最新技术的同时，帮助Adobe大致规划产品的路线图。

开发往往是一个在问题重重、旷日持久的过程，相对封闭而缺少对客户意见的引入和参考。而现在，品牌可以在Adobe产品的开发初期便通过技术预览功能使用Adobe Sensei支持的、尚处于初级阶段的人工智能技术。客户可以实时与Adobe的产品团队分享反馈意见，确保Adobe团队在发布产品测试版或产品推出之前能够做出适当的调整。技术预览将最先在Adobe实时数据洞察及预测分析解决方案Adobe Analytics当中发布，助力企业组织更好地编排和提供端到端的客户体验并使其变得更加个性化。

如今，消费者期望值的增加和激烈的市场竞争环境，需要品牌更加目标明确地完成每次与客户的互动。客户对优质体验的需求也推动了企业开发以客户为中心的功能。但通常情况下，好的工具需要在实验室中经过繁琐且漫长的产品开发阶段，待多重测试后才能够正式启用，因此品牌往往无法立刻使用到它们。

Adobe Analytics产品营销高级总监Jeff Allen表示：“作为营销分析领域的先驱和长期领导者，Adobe Analytics致力于持续创新。技术预览功能将帮助客户利用分析达到更高的品牌成熟度，而不再局限于表象的数字指标，而是通过深入的数据洞察来完善品牌为客户量身定制的各种体验。”

基于Adobe Sensei深度学习能力，技术预览（Technology Previews）将具备以下原型功能：

 利用人工智能重新构想客户旅程：如今，品牌很难全面了解每个客户在各种不同的屏幕触点上完成的体验旅程。 Adobe Sensei可以帮助品牌获得表象之下的洞察，从而更好地改善效果欠佳的部分。例如，一家媒体公司可能会发现短时间内大量手机应用卸载的原因是因为某个关键功能出现问题，影响了消费者的体验。

 通过机器学习来找出理想的受众：尽管目前品牌都拥有大量的客户数据，但营销人员真正的痛点是在于如何找到对品牌最有价值的客户群体。虽然营销人员根据年龄、性别和收入对客户进行区隔，通常可以获得很好的结果。但对于大多数品牌而言，这项工作很大程度上依赖于分析师对数据的理解，更多是经验驱动而非技术驱动。通过机器学习技术，技术预览中的原型将为受众区隔提供前所未有的精准度；客户将根据其预期偏好和行为被自动分组。 例如，零售商可能会因此发现意料之外的细分市场，比如发现某个地区的一组客户特别热衷于“次日达”这种优惠。

通过智能预测帮助客户把握先机：历史数据推动了大多数客户体验决策，具有前瞻性的品牌从中发现了利用历史数据预测未来客户需求的价值。 通过深度学习功能，技术预览可加速品牌预测客户未来行动的能力。 通过分析数十亿的历史数据和实时数据点，Adobe能够帮助品牌推断出客户下一步最有可能采取的行动。 例如，一家旅游公司预测到今年秋季的客流量将会放缓，便可以通过优化移动端的体验来弥补10%的流量缺口。