Os fluxos de trabalho de insights de dados agênticos ajudam as equipes a investigar o desempenho da jornada do cliente sem precisar criar cada relatório manualmente. No Adobe Customer Journey Analytics, os usuários podem perguntar por que a conversão caiu ou quais jornadas têm melhor desempenho. O Adobe CX Enterprise Coworker analisa os dados de clientes relevantes, cria visualizações e identifica prováveis causas. Os analistas podem, então, refinar a análise e validar os resultados antes de compartilhá-los ou agir com base neles.
Os fluxos de trabalho agênticos identificam tendências, mudanças em métricas-chave, diferenças entre segmentos de clientes, abandono de jornada e prováveis causas de variações de desempenho. Os usuários podem fazer perguntas em linguagem comum e receber uma visualização ou tabela de forma livre no
Analysis Workspace. Os analistas podem, então, explorar os resultados com perguntas adicionais e validar os achados nos dados subjacentes.
Sim. As equipes podem fazer perguntas como “Quais produtos geraram mais receita?” ou “Quais páginas tiveram melhor desempenho?” O Customer Journey Analytics usa as métricas e dimensões da visualização de dados selecionada para criar uma tabela ou visualização relevante. Os usuários podem continuar a análise alterando o intervalo de datas, adicionando um detalhamento ou refinando o público-alvo com perguntas adicionais.
Sim. Os fluxos de trabalho agênticos investigam aumentos ou quedas em uma métrica e identificam fatores associados à mudança. Os usuários podem testar possíveis explicações, comparar períodos e examinar diferentes grupos de clientes com perguntas adicionais. Os analistas devem revisar os dados subjacentes antes de tirar conclusões, pois correlação não implica causalidade.
O Customer Journey Analytics pode usar fluxos de trabalho de narrativa com apoio de IA para identificar tendências, anomalias, relações e temas de negócios importantes em projetos do Analysis Workspace. Esses resultados podem ser convertidos em narrativas prontas para apresentação às partes interessadas. As legendas inteligentes também geram resumos em linguagem natural para as visualizações compatíveis, permitindo que os usuários de negócio entendam rapidamente os padrões importantes sem precisar interpretar cada gráfico manualmente. Os analistas podem revisar, refinar, copiar e compartilhar o contexto resultante como parte de um processo de relatório governado.
Os fluxos de trabalho de experimentação do Customer Journey Analytics ajudam as equipes a avaliar o desempenho e a validade de experimentos em fontes de dados online, offline e entre canais. O painel de experimentação reporta métricas como incremento e confiança, ajudando as equipes a entender se um tratamento gerou uma melhora significativa em relação à linha de base. A análise com suporte de aprendizado de máquina refina os resultados à medida que mais atividades e dados ficam disponíveis, enquanto a análise entre canais ajuda as equipes a investigar como as interações com o cliente contribuem para os resultados. As equipes devem confirmar o design do experimento, a qualidade dos dados e a validade estatística antes de tomar decisões de negócios.
A IA acessa apenas as visualizações de dados que o
administrador do Customer Journey Analytics habilitou explicitamente para uso com IA, e não todas as visualizações de dados da organização por padrão. Isso significa que a exposição é uma decisão deliberada do administrador, não uma configuração automática. O sistema também foi desenvolvido com base em um modelo que mantém o analista no processo: o agente apresenta um insight ou uma visualização proposta, e o analista revisa antes de embasar qualquer decisão, em vez de o agente agir de forma autônoma em seu nome.
O CX Enterprise Coworker foi desenvolvido para operar dentro do ambiente Adobe Customer Experience do cliente. Ele utiliza o contexto de negócios da organização, os dados do cliente, as definições de análise e os aplicativos conectados para oferecer análises mais relevantes.
Em vez de apenas gerar uma resposta narrativa, ele auxilia na estruturação de investigações, analisa os dados adequados, explica o que mudou e apoia o próximo passo no fluxo de trabalho. Isso ajuda a reduzir os repasses manuais entre usuários de negócios, analistas e equipes de execução.
Os usuários devem tratar a resposta como um ponto de partida ágil para a análise e revisar os resultados de suporte antes de tomar decisões de negócios importantes. Uma abordagem de validação recomendada é verificar:
- A visualização de dados ou a fonte de dados selecionada.
- As definições de métricas e dimensões.
- O intervalo de datas e o período de comparação.
- Os filtros, os segmentos e as configurações de atribuição.
- As suposições de identidade e de vinculação no nível do cliente.
- A tabela ou visualização gerada em relação ao relatório subjacente.
Os cálculos dos relatórios subjacentes devem permanecer consistentes, enquanto a explicação em linguagem natural pode resumir ou interpretar o resultado. Para decisões de alto impacto, os usuários devem confirmar o resultado diretamente no espaço de trabalho relevante do Customer Journey Analytics.
As organizações precisam das autorizações adequadas do Customer Journey Analytics e do Adobe CX Enterprise, além de dados do cliente conectados e modelados, métricas e dimensões definidas e as permissões de usuário necessárias.
O Coworker baseia suas respostas nos aplicativos Adobe configurados pelo cliente, nos dados, no contexto de negócios e nas regras de governança. O acesso e os casos de uso disponíveis dependem dos aplicativos licenciados, das integrações habilitadas, das permissões configuradas e da qualidade dos dados subjacentes. A supervisão humana continua sendo fundamental quando os insights levam a decisões estratégicas, regulatórias, operacionais ou que impactam o cliente.
