Adobe Customer Journey Analytics – Funktionen
KI-gestützte Erkenntnisse.
Verwendet Services mit Agent-basierter KI, generativer KI und maschinellem Lernen, um alltägliche Analyseaufgaben wie Segmentierung, Attribution, Datenverarbeitung, Abfragen und Daten-Storytelling zu beschleunigen. Effizientere und optimierte Erkenntnisse bedeuten weniger Zeitaufwand für das Durchsuchen von Daten und mehr Zeit zur Optimierung eures Geschäfts.
Data Insights Agent.
Automatisiert mit dem Data Insights Agent die Analyse und Visualisierung von kanalübergreifenden Kundendaten, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und vorab genehmigte Aktionen wie Ursachenanalysen und Optimierungsempfehlungen umzusetzen.
- Datenanalyse. Nutzt anstelle von technischen Tools Prompts in natürlicher Sprache, um in Analysis Workspace Projekte rasch zu erstellen und weiterzuentwickeln.
- Schnelle Erkenntnisse. Formuliert Fragen wie „Was sind meine 10 besten Seiten?“ oder „Welche Produkte bringen den höchsten Umsatz?“, um unmittelbar Erkenntnisse zu erhalten.
- Verantwortungsvolle KI. Visualisiert die Daten hinter euren KI-gestützten Erkenntnissen, um den Output besser verstehen und prüfen zu können.
Algorithmische Attribution.
Vergleicht Aktivitäten über verschiedene Geräte, Kanäle und Inhalte hinweg, um die Treiber hinter bestimmten Conversion-Ereignissen zu verstehen – für beliebige Zeiträume und Metriken.
- Analyse mit maschinellem Lernen. Nutzt maschinelles Lernen, um Attributionswerte über verschiedene relevante Faktoren und Kanäle hinweg zuzuweisen, die für erfolgreiche Conversion-Ereignisse sorgen.
- Gewichtete Attribution. Weist den wichtigsten Touchpoints automatisch die passende Gewichtung zu und stellt dann anhand der Muster der tatsächlichen Kundeninteraktion für jeden Kanal das am besten geeignete Modell bereit.
Anomalieerkennung.
Findet datenübergreifende, statistisch signifikante Abweichungen und nutzt programminterne Warnhinweise zu Anomalien. Dadurch spart ihr euch die Zeit, mehrere Hundert Reports zu erstellen und zu durchsuchen.
- Datenbeziehungen. Trennt die „echten Signale“ vom „Rauschen“, indem ihr auf statistische Methoden vertraut, die Beziehungen in kanalübergreifenden Kundendaten analysieren.
- Anomaliewarnhinweise. Geht Anomalien auf den Grund – z. B. deutlichen Rückgängen beim durchschnittlichen Bestellwert oder bei Seitenansichten bzw. Spitzenwerten bei Bestellungen mit niedrigem Umsatz.
- Relevante Faktoren. Erkennt potenzielle Faktoren, die zu Anomalien beitragen, und nehmt geeignete Optimierungen vor.
Intelligente Beschriftungen.
Generative KI liefert automatische Erkenntnisse und benutzerfreundliche Beschriftungen zu wichtigen Trends und Ereignissen in euren Daten.
- Generierte Erkenntnisse. Beschleunigt eure Analyse-Journey mit automatisch generierten Erkenntnissen, die bei Änderungen der Daten automatisch aktualisiert werden.
- Einfache Hervorhebungen. Helft Personen, die selbst keine Analystinnen und Analysten sind, besonders relevante Erkenntnisse leicht zu erkennen und zu verstehen.
- Kontextuelle Reports. Ermöglicht auch Benutzerinnen und Benutzern ohne technischen Hintergrund eigenständiges Arbeiten, indem ihr bei der Freigabe von Erkenntnissen automatisch Kontext bereitstellt. Das verringert den Zeitaufwand für Analystinnen und Analysten.
Bedienfeld „Experimentieren“.
Wertet die Auswirkung und Aussagekraft von Experimenten kanalübergreifend über sämtliche Online- und Offline-Quellen hinweg aus und greift dabei auf optimierte, auf maschinelles Lernen gestützte Analysen zurück.
- Fortlaufende Optimierung mit maschinellem Lernen. Wenn die Aktivitätsrate steigt und mehr Daten vorliegen, übernimmt maschinelles Lernen die fortlaufende Optimierung von Daten, wodurch ihr auf ein präziseres Ergebnis und zuverlässigere Beziehungen zwischen Ursache und Wirkung zurückgreifen könnt.
- Eindeutige Zuordnung von Ursache und Wirkung. Versteht durch die native Integration mit Adobe Journey Optimizer die Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge zwischen Kundeninteraktionen und ihren Einfluss auf konkrete Ergebnisse.
Product Support Agent.
Ermöglicht es euren Teams, Produktprobleme mit Product Support Agent schnell und einfach zu beheben, zu diagnostizieren und zu eskalieren. Nutzt interaktive Anleitungen für effizienteren Self-Service-Support, damit sich Probleme rascher beheben lassen und die Produktivität steigt.
- Fehlerbehebung. Verwendet Prompts in natürlicher Sprache, um schnelle Antworten auf gängige Fragen zu erhalten. Als Grundlage dient eine von Fachleuten kuratierte Dokumentation.
- Erstellung von Fällen (in Entwicklung). Öffnet Support-Fälle direkt über den KI-Assistenten, der automatisch kontextbezogene Informationen wie Chat-Protokolle, IDs und Problembeschreibungen erfasst – für eine schnellere Lösung der Fälle.
- Tracking von Fällen (in Entwicklung). Trackt nahtlos den Status eurer Support-Fälle.
Erfahrt, wie ihr Funktionen für KI-gestützte Erkenntnisse nutzen könnt.
Antworten auf eure Fragen findet ihr in Experience League, unserer umfangreichen Sammlung an Anleitungen, Dokumentation, Tutorials und Benutzerhandbüchern.
Weitere Informationen | Funktionen für KI-gestützte Erkenntnisse
