Agent-basierte Workflows für Datenerkenntnisse helfen Teams dabei, die Customer-Journey-Performance zu untersuchen, ohne jeden Bericht manuell erstellen zu müssen. In Adobe Customer Journey Analytics können Nutzende fragen, warum die Conversion gesunken ist oder welche Journeys am besten abschneiden. Adobe CX Enterprise Coworker analysiert die relevanten Kundendaten, erstellt Visualisierungen und ermittelt wahrscheinliche Ursachen. Analysten und Analystinnen können die Analyse anschließend verfeinern und die Ergebnisse validieren, bevor sie geteilt oder als Grundlage für Entscheidungen genutzt werden.
Agent-basierte Workflows erkennen Trends, Veränderungen bei wichtigen Produktmetriken, Unterschiede zwischen Kundensegmenten, Journey-Abbrüche und wahrscheinliche Ursachen von Performance-Veränderungen. Nutzende können Fragen in einfacher Sprache stellen und eine Visualisierung oder Freiformtabelle in
Analysis Workspace erhalten. Analysten und Analystinnen können die Ergebnisse anschließend mit Folgefragen vertiefen und die Erkenntnisse anhand der zugrunde liegenden Daten validieren.
Ja. Teams können Fragen stellen wie „Welche Produkte haben den höchsten Umsatz generiert?" oder „Welche Seiten haben am besten abgeschnitten?" Customer Journey Analytics nutzt die Produktmetriken und Dimensionen der ausgewählten Datenansicht, um eine passende Tabelle oder Visualisierung zu erstellen. Nutzende können die Analyse fortsetzen, indem sie den Datumsbereich anpassen, eine Aufschlüsselung hinzufügen oder die Zielgruppe durch Folgefragen weiter eingrenzen.
Ja. Agent-basierte Workflows können einen Anstieg oder Rückgang einer Metrik untersuchen und Faktoren identifizieren, die mit der Veränderung zusammenhängen. Nutzende können mögliche Erklärungen testen, Zeiträume vergleichen und verschiedene Kundengruppen durch Folgefragen eingehender analysieren. Analytikerinnen und Analytiker sollten vor dem Ziehen von Schlussfolgerungen die zugrunde liegenden Daten prüfen, da Korrelation keine Kausalität beweist.
Customer Journey Analytics kann KI-gestützte Storytelling-Workflows einsetzen, um wichtige Trends, Anomalien, Zusammenhänge und Geschäftsthemen in Analysis Workspace-Projekten zu identifizieren. Diese Erkenntnisse lassen sich in präsentationsfertige Narrative für Stakeholder umwandeln. Intelligente Beschriftungen können zudem Zusammenfassungen in natürlicher Sprache für unterstützte Visualisierungen erstellen und helfen Unternehmensnutzenden dabei, wichtige Muster schnell zu erfassen, ohne jeden Chart manuell interpretieren zu müssen. Analytikerinnen und Analytiker können den resultierenden Kontext im Rahmen eines geregelten Berichtsprozesses prüfen, verfeinern, kopieren und teilen.
Die Experimentier-Workflows in Customer Journey Analytics helfen Teams dabei, die Leistung und Validität von Experimenten über Online-, Offline- und kanalübergreifende Datenquellen hinweg zu bewerten. Das Experimentier-Panel kann Kennzahlen wie Lift und Konfidenz ausgeben und zeigt Teams, ob eine Variante eine bedeutsame Verbesserung gegenüber dem Ausgangswert erzielt hat. Durch maschinelles Lernen gestützte Analysen verfeinern die Ergebnisse, sobald mehr Aktivitäten und Daten verfügbar werden, während kanalübergreifende Analysen Teams helfen zu verstehen, wie Kundeninteraktionen zu den Ergebnissen beitragen. Vor Geschäftsentscheidungen sollten Teams das Experimentdesign, die Datenqualität und die statistische Validität sorgfältig bestätigen.
Die KI greift ausschließlich auf Datenansichten zu, die der Customer Journey Analytics-
Admin explizit für die KI-Nutzung freigegeben hat – nicht standardmäßig auf alle Datenansichten in eurer Organisation. Welche Datenansichten zugänglich sind, ist also eine bewusste Entscheidung der Administration, kein automatischer Standard. Darüber hinaus basiert das System auf einem Modell mit menschlicher Analysekontrolle: Der Agent schlägt eine Erkenntnis oder Visualisierung vor, die eine Analystin oder ein Analyst prüft, bevor diese in eine Entscheidung einfließt – der Agent handelt nicht eigenständig in eurem Namen.
CX Enterprise Coworker ist darauf ausgelegt, innerhalb der Adobe Customer Experience-Umgebung der Kundschaft zu arbeiten. Er kann den Unternehmenskontext, Kundendaten, Analysedefinitionen und verknüpfte Anwendungen der Organisation nutzen, um relevantere Analysen zu ermöglichen.
Statt lediglich eine narrative Antwort zu liefern, kann das System dabei helfen, eine Untersuchung zu strukturieren, die relevanten Daten auszuwerten, Veränderungen zu erklären und den nächsten Schritt im Workflow zu unterstützen. Das reduziert manuelle Übergaben zwischen Fachanwendenden, Analysierenden und Umsetzungsteams.
Nutzt die Antwort als beschleunigten Ausgangspunkt für eure Analyse und prüft die unterstützenden Ausgaben, bevor ihr wichtige Geschäftsentscheidungen trefft. Zur Validierung empfiehlt sich die Überprüfung folgender Punkte:
- Die ausgewählte Datenansicht oder Datenquelle.
- Metrik- und Dimensionsdefinitionen.
- Datumsbereich und Vergleichszeitraum.
- Filter, Segmente und Attribution-Einstellungen.
- Identitäts- und Verknüpfungsannahmen auf Kundenebene.
- Die generierte Tabelle oder Visualisierung im Vergleich zum zugrunde liegenden Bericht.
Die zugrunde liegenden Berechnungen sollten konsistent bleiben, während die Erklärung in natürlicher Sprache das Ergebnis zusammenfassen oder interpretieren kann. Bei Entscheidungen mit hoher Tragweite sollte das Ergebnis direkt im entsprechenden Customer Journey Analytics-Arbeitsbereich bestätigt werden.
Organisationen benötigen die entsprechenden Berechtigungen für Customer Journey Analytics und Adobe CX Enterprise, verknüpfte und modellierte Kundendaten, definierte Metriken und Dimensionen sowie die erforderlichen Nutzerberechtigungen.
Coworker stützt seine Antworten auf die konfigurierten Adobe-Anwendungen, Daten, den Unternehmenskontext und die Governance-Regeln der Kundschaft. Zugang und verfügbare Use Cases hängen von den lizenzierten Anwendungen, aktivierten Integrationen, konfigurierten Berechtigungen und der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Menschliche Kontrolle bleibt wichtig, wenn Erkenntnisse zu strategischen, regulatorischen, kundenrelevanten oder operativen Entscheidungen führen.
