Adobe Customer Journey Analytics – Features.
Agent-basierte Erkenntnisse
Nutzt KI, um alltägliche Analyseaufgaben zu beschleunigen – von der Segmentierung bis zum Data Storytelling –, damit ihr weniger Zeit mit dem Durchsuchen von Daten verbringt und mehr Zeit für das Wachstum eures Unternehmens habt.
Agent-basierte Datenerkenntnisse
Automatisiert die Analyse und Visualisierung kanalübergreifender Kundendaten, um tiefgreifende Erkenntnisse zu gewinnen und vorab genehmigte Maßnahmen zu ergreifen – etwa die Diagnose zugrunde liegender Treiber und das Empfehlen von Optimierungen.
- Datenanalyse. Verfolgt Kampagnen-Performance, analysiert Kundenverhalten und erkennt aufkommende Trends mit einfachen Sprachanweisungen statt komplexer Dashboards und benötigter Abfragen.
- Schnelle Erkenntnisse. Überspringt die Analyst-Queue und stellt Fragen in einfacher Sprache – zum Beispiel: „Was sind meine zehn leistungsstärksten Seiten?" oder „Welche Produkte erzielen den höchsten Umsatz?"
- Vertrauenswürdige Erkenntnisse. Schafft Vertrauen in jede Entscheidung mit vollständig transparenten, nachvollziehbaren Erkenntnissen und der Möglichkeit für Analystinnen und Analysten, diese weiter zu verifizieren, zu verfeinern und zusammenzuarbeiten.
Proaktive Erkenntnisse (in Entwicklung).
Entdeckt verlässliche, wertvolle Erkenntnisse mit Agent-basierten Empfehlungen, die proaktiv aussagekräftige Muster und Chancen aufzeigen – auch solche, die Nutzende möglicherweise nicht von selbst erkunden würden.
- Von reaktiv zu proaktiv. Erkundet neue Erkenntnisse und Chancen durch kontinuierliche Cross-Channel-Analyse, die Erkenntnisse mit hoher Vertrauenswürdigkeit aufdeckt.
- Analysten-geprüft. Schafft Vertrauen mit proaktiv generierten Erkenntnissen, die integrierte Kontrollen enthalten, mit denen Analyse-Teams Erkenntnisse validieren, kuratieren und anreichern können, bevor sie Business-Anwenderinnen und -Anwender erreichen.
Ursachenanalyse
Verwandelt jede Metrik in eine KI-gestützte Untersuchung: Agent-basierte Workflows führen euch in wenigen Minuten von „Was ist passiert?" zu „Warum ist es passiert?" – ganz ohne Analyst-Queue.
- Top-Treiber. Deckt sofort die wichtigsten Treiber hinter jeder Änderung auf, komplett mit Vertrauenswerten.
- Vertrauen. Erhaltet Bewertungen für Korrelationsstärke, statistische Signifikanz und Quantifizierung der Auswirkung für jede Erkenntnis, um Vertrauen zu fördern.
- Hypothesen-Validierung. Nutzt eine dialogorientierte Oberfläche, um Fragen zu stellen und tiefer in die zugrundeliegenden Ursachen jedes Treibers einzutauchen.
Data Storytelling
Wandelt Analysis Workspace mit einem einfachen Prompt in präsentationsfertige Folien um. Agent-basierte Workflows analysieren eure Panels, Visualisierungen und Produktmetriken, um die Geschichte aufzudecken, die in euren Daten steckt – und zeigen Trends, Anomalien und Korrelationen auf, die ihr möglicherweise übersehen hättet.
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 sich ändernden Daten automatisch aktualisiert werden.
- Einfache Highlights. Helft Personen, die selbst keine Analystinnen und Analysten sind, besonders wichtige Erkenntnisse zu erkennen und zu verstehen.
- Kontextuelles Reporting. Aktiviert Anwendende ohne technischen Hintergrund zur Selbstständigkeit, indem automatisch Kontext beim Teilen von Erkenntnissen bereitgestellt wird – so haben Analyse-Teams mehr Zeit für andere Aufgaben.
Bedienfeld „Experimentieren“.
Bewertet die Auswirkungen und Validität von Experimenten kanalübergreifend aus beliebigen Online- und Offline-Quellen mit verbesserter Analyse auf Basis von maschinellem Lernen.
- Verfeinerung durch maschinelles Lernen. Je mehr Aktivitäten stattfinden und mehr Daten gesammelt werden, desto automatischer verfeinert maschinelles Lernen die Daten für präzisere Ergebnisse und höhere Verlässlichkeit bei Ursache-Wirkungs-Beziehungen.
- Klarheit bei Ursache und Wirkung. Versteht die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen Kundeninteraktionen und wie sie spezifische Ergebnisse vorantreiben – durch die native Integration mit Adobe Journey Optimizer.
Erfahrt mehr über Agent-basierte und KI-gesteuerte Erkenntnisse.
Lernt, wie ihr Agent-basierte und KI-gesteuerte Erkenntnisse nutzt.
Antworten auf eure Fragen findet ihr in Experience League, unserer umfangreichen Sammlung an Anleitungen, Dokumentation, Tutorials und Benutzerhandbüchern.
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Fragen? Wir haben die Antworten.
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.
