LLM-Insights.

Wie kann ich LLM- und KI-gesteuerte Kundeninteraktionen messen?

Mit Customer Journey Analytics könnt ihr LLM- und KI-Traffic mithilfe abgeleiteter Felder auf Basis von User-Agent, Referrer und Abfrage-Parametern mit Tags versehen und klassifizieren – so werden KI-generierte Interaktionen klar vom menschlichen Verhalten getrennt, und eure bestehenden KPIs bleiben präzise. Darauf aufbauend erstellt ihr Segmente und Dashboards, um Volumen, Journeys und nachgelagerte Conversions des KI-Traffics gemeinsam mit euren anderen Kanälen im Blick zu behalten – statt den KI-Traffic in einem separaten Tool zu tracken.

Wie verbindet Customer Journey Analytics KI-Gespräche mit Geschäftsergebnissen?

Gesprächs- und KI-Interaktionsdaten werden in Adobe Experience Platform aufgenommen, mit Absichten, Themen, Stimmungen und Ergebnissen modelliert und anschließend in Customer Journey Analytics mit euren Web-, App- und Offline-Datensätzen zusammengeführt, um vollständige kanalübergreifende Journeys abzubilden. Dieser Join ermöglicht es euch, ein nachgelagertes Ergebnis – einen Kauf, ein Abwanderungs-Ereignis, eine Support-Lösung – einem konkreten KI-Gespräch zuzuordnen und dessen Einfluss auf eure KPIs im Zeitverlauf zu messen, anstatt das Gespräch als Sackgasse zu behandeln.

Was leistet Conversational-AI-Analyse über die reine Transkript-Prüfung hinaus?

Conversational-AI-Analyse extrahiert Absichten, Themen, Keywords und Stimmungen aus Chat- oder Sprach-Transkripten mithilfe von NLP- oder LLM-Modellen und verknüpft diese Signale anschließend mit Journey-Daten in Customer Journey Analytics für aggregierte Berichte und die Wiedergabe von Gesprächen – statt jedes Transkript als isolierten Eintrag stehen zu lassen. Die gleichzeitige Analyse von Stimmung und Ergebnissen ist das, was diese Erkenntnisse für fundierte Entscheidungen nutzbar macht: Ihr identifiziert gezielt die Erlebnisse oder Abläufe, die Kunden und Kundinnen frustrieren, priorisiert Verbesserungen und bestätigt, welche Änderungen Zufriedenheit und Conversion tatsächlich gesteigert haben.

Wie unterstützen LLM-Insights die Sichtbarkeit bei KI-Suche und die Auffindbarkeit einer Marke?

LLM-Erkenntnisse zeigen zusammen mit Adobe Brand Visibility, wo eure Marke in KI-Antworten erwähnt oder zitiert wird, wie häufig Agents euren Content crawlen und bei welchen Prompts oder Themen ihr die Nase vorn habt oder zurückliegt. Sobald diese Sichtbarkeits-Daten in Customer Journey Analytics eingebunden sind, seht ihr, welche KI-generierten Besuche tatsächlich Engagement und Umsatz fördern – und verwandelt so eine KI-Sichtbarkeits-Metrik in eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Content- und Suchmaschinen-Optimierungsinvestitionen, statt bloß eine nichtssagende Kennzahl zu liefern.

Welche Datenquellen und Integrationen sind erforderlich, um LLM-Insights zu implementieren?

In der Regel kombiniert ihr KI-Interaktions- und Protokolldaten, Chat-Transkripte, Bot-Metadaten, CDN- oder Edge-Protokolle sowie Agent-basierte und Referenz-Traffic-Daten von Brand Visibility mit euren vorhandenen digitalen und Offline-Datensätzen in Adobe Experience Platform und verbindet diese anschließend mit Customer Journey Analytics für das Reporting. Optionale Integrationen mit Kunden-KI, Adobe Journey Optimizer und dem nativen Datenaustausch von Brand Visibility reichern diese Journeys zusätzlich mit Prognosen und KI-Sichtbarkeits-Produktmetriken an. So könnt ihr direkt mit den Interaktionsdaten beginnen und weitere Datenquellen schrittweise einbinden, sobald sie verfügbar sind.