Adobe Customer Journey Analytics – Funktionen.

LLM-Insights.

Verwandelt eure eigenen Marken-Dialogerlebnisse in einen messbaren neuen Kanal mit einer Intelligenzebene, die KI-Verhalten in Customer Journeys aufdeckt und erklärt. Indem Adobe diese neuen Touchpoints transparent und verwertbar macht, können Unternehmen die Auswirkungen von LLMs auf die Kundeninteraktion nachvollziehen und souverän handeln.

Konversationserkenntnisse

Fügt Tonalität, Stimmung und Themen aus Gesprächserlebnissen – zusammen mit den zugehörigen kontextuellen Signalen – in eure vollständige Customer Journey ein.

Gruppiert Konversationen nach Absicht und Thema, und seht auf einen Blick, wonach die Kundschaft fragt, wie häufig – und ob das Anliegen gelöst wurde.
Erkennt Verschiebungen bei Themen und Reibungspunkten, bevor sie sich auf Conversions oder das Support-Volumen auswirken – und taucht in einzelne Konversationen ein, um die Ursache zu verstehen.
Ordnet Konversationsergebnisse Umsatz, Tickets und anderen nachgelagerten KPIs zu – und belegt damit den geschäftlichen Wert dieser Interaktionen.

UI-Mockups zeigen eine Gesprächsantwort mit Textnachrichten und eine Insights-Übersichtstabelle mit Absichten und Gesprächsbewertungen.

Werbung mit einer roten Daunenjacke und Performance-Metriken, die 2.000 Chat GPT-Erwähnungen und eine 24%ige Steigerung der LLM-Conversions zeigen.

Adobe Brand Visibility Integration

Versteht, wie die Auffindbarkeit eurer Marke in LLMs zu Kundeninteraktion führt – mit verwertbaren Insights, die Plattform-Traffic, Content-Nachfrage und Interaktionsmuster mit Geschäftsergebnissen wie Formularausfüllungen, Käufen oder Pipeline-Einfluss verknüpfen.

LLM-Anwendungsdaten.

Nutzt euer vorhandenes Adobe Experience Platform Web SDK und Data Collection-APIs, um Interaktionsdaten aus euren LLM-integrierten Anwendungen in Customer Journey Analytics zu bringen. Verknüpft LLM-basierte Interaktion mit Kundschaft und vereint diese Verhaltensweisen mit Aktivitäten über Web-, Mobile- und In-Store-Kanäle hinweg.

Diagramm verknüpft KI-Suchverbesserung, KI-Marktplatz und KI-Kunden-Support mit einem Liniendiagramm, das steigenden Agent-Traffic mit sinkendem traditionellem Kanal-Traffic von Q1 bis Q4 vergleicht.

Erfahrt, wie ihr Funktionen für LLM-Insights nutzt.

Antworten auf eure Fragen findet ihr in Experience League, unserer umfangreichen Sammlung von Anleitungen, Dokumentation, Tutorials und Benutzerhandbüchern.

Mehr erfahren

Fragen? Wir haben die Antworten.

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.

Konversations- und KI-Interaktionsdaten werden in Adobe Experience Platform aufgenommen, mit Themen, Stimmung, Tonalität und Ergebnissen modelliert und anschließend mit euren Web-, App- und Offline-Datensätzen in Customer Journey Analytics verknüpft, um vollständige kanalübergreifende Journeys zu erstellen. Diese Verknüpfung ermöglicht es euch, nachgelagerte Ergebnisse – Käufe, Abwanderungsereignisse oder Support-Lösungen – einer bestimmten KI-Konversation zuzuordnen und deren Auswirkung auf eure KPIs im Zeitverlauf zu messen, anstatt die Konversation als Sackgasse zu betrachten.

Konversationserkenntnisse extrahiert Tonalität, Themen, Keywords und Stimmung aus Chat- oder Sprachtranskripten mithilfe von NLP- oder LLM-Modellen und verknüpft diese Signale mit Journey-Daten in Customer Journey Analytics – für aggregierte Berichte und die Wiedergabe einzelner Konversationen, anstatt jedes Transkript als isolierten Datensatz zu belassen. Die kombinierte Erfassung von Stimmung und Ergebnissen macht diese Daten für fundierte Entscheidungen wertvoll: Ihr könnt genau die Erlebnisse oder Abläufe identifizieren, die die Kundschaft frustrieren, Optimierungen priorisieren und bestätigen, welche Änderungen Zufriedenheit und Conversion tatsächlich verbessert haben.

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.

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.

style

m spacing

title

Untersucht die Auswirkungen von LLMs auf Kundeninteraktion.

CardDescription

Messt und analysiert LLM-Interaktionen mit Adobe Customer Journey Analytics, um die Auswirkungen besser zu verstehen und die besten Maßnahmen für Kundeninteraktion zu identifizieren.

cardDate

2026-04-20

cardImage