LLM-Insights.

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

Adobe Customer Journey Analytics ermöglicht es euch, LLM- und KI-Traffic mithilfe abgeleiteter Felder basierend auf User Agent, Referrer und Abfrageparametern zu taggen und zu klassifizieren. So könnt ihr KI-generierte Interaktionen von menschlichem Verhalten trennen und KPIs präzise halten. Anschließend erstellt ihr Segmente und Dashboards, um KI-Traffic-Volumen, Journeys und nachgelagerte Conversions neben euren bestehenden Kanälen nachzuverfolgen.

Wie verknüpft Adobe Customer Journey Analytics KI-Dialog mit Geschäftsergebnissen?

Dialog- und KI-Interaktionsdaten werden in Adobe Experience Platform aufgenommen, im Adobe Experience Data Model modelliert – einschließlich Absicht, Thema, Sentiment und Ergebnis – und dann mit Web-, Anwendungs- und Offline-Datensätzen in Customer Journey Analytics zu vollständigen, kanalübergreifenden Journeys verknüpft. So könnt ihr nachgelagerte Verhaltensweisen – wie Käufe, Abwanderung oder Support-Anfragen – konkreten KI-Dialogen zuordnen und deren Auswirkungen auf KPIs im Zeitverlauf messen.

Was ist dialogbasierte KI-Analyse und wie verbessert Sentiment-Analyse die Performance?

Dialogbasierte KI-Analyse nutzt Natural Language Processing (NLP) oder LLM-Modelle, um Signale wie Absichten, Themen, Keywords und Sentiment aus Chat- oder Sprach-Transkripten zu extrahieren, und kombiniert diese dann mit Journey-Daten in Customer Journey Analytics für zusammenfassende Berichte und die Nachbetrachtung von Dialogen. Das Tracking von Sentiment zusammen mit Ergebnissen hilft euch dabei, Erlebnisse, Absichten oder Abläufe zu identifizieren, die Kundschaft frustrieren, Korrekturmaßnahmen zu priorisieren und zu validieren, welche Änderungen Zufriedenheit und Conversion verbessern.

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

LLM-Insights zeigen zusammen mit Adobe LLM Optimizer, wo eure Marke in KI-Antworten erwähnt oder zitiert wird, wie oft AI Agents euren Content absuchen und bei welchen Prompts oder Themen ihr gegenüber Wettbewerbern gewinnt oder verliert. Wenn diese Sichtbarkeitsdaten mit Customer Journey Analytics verknüpft werden, könnt ihr sehen, welche KI-generierten Besuche Interaktion und Umsatz fördern, und so Content- und SEO-Investitionen steuern, die die Auffindbarkeit in KI-gestützter Suche verbessern.

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

Ihr kombiniert typischerweise KI-Interaktions- und Protokolldaten wie Chat-Transkripte, Bot-Metadaten, Content Delivery Network (CDN)- oder Edge-Protokolle und Agent-basierten und Referral-Traffic aus LLM Optimizer mit euren bestehenden digitalen und Offline-Datensätzen in Adobe Experience Platform. Dann verbindet ihr sie mit Customer Journey Analytics für Reporting. Optionale Integrationen – wie Customer AI, Adobe Journey Optimizer und nativer Datenaustausch zwischen LLM Optimizer und Customer Journey Analytics – reichern diese Journeys mit Vorhersagen und KI-Sichtbarkeitsmetriken an und ermöglichen dadurch lückenlose Analysen vom KI-Prompt bis zum Geschäftsergebnis.