#F5F5F5

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 Dialoge 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. Taucht in einzelne Dialoge ein, um die Ursache zu verstehen.
  • Ordnet Ergebnisse aus Dialogen Umsatz, Tickets und anderen nachgelagerten KPIs zu. 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.

Integration mit Adobe Brand Visibility.

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.
#D0F1E1

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 | Mehr erfahren, wie ihr LLM-Analysefunktionen nutzt

Fragen? Wir haben die Antworten.

Wie können wir LLM- und KI-gesteuerte Kundeninteraktionen messen?

Mit Customer Journey Analytics könnt ihr LLM- und KI-Traffic mithilfe abgeleiteter Felder auf Basis von Useragent, Referrer und Abfrageparametern 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-Dialoge mit Geschäftsergebnissen?

Dialog- 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 – einem bestimmten KI-Dialog zuzuordnen und deren Auswirkung auf eure KPIs im Zeitverlauf zu messen, anstatt den Dialog als Sackgasse zu betrachten.

Was leistet die Analyse von dialogbasierter KI über die reine Transkriptprüfung hinaus?

Konversationserkenntnisse (Conversation Insights) 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 Dialoge, 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 Kundschaft frustrieren, Optimierungen priorisieren und bestätigen, welche Änderungen Zufriedenheit und Conversion tatsächlich verbessert 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 Sichtbarkeitsdaten in Customer Journey Analytics eingebunden sind, seht ihr, welche KI-generierten Besuche tatsächlich Interaktion und Umsatz fördern – und verwandelt so eine KI-Sichtbarkeits-Metrik in eine fundierte Entscheidungsgrundlage für Content- und SEO-Investitionen, 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 Customer AI, Adobe Journey Optimizer und dem nativen Datenaustausch von Brand Visibility reichern diese Journeys zusätzlich mit Prognosen und KI-Sichtbarkeitsmetriken 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
primaryTag
caas:content-type/product-page
Tags
caas:content-type/product-page, caas:products/customer-journey-analytics

LLM-Analyse

LLM analytics

Conversation Insights (demnächst verfügbar)

Conversational insights (coming soon)

Integration mit {{brand-visibility}}

{{brand-visibility}} integration

LLM-Anwendungsdaten

LLM app data

Erfahrt, wie ihr Funktionen für LLM-Analyse nutzt.

Learn how to use LLM analytics features.

Weitere Informationen

Learn more

Fragen? Wir haben die Antworten.

Questions? We have answers.

Wie können wir LLM- und KI-gesteuerte Kundeninteraktionen messen?

How can I measure LLM and AI-driven customer interactions?

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

How does Adobe Customer Journey Analytics connect AI conversations to business outcomes?

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

What is conversational AI analytics and how does sentiment analysis improve performance?

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

How does LLM analytics support AI search visibility and brand discoverability?

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

What data sources and integrations are required to implement LLM analytics?

Finden wir gemeinsam heraus, wie Customer Journey Analytics euer Unternehmen unterstützen kann.

Let’s talk about what Customer Journey Analytics can do for your business.

Erste Schritte

Get started