Datos agénticos

Los flujos de trabajo agénticos de datos ayudan a los equipos a investigar el rendimiento del recorrido de cliente sin necesidad de crear cada informe de forma manual. En Adobe Customer Journey Analytics, los usuarios pueden preguntar por qué bajó la conversión o qué recorridos tienen mejor rendimiento. Adobe CX Enterprise Coworker analiza los datos relevantes de los clientes, crea visualizaciones e identifica las causas más probables. El equipo de análisis puede entonces refinar el análisis y validar los hallazgos antes de compartirlos o actuar en consecuencia.

Los flujos de trabajo agénticos pueden identificar tendencias, cambios en métricas clave, diferencias entre segmentos de clientes, abandonos en el recorrido y las causas más probables de variaciones en el rendimiento. Los usuarios pueden hacer preguntas en lenguaje cotidiano y recibir una visualización o una tabla de forma libre en Analysis Workspace. El equipo de análisis puede luego explorar los resultados con preguntas de seguimiento y validar los hallazgos con los datos subyacentes.

Sí. Los equipos pueden hacer preguntas como “¿Qué productos generaron más ingresos?” o “¿Qué páginas tuvieron mejor rendimiento?”. Customer Journey Analytics utiliza las métricas y dimensiones de la vista de datos seleccionada para crear una tabla o visualización relevante. Los usuarios pueden continuar el análisis cambiando el rango de fechas, añadiendo un desglose o acotando el público con preguntas de seguimiento.

Sí. Los flujos de trabajo agénticos pueden investigar un aumento o una caída en una métrica e identificar los factores asociados al cambio. Los usuarios pueden probar posibles explicaciones, comparar períodos de tiempo y analizar distintos grupos de clientes mediante preguntas de seguimiento. El equipo de análisis debe revisar los datos subyacentes antes de extraer conclusiones, ya que la correlación no implica causalidad.

Customer Journey Analytics puede usar flujos de trabajo de narración asistidos por IA para identificar tendencias importantes, anomalías, relaciones y temas empresariales dentro de los proyectos de Analysis Workspace. Estos hallazgos se pueden convertir en narrativas listas para presentaciones destinadas a los responsables de departamento. Los subtítulos inteligentes también pueden generar resúmenes en lenguaje natural para las visualizaciones compatibles, lo que ayuda a los equipos de negocio a comprender rápidamente los patrones importantes sin tener que interpretar cada gráfico de forma manual. El equipo de análisis puede revisar, ajustar, copiar y compartir el contexto resultante como parte de un proceso de reporte supervisado.

Los flujos de trabajo de experimentación de Customer Journey Analytics permiten a los equipos evaluar el rendimiento y la validez de experimentos en fuentes de datos en línea, fuera de línea y de canales múltiples. El panel de experimentación puede reportar métricas como el aumento y la confianza estadística, lo que ayuda a determinar si un tratamiento generó una mejora significativa respecto a la línea base. El análisis respaldado por aprendizaje automático puede afinar los resultados a medida que se incorporan más actividad y datos, mientras que el análisis de canales múltiples facilita investigar cómo las interacciones del cliente inciden en los resultados. Antes de tomar decisiones empresariales, los equipos deben confirmar el diseño del experimento, la calidad de los datos y la validez estadística.

La IA solo utiliza las vistas de datos que el administrador de Customer Journey Analytics habilitó explícitamente para uso de IA, no todas las vistas de datos de la organización de manera predeterminada; por eso, la exposición es una decisión deliberada del administrador, no una configuración automática. Además, está diseñada en torno a un modelo en el que el analista participa activamente: el agente presenta un dato o visualización propuesta, y un analista lo revisa antes de que influya en una decisión, en lugar de que el agente actúe de forma autónoma.

CX Enterprise Coworker está diseñado para funcionar dentro del entorno de experiencia del cliente de Adobe. Puede utilizar el contexto empresarial de la organización, los datos de clientes, las definiciones de análisis y las aplicaciones conectadas para respaldar un análisis más relevante.

En lugar de limitarse a generar una respuesta narrativa, puede ayudar a estructurar una investigación, analizar los datos pertinentes, explicar qué cambió y dar soporte al siguiente paso en el flujo de trabajo. Esto contribuye a reducir las transferencias manuales entre usuarios de negocio, analistas y equipos de ejecución.

Se recomienda tratar la respuesta como un punto de partida ágil para el análisis y revisar los resultados de soporte antes de tomar decisiones empresariales importantes. Un enfoque recomendado de validación es verificar:

• La vista de datos o fuente de datos seleccionada.
• Definiciones de métricas y dimensiones.
• Rango de fechas y período de comparación.
• Configuraciones de filtros, segmentos y atribución.
• Supuestos de identidad y vinculación a nivel de cliente.
• La tabla o visualización generada en contraste con el informe subyacente.

Los cálculos del informe subyacente deben mantenerse coherentes, mientras que la explicación en lenguaje natural puede resumir o interpretar el resultado. Para decisiones de alto impacto, se recomienda confirmar el resultado directamente en el espacio de trabajo de Customer Journey Analytics correspondiente.

Las organizaciones necesitan las licencias adecuadas de Customer Journey Analytics y Adobe CX Enterprise, datos de clientes conectados y modelados, métricas y dimensiones definidas, y los permisos de usuario necesarios.

Coworker basa sus respuestas en las aplicaciones de Adobe configuradas del cliente, los datos, el contexto empresarial y las normas de gobernanza. El acceso y los casos de uso disponibles dependen de las aplicaciones con licencia, las integraciones habilitadas, los permisos configurados y la calidad de los datos subyacentes. La supervisión humana sigue siendo fundamental cuando los datos conducen a decisiones estratégicas, regulatorias, operacionales o que afectan a los clientes.