#F5F5F5

Funciones de Adobe Customer Journey Analytics

Análisis de los LLM

Transforma las experiencias conversacionales de tu marca en un canal medible con una capa de inteligencia que revela y explica el comportamiento de la IA dentro de los recorridos de cliente. Al hacer que estos puntos de contacto emergentes sean transparentes y procesables, Adobe permite que las empresas comprendan el impacto de los LLM en las interacciones de la clientela y los usen con confianza.

Análisis conversacional (próximamente)

Convierte las experiencias conversacionales de marca en datos procesables entendiendo el impacto que tienen el tono, las opiniones y las intenciones en los resultados empresariales. De esta manera, podrás mejorar el rendimiento de tus agentes de IA, personalizar las experiencias y fomentar las interacciones en todos los canales. Contextualiza estas señales a lo largo de todo el recorrido de cliente para entender cómo los puntos de contacto conversacionales influyen en los comportamientos e impactos posteriores de la clientela.

Interfaz de ejemplo con una respuesta de una conversación mediante mensajes de texto y una tabla con un resumen que muestra intenciones y porcentajes de las conversaciones.

Anuncio de una chaqueta acolchada roja con métricas de rendimiento que muestran 2000 menciones de Chat GPT y un aumento del 24 % en conversiones de LLM.

Integración de {{brand-visibility}}

Descubre cómo la visibilidad de la marca en los LLM genera interacciones únicas con información procesable que conecta el tráfico de la plataforma, la demanda de contenido y los patrones de interacciones con distintos resultados empresariales, como los formularios rellenados, las compras o la influencia en los procesos de ventas.

Datos de las aplicaciones de LLM

Usa el SDK web y las API de recopilación de datos de Adobe Experience Platform para transferir los datos de interacciones desde tus aplicaciones con LLM integrados a Customer Journey Analytics. Conecta las interacciones en los LLM con los clientes y unifica esos comportamientos con la actividad en las tiendas y en los canales web y móviles.

Diagrama que vincula el potenciador de búsquedas con IA, el marketplace con IA y la asistencia a clientes con IA con un gráfico de líneas que compara el aumento del tráfico en los agentes de IA con la disminución del tráfico en los canales tradicionales en Q1–Q4.

#D0F1E1

Descubre cómo usar las funciones de análisis de los LLM

Encuentra lo que necesites en Experience League, nuestra enorme colección de contenidos didácticos, que incluye documentación, tutoriales y guías de uso.

Más información | Más información sobre cómo usar las funciones de análisis de los LLM

¿Alguna pregunta? ¡Tenemos las respuestas!

¿Cómo puedo medir las interacciones de la clientela con los LLM y las impulsadas por la IA?

Customer Journey Analytics permite etiquetar y clasificar el tráfico de LLM e IA con campos derivados basados en el agente del usuario, el referente y los parámetros de consulta, de modo que las interacciones generadas por IA se diferencian del comportamiento humano y los KPI existentes se mantienen precisos. A partir de ahí, se generan segmentos y paneles de control para analizar en tendencia el volumen de tráfico de IA, los recorridos y las conversiones posteriores junto con los demás canales, en lugar de hacer el seguimiento del tráfico de IA en una herramienta separada.

¿Cómo conecta Customer Journey Analytics las conversaciones de IA con los resultados de negocio?

Los datos de conversación e interacción con IA se ingieren en Adobe Experience Platform, se modelan con intenciones, temas, sentimiento y resultados, y luego se unen con los conjuntos de datos web, de aplicaciones y offline en Customer Journey Analytics para construir recorridos completos de canales múltiples. Esa unión es lo que permite atribuir un resultado posterior —una compra, un evento de abandono, una resolución de soporte— a una conversación de IA específica y medir su impacto en los KPI a lo largo del tiempo, en lugar de tratar la conversación como un punto sin salida.

¿Qué aporta el análisis de IA conversacional más allá de revisar una transcripción?

El análisis de IA conversacional extrae intenciones, temas, palabras clave y sentimiento de transcripciones de chat o voz mediante modelos de NLP o LLM, y combina esas señales con datos de recorrido en Customer Journey Analytics para la creación de informes agregados y la reproducción de conversaciones, en lugar de dejar cada transcripción como un registro aislado. El seguimiento del sentimiento junto con los resultados es lo que hace útil esta información para tomar decisiones: permite identificar con precisión las experiencias o flujos específicos que generan fricción en los clientes, priorizar las correcciones y confirmar qué cambios mejoraron efectivamente la satisfacción y la Conversión.

¿Cómo contribuye el análisis de los LLM a la visibilidad en las búsquedas impulsadas por IA y a las posibilidades de descubrimiento de la marca?

Los datos de los LLM, combinados con Adobe Brand Visibility, muestran dónde se menciona o cita la marca en las respuestas de IA, con qué frecuencia los agentes de IA rastrean el contenido y en qué indicaciones o temas se está ganando o perdiendo terreno. Una vez que esos datos de visibilidad se integran en Customer Journey Analytics, es posible identificar qué visitas provenientes de fuentes de IA generan realmente interacción e ingresos, lo que convierte una Métrica de visibilidad de IA en una decisión de inversión en contenido y SEO, y no en un simple número de vanidad.

¿Qué fuentes de datos e integraciones se requieren para implementar los análisis de los LLM?

Por lo general, se combinan los datos de interacción y registro de IA, las transcripciones de chat, los metadatos de bot, los registros de CDN o perimetrales, y el tráfico agéntico y de referentes de Brand Visibility con los conjuntos de datos digitales y offline existentes en Adobe Experience Platform, para luego conectarlos en Customer Journey Analytics para la creación de informes. Las integraciones opcionales con Customer AI, Adobe Journey Optimizer y el intercambio de datos nativo de Brand Visibility enriquecen aún más esos recorridos con predicciones y Métricas de visibilidad de IA, de modo que es posible comenzar solo con los datos de interacción e incorporar el resto a medida que esté disponible.

style

m spacing

title

Explora el impacto de los LLM en las interacciones de la clientela

CardDescription

Mide y analiza las interacciones con los LLM usando Adobe Customer Journey Analytics para comprender mejor el impacto y las recomendaciones para aumentar las interacciones de la clientela.

cardDate

2026-04-20

cardImage

primaryTag

caas:content-type/product-page