Fonctionnalités d’Adobe Customer Journey Analytics
Insights agentiques
Accélérez les tâches d’analyse quotidiennes grâce à l’IA, de la segmentation à la narration des données, pour passer moins de temps à éplucher les données et davantage à faire croître l’activité.
Insights agentiques sur les données
Automatisez l'analyse et la visualisation des données clients cross-canal pour obtenir des insights détaillés et mettre en œuvre des actions pré-approuvées, telles que l'identification des facteurs sous-jacents et la formulation de recommandations d'optimisation.
- Analyse de données. Suivez les performances de la campagne, analysez le comportement client et repérez les tendances émergentes en utilisant des instructions en langage simple plutôt que des tableaux de bord complexes et des requêtes.
- Insights rapides. Affranchissez-vous de la file d’attente des analystes et posez vos questions en langage naturel : « Quelles sont mes 10 pages les plus performantes ?» ou « Quels produits génèrent les revenus les plus élevés ?»
- Insights fiables. Renforcez la confiance dans chaque décision grâce à des insights totalement transparents et traçables, et permettez aux analystes de vérifier, d’affiner et de collaborer davantage.
Insights proactifs (en développement)
Découvrez des informations fiables et à forte valeur ajoutée grâce à des recommandations agentiques qui font remonter proactivement des schémas significatifs et des opportunités que vous n’auriez peut-être pas pensé à explorer.
- De la réactivité à la proactivité. Explorez des insights et des opportunités renouvelés, grâce à une analyse cross-canal continue qui révèle des informations très fiables.
- Approuvé par des analystes. Inspirez confiance avec des insights générés de manière proactive, avec des contrôles intégrés qui permettent aux analystes de les valider, de les organiser et de les enrichir avant que les utilisateurs métier ne les obtiennent.
Analyse des causes profondes
Transformez chaque mesure en investigation optimisée par l’IA grâce à des workflows agentiques qui vous permettent de passer de « Que s’est-il passé ?» à « Pourquoi cela s’est-il produit ?» en quelques minutes, sans file d’attente d’analystes.
- Facteurs principaux. Découvrez instantanément les principaux leviers des changements, accompagnés de scores de confiance.
- Confiance. Pour chaque insight, vous obtenez des scores (force corrélative, valeur statistique et quantification d’impact) qui favorisent la confiance.
- Validation d’hypothèse. Utilisez une interface conversationnelle pour poser des questions et analyser plus en profondeur les causes qui sous-tendent chaque facteur.
Présentation des données
Transformez votre Analysis Workspace en diapositives prêtes à être présentées à l'aide d'un simple prompt. Les workflows agentiques analysent vos tableaux de bord, vos visualisations et vos mesures pour révéler les informations cachées dans vos données, en mettant en évidence les tendances, les anomalies et les corrélations qui auraient pu vous échapper.
Légendes intelligentes
Identifiez les tendances et les évènements majeurs dans vos données au moyen d’insights et de légendes intuitives générés par l’IA.
- Insights générés. Boostez votre processus d’analyse en vous appuyant sur des insights qui évoluent aussi vite que vos données.
- Identifications des principaux insights. Repérez et interprétez facilement les insights les plus importants, même sans compétences particulières en analyse des données.
- Reporting contextuel. Permettez aux utilisateurs sans compétences techniques d’être autonomes, en fournissant automatiquement le contexte lors du partage d’insights afin de libérer du temps pour les analystes.
Panneau d’expérimentation
Évaluez l’impact et la validité des expériences sur tous les canaux depuis n’importe quelle source en ligne et hors ligne grâce à une analyse alimentée par le machine learning.
- Perfectionnement optimisé par le machine learning. Au fur et à mesure que l’activité augmente et que le volume de données augmente, le machine learning affine automatiquement les données pour produire un résultat plus précis et renforcer la confiance dans les relations de cause à effet.
- Clarté des relations de cause à effet. Comprenez les relations de cause à effet entre les interactions clients et la façon dont elles stimulent l’activité commerciale grâce à l’intégration native avec Adobe Journey Optimizer.
Découvrez les insights agentiques et optimisés par l’IA.
Découvrez comment utiliser les insights agentiques et optimisés par l’IA.
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Vous avez des questions ? Nous avons des réponses !
CX Enterprise Coworker est conçu pour fonctionner au sein de l’environnement Adobe dédié à l’expérience client. Il peut exploiter le contexte métier de l’organisation, les données du client, les définitions d’analyses et les applications connectées pour enrichir la pertinence de l’analyse.
Plutôt que de se contenter de générer une réponse narrative, il peut aider à structurer une investigation, analyser les données pertinentes, expliquer les évolutions observées et accompagner l’étape suivante du workflow. Cela contribue à réduire les transferts manuels entre les équipes métier, les analystes et les équipes d’exécution.
Les utilisateurs doivent considérer la réponse comme un point de départ accéléré pour l’analyse et examiner les données sous-jacentes avant de prendre des décisions métier importantes. Une approche de validation recommandée consiste à vérifier :
- La vue de données ou la source de données sélectionnée.
- Définitions des mesures et des dimensions.
- Plage de dates et période de comparaison.
- Filtres, segments et paramètres d’attribution.
- Hypothèses d’identité et d’assemblage au niveau du client.
- Le tableau généré ou la visualisation générée par rapport au rapport sous-jacent.
Les calculs de reporting sous-jacents doivent rester cohérents, tandis que l’explication en langage naturel peut résumer ou interpréter le résultat. Pour les décisions à fort impact, les utilisateurs et les utilisatrices doivent confirmer le résultat directement dans l’espace de travail Customer Journey Analytics concerné.
Les organisations doivent disposer des droits appropriés pour Customer Journey Analytics et Adobe CX Enterprise, de données du client connectées et modélisées, de métriques et de dimensions définies, ainsi que des autorisations utilisateur requises.
CX Enterprise Coworker ancre ses réponses dans les applications Adobe configurées du client, ses données, son contexte métier et ses règles de gouvernance. L’accès et les cas d’usage disponibles dépendent des applications sous licence, des intégrations activées, des autorisations configurées et de la qualité des données sous-jacentes. La supervision humaine reste essentielle lorsque les informations orientent des décisions stratégiques, réglementaires, opérationnelles ou ayant un impact sur les clients et les clientes.