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Fonctionnalités d’Adobe Customer Journey Analytics

Insights LLM

Transformez vos expériences conversationnelles de marque en un nouveau canal mesurable grâce à une couche d’intelligence qui révèle et explique le comportement de l’IA dans les parcours client. En rendant ces points de contact émergents transparents et exploitables, Adobe permet aux entreprises de comprendre l’impact des LLM sur l’engagement client et d’agir en toute confiance.

Conversation Insights

Intégrez le ton, le sentiment et les thèmes des expériences conversationnelles, ainsi que leurs signaux contextuels, à l’ensemble du parcours client.

  • Regroupez les conversations par intention et par thème, puis identifiez ce que les clients demandent, à quelle fréquence et si leurs demandes ont été résolues.
  • Détectez les changements de thèmes et les points de friction avant qu’ils n’affectent les taux de conversion ou le volume de support, puis plongez dans les conversations individuelles pour en comprendre la cause.
  • Attribuez les résultats des conversations aux revenus, aux tickets et aux autres KPI en aval pour démontrer la valeur commerciale de ces interactions.
Maquettes d’interface montrant la réponse à une conversation avec des messages texte et un tableau de synthèse des insights affichant les intentions et les scores de conversation.
Publicité présentant une doudoune rouge avec des mesures de performances indiquant 2 000 mentions Chat GPT et une augmentation de 24 % des conversions LLM.

Intégration d’Adobe Brand Visibility

Comprenez l’impact sur l’engagement client de la découvrabilité de marque dans les LLM grâce à des insights exploitables qui connectent le trafic de la plateforme, la demande de contenu et les modèles d’engagement aux résultats de l’entreprise, tels que les remplissages de formulaires, les achats ou l’influence du pipeline.

Données d’application LLM

Utilisez votre SDK web d’Adobe Experience Platform existant et les API de collecte de données pour intégrer les données d’interaction de vos applications LLM dans Customer Journey Analytics. Connectez l’engagement basé sur les LLM à votre clientèle et regroupez ces comportements avec l’activité sur les canaux web, mobile et en magasin.

Diagramme reliant l’optimiseur de recherche IA, la marketplace IA et le support client IA à un graphique linéaire comparant l’augmentation du trafic agentique à la diminution du trafic sur les canaux traditionnels sur T1–T4.
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Découvrez comment utiliser les fonctionnalités des insights tirés des LLM.

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Vous avez des questions ? Nous avons des réponses !

Comment mesurer les interactions client basées sur les LLM et l’IA ?

Customer Journey Analytics vous permet de baliser et de classifier le trafic LLM et IA à l’aide de champs dérivés basés sur l’agent utilisateur, le référent et les paramètres de requête, afin de dissocier les interactions générées par l’IA des comportements humains et de garantir la fiabilité de vos KPI existants. Vous pouvez ensuite créer des segments et des tableaux de bord pour suivre l’évolution du volume de trafic IA, des parcours et des conversions en aval, aux côtés de vos autres canaux, sans avoir à recourir à un outil distinct pour le suivi du trafic IA.

Comment Customer Journey Analytics relie-t-il les conversations IA aux résultats métier ?

Les données de conversation et d’interaction avec l’IA sont ingérées dans Adobe Experience Platform, modélisées en fonction des thèmes, du sentiment, du ton et des résultats, puis associées à vos ensembles de données Web, d'application et hors ligne dans Customer Journey Analytics afin de créer des parcours multicanaux complets. C’est ce regroupement qui vous permet d’attribuer un résultat en aval (un achat, un abandon, une résolution de support) à une conversation IA spécifique et de mesurer son impact sur vos KPI au fil du temps, plutôt que de considérer la conversation comme une impasse.

Qu’apporte l’analyse de l’IA conversationnelle au-delà de la simple relecture de transcript ?

Conversation Insights extrait le ton, les thèmes, les mots-clés et le sentiment des transcriptions de conversations écrites ou vocales à l’aide de modèles NLP ou LLM, puis combinent ces signaux avec les données de parcours dans Customer Journey Analytics pour des rapports agrégés et la relecture des conversations, plutôt que de laisser chaque transcription comme un enregistrement isolé. Associer le suivi du sentiment aux résultats est ce qui rend cette fonctionnalité utile pour prendre des décisions : elle permet d’identifier précisément les expériences ou les flux qui frustrent les clients et les clientes, de prioriser les corrections et de confirmer quels changements ont véritablement amélioré la satisfaction et le taux de conversion.

Comment les insights LLM favorisent-ils la visibilité pour la recherche IA et la découvrabilité de la marque ?

Les insights LLM, combinés à Adobe Brand Visibility, révèlent où votre marque est mentionnée ou citée dans les réponses IA, la fréquence à laquelle les agents IA explorent votre contenu, ainsi que les requêtes ou sujets sur lesquels vous progressez ou perdez du terrain. Une fois ces données de visibilité connectées à Customer Journey Analytics, vous pouvez identifier quelles visites issues de sources IA stimulent réellement l’engagement et le chiffre d’affaires, ce qui transforme une mesure de visibilité IA en une véritable décision d’investissement en matière de contenu et de SEO, bien loin d’un simple indicateur de notoriété.

Quelles sources de données et intégrations sont nécessaires pour mettre en œuvre les insights LLM ?

En général, vous combinez les données d’interaction avec l’IA et les données de journaux, les transcriptions de conversations, les métadonnées des robots, les journaux CDN ou edge, ainsi que le trafic agentique et de référence Brand Visibility, avec vos ensembles de données numériques et hors ligne existants dans Adobe Experience Platform, puis vous les connectez à Customer Journey Analytics pour la génération de rapports. Des intégrations optionnelles avec IA dédiée aux clients, Adobe Journey Optimizer et le partage de données natif Brand Visibility enrichissent ces parcours avec des prédictions et des métriques de visibilité IA, ce qui vous permet de démarrer avec les seules données d’interaction et d’intégrer le reste au fur et à mesure de leur disponibilité.
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Explorez l’impact des LLM sur l’engagement client.
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Mesurez et analysez les interactions LLM avec Adobe Customer Journey Analytics afin de mieux comprendre leur impact et d’identifier les actions à mener pour booster l’engagement client.
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2026-04-20
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Analytics des LLM

LLM analytics

insights conversationnels (bientôt disponible)

Conversational insights (coming soon)

Intégration {{brand-visibility}}

{{brand-visibility}} integration

Données d’application des LLM

LLM app data

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Questions? We have answers.

Comment mesurer les interactions client basées sur les LLM et l’IA ?

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

Comment Adobe Customer Journey Analytics établit-il un lien entre les conversations IA et les résultats d’entreprise ?

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

Qu’est-ce que l’analytics d’IA conversationnelle et comment l’analyse des sentiments des utilisateurs et des utilisatrices améliore-t-elle les performances ?

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

Comment l’analytics des LLM favorise-t-elle la visibilité pour la recherche IA et la découvrabilité de la marque ?

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

Quelles sources de données et intégrations sont nécessaires pour mettre en œuvre l’analytics des LLM ?

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

Voyons ce que Customer Journey Analytics peut faire pour votre entreprise.

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

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