Les workflows d’informations agentiques aident les équipes à analyser les performances du parcours client sans devoir créer chaque rapport manuellement. Dans Adobe Customer Journey Analytics, les utilisateurs et les utilisatrices peuvent demander pourquoi le taux de conversion a baissé ou quels parcours sont les plus performants. Adobe CX Enterprise Coworker analyse les données client pertinentes, crée des visualisations et identifie les causes probables. Les analystes peuvent ensuite affiner l’analyse et valider les résultats avant de les partager ou d’agir en conséquence.
Les workflows agentiques peuvent identifier des tendances, des changements dans les métriques clés, des différences entre les segments de clientèle, les abandons de parcours et les causes probables des variations de performance. Les utilisateurs et les utilisatrices peuvent poser des questions en langage naturel et obtenir une visualisation ou un tableau à structure libre dans
Analysis Workspace. Les analystes peuvent ensuite approfondir les résultats grâce à des questions complémentaires et valider les conclusions par rapport aux données sous-jacentes.
Oui. Les équipes peuvent poser des questions telles que « Quels produits ont généré le plus de revenus ? » ou « Quelles pages ont obtenu les meilleures performances ? » Customer Journey Analytics exploite les métriques et les dimensions de la vue de données sélectionnée pour créer un tableau ou une visualisation pertinents. Les utilisateurs et les utilisatrices peuvent approfondir l’analyse en modifiant la plage de dates, en ajoutant une ventilation ou en affinant l’audience grâce à des questions complémentaires.
Oui. Les workflows agentiques peuvent analyser une hausse ou une baisse d’une mesure et identifier les facteurs associés à ce changement. Les utilisateurs et les utilisatrices peuvent tester des hypothèses, comparer des périodes et examiner différents groupes de clientèle grâce à des questions complémentaires. Les analystes doivent examiner les données sous-jacentes avant de tirer des conclusions, car la corrélation ne prouve pas la causalité.
Customer Journey Analytics peut s’appuyer sur des workflows de narration assistée par IA pour identifier les tendances importantes, les anomalies, les relations et les thématiques métier au sein des projets Analysis Workspace. Ces découvertes peuvent être transformées en récits prêts pour la présentation aux parties prenantes. Les légendes intelligentes peuvent également générer des résumés en langage naturel pour les visualisations compatibles, permettant aux utilisateurs et aux utilisatrices métier de saisir rapidement les schémas importants sans avoir à interpréter chaque graphique manuellement. Les analystes peuvent examiner, affiner, copier et partager le contexte ainsi généré dans le cadre d’un processus de reporting encadré.
Les workflows d’expérimentation de Customer Journey Analytics aident les équipes à évaluer les performances et la validité des expériences à partir de sources de données en ligne, hors ligne et cross-canal. Le panneau expérimentation peut générer des rapports sur des mesures telles que l’uplift et la confiance statistique, permettant aux équipes de déterminer si un traitement a produit une amélioration significative par rapport à une référence. L’analyse appuyée par le machine learning peut affiner les résultats à mesure que davantage d’activités et de données deviennent disponibles, tandis que l’analyse cross-canal aide les équipes à examiner comment les interactions clients contribuent aux résultats. Les équipes doivent confirmer la conception des expériences, la qualité des données et la validité statistique avant de prendre des décisions métier.
L’IA ne s’appuie que sur les vues de données que
l’administrateur ou l’administratrice Customer Journey Analytics a explicitement activées pour l’IA, et non sur l’ensemble des vues de données de l’organisation par défaut. L’exposition des données résulte donc d’une décision administrative délibérée, et non d’un paramètre automatique. Le système repose également sur un modèle avec analyste dans la boucle : l’agent propose une information ou une visualisation, qu’un analyste ou une analyste examine avant qu’elle n’oriente une décision, plutôt que l’agent n’agisse de façon autonome à la place des utilisateurs et des utilisatrices.
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 et les utilisatrices 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.
