Adobe Customer Journey Analytics फ़ीचर्स.
AI-ड्रिवन इनसाइट्स
सेगमेंटेशन, एट्रिब्यूशन, डेटा प्रोसेसिंग, क्वेरीज़ और डेटा स्टोरीटेलिंग जैसे रोज़मर्रा के एनालिटिक्स टास्क्स को तेज़ करने और बढ़ाने के लिए जेनरेटिव AI और मशीन लर्निंग सर्विसेज़ का इस्तेमाल करें. ज़्यादा एफ़िशिएंट और बेहतर इनसाइट्स से, आप डेटा खंगालने में कम और अपने बिज़नेस को बेहतर बनाने में ज़्यादा समय बिताएँगे.
AI Assistant
भरोसेमंद इनसाइट्स के लिए डेटा क्वेरी के लिए नेचुरल लैंग्वेज़ प्रॉम्प्ट्स का इस्तेमाल करें जो अधिक स्मार्ट मार्केटिंग और बिज़नेस के फ़ैसलों को सूचित करते हैं.
- डेटा एनालिसेज़. नेचुरल लैंग्वेज़ प्रॉम्प्ट्स का इस्तेमाल करते हुए Analysis Workspace के भीतर प्रोजेक्ट्स बनाएँ और इवॉल्व करें (जल्द आ रहा है).
- तेज़ इनसाइट्स. “मेरे टॉप 10 पेजेज़ कौन से हैं?” जैसे सवाल पूछें. या “कौन से प्रोडक्ट्स की आमदनी सबसे अधिक है?” इंस्टैंट इनसाइट्स हासिल करने के लिए.
- पर्सनलाइज़्ड एनालिसिस. आगे के एनालिसिस के लिए टैब्युलर फ़ॉर्म में ऑटो-जेनरेटड पर्सनलाइज़्ड विज़ुअलाइज़ेशन्स और डेटा से इनसाइट्स को उजागर करें.
- आसान फ़ाइन-ट्यूनिंग. अपने एनालिसिस को फ़ाइन-ट्यून करने के लिए दोहराव वाले सवाल पूछें.
एल्गोरिदम संबंधी एट्रिब्यूशन
किसी भी समय अवधि और मीट्रिक में — खास कन्वर्शन ईवेंट्स के लिए ज़िम्मेदार प्रेरक कारकों को समझने के लिए डिवाइसेज़, चैनल्स और कॉन्टेंट में एक्टिविटी की तुलना करें.
- मशीन लर्निंग एनालिसिस. कामयाब कन्वर्शन ईवेंट्स में कॉन्ट्रिब्यूट करने वाले कई फ़ैक्टर्स और चैनल्स में एट्रिब्यूशन वैल्यूज़ असाइन करने के लिए मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करें.
- वेटेड एट्रिब्यूशन. अपने कस्टमर्स के असली इंटरैक्शन पैटर्न्स के आधार पर सबसे अहम टचेज़ को ऑटोमैटिक रूप से सही एट्रिब्यूशन अहमियत दें और हर चैनल के लिए बेहतरीन-फ़िट मॉडल दें.
एनॉमली का पता लगाना
अपने डेटा में स्टेस्टिकल रूप से अहम अंतरों को ऑटोमैटिक रूप से खोजें और इन-ऐप एनॉमली अलर्ट्स पाएँ जिससे आपका सैकड़ों रिपोर्ट्स को मैन्युअल रूप से चलाने और सर्च करने में लगने वाला समय बचेगा.
- डेटा संबंध. क्रॉस-चैनल कस्टमर डेटा में संबंधों को एनालाइज़ करने वाले स्टेस्टिकल मेथड्स का इस्तेमाल करके "सही सिग्नल्स" को "शोर" से अलग करें.
- एनॉमली अलर्ट्स. औसत ऑर्डर वैल्यू या पेज व्यूज़ में भारी गिरावट, कम आमदनी वाले ऑर्डर्स में उछाल आदि समेत एनॉमलीज़ की जाँच-पड़ताल करें.
- कॉन्ट्रिब्यूट करने वाले फ़ैक्टर्स. एनॉमलीज़ में कॉन्ट्रिब्यूट करने वाले और सही ऑप्टिमाइज़ेशन्स करने वाले संभावित फ़ैक्टर्स पहचानें.
इंटेलिजेंट कैप्शन्स
जेनरेटिव AI ऑटोमैटिक रूप से इनसाइट्स प्रोड्यूस करती है और डेटा में पाए जाने वाले मुख्य ट्रेंड्स और अहम ईवेंट्स के बारे में यूज़र-फ़्रैंडली कैप्शन्स प्रदान करती है.
- जेनरेट किए गए इनसाइट्स. उन ऑटो-जेनरेटेड इनसाइट्स से अपनी एनालिसिस जर्नी शुरू करें जो डेटा के बदलने पर ऑटोमैटिक रूप से अपडेट होते हैं.
- आसान हाइलाइट्स. हाइलाइट करने लायक इनसाइट को आसानी से पहचानने और समझने में नॉन-एनालिस्ट्स की सहायता करें.
- कॉन्टेक्स्टुअल रिपोर्टिंग. एनालिस्ट्स के समय को फ़्री करने के लिए इनसाइट्स शेयर करते समय ऑटोमैटिक रूप से कॉन्टेक्स्ट प्रदान करके गैर-टेक्निकल यूज़र्स को आत्मनिर्भर होने लायक बनाएँ.
एक्सपेरिमेंटेशन पैनल
मशीन लर्निंग द्वारा सपोर्टेड बेहतर एनालिसिस से ऑनलाइन और ऑफ़लाइन किसी भी सोर्स से, सभी चैनल्स में एक्सपेरिमेंट्स के असर और वैलिडिटी को इवैल्युएट करें.
- मशीन लर्निंग-पावर्ड रिफ़ाइनमेंट. जैसे-जैसे ज़्यादा एक्टिविटी होती है और ज़्यादा डेटा जमा होता है, वैसे-वैसे ज़्यादा सटीक नतीजा और कॉज़-एंड-इफ़ैक्ट संबंधों में ज़्यादा कॉन्फ़िडेंस प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग, डेटा को ऑटोमैटिक रूप से रिफ़ाइन करती है.
- कॉज़ एंड इफ़ैक्ट सुस्पष्टता. कस्टमर इंटरैक्शन्स के बीच कॉज़-एंड-इफ़ैक्ट संबंधों को समझें और यह भी समझें कि Adobe Journey Optimizer के साथ नेटिव इंटीग्रेशन के ज़रिए ये खास परिणामों को कैसे प्रेरित करते हैं.
API-ड्रिवन इनसाइट्स फ़ीचर्स का इस्तेमाल करने का तरीका जानें.
डॉक्युमेंटेशन, ट्यूटोरियल्स और यूज़र गाइड्स सहित — हमारे ‘कैसे करें’ कॉन्टेंट के विशाल कलेक्शन Experience League में आपको जो चाहिए, उसे पाएँ.
