Funzionalità di Adobe Customer Journey Analytics

Insight LLM

Trasforma le tue esperienze conversazionali di brand in un nuovo canale misurabile con un livello di intelligence che rivela e spiega il comportamento dell'IA nei percorsi cliente. Rendendo trasparenti e utilizzabili questi touchpoint emergenti, Adobe consente alle aziende di comprendere l'impatto degli LLM sul coinvolgimento dei clienti e agire in tutta sicurezza.

Elementi di conoscenza sulle conversazioni

Aggiungi tono, sentiment e argomenti delle esperienze conversazionali, insieme ai relativi segnali contestuali, al customer journey completo.

Raggruppa le conversazioni per intenzione e argomento, poi scopri cosa chiedono i clienti, con quale frequenza e se la richiesta ha trovato risposta.
Individua i cambiamenti negli argomenti e nei punti di attrito prima che incidano sulla conversione o sui volumi di supporto, poi analizza le conversazioni singole per capirne le cause.
Attribuisci gli esiti delle conversazioni a ricavi, ticket e altri KPI a valle per dimostrarne il valore per il business.

Mockup dell'interfaccia utente che mostra una risposta di conversazione con messaggi di testo e una tabella di riepilogo degli insight con intenti e punteggi di conversazione.

Annuncio con una giacca piumino rossa e metriche delle prestazioni che mostrano 2.000 menzioni Chat GPT e un aumento del 24% nelle conversioni LLM.

Integrazione con Adobe Brand Visibility

Comprendi come la visibilità del brand negli LLM genera un incredibile coinvolgimento dei clienti con insight che collegano elementi come traffico della piattaforma, domanda di contenuti e pattern di coinvolgimento ai risultati di business, ad esempio compilazioni di moduli, acquisti o influenza sulla pipeline.

Dati app LLM

Utilizza gli Adobe Experience Platform Web SDK e le API Data Collection esistenti per portare i dati di interazione dalle tue applicazioni integrate con LLM in Customer Journey Analytics. Collega il coinvolgimento basato su LLM ai clienti e unifica questi comportamenti con l'attività su canali web, mobile e in-store.

Diagramma che collega potenziatore di ricerca IA, marketplace IA e supporto clienti IA a un grafico a linee che confronta l'aumento del traffico agente con il declino del traffico dei canali tradizionali nel periodo Q1-Q4.

Scopri come usare le funzionalità di insight basati su LLM

Trova quello che ti serve in Experience League, la nostra raccolta di contenuti di approfondimento, tra cui documentazione, tutorial e guide utente.

Ulteriori informazioni

Le risposte a ogni tua domanda

Customer Journey Analytics ti consente di assegnare tag e classificare il traffico LLM e IA tramite campi derivati basati su user agent, referral e parametri di query, così le interazioni generate dall’IA vengono separate dal comportamento umano e i KPI (Key Performance Indicator) esistenti rimangono precisi. Da qui puoi generare segmenti e dashboard per monitorare volumi di traffico IA, percorsi e conversioni a valle insieme agli altri canali, senza dover ricorrere a uno strumento separato.

Adobe Experience Platform acquisisce i dati delle conversazioni e delle interazioni con l’IA, li arricchisce con argomenti, sentiment, tono ed esiti e li unisce ai set di dati web, app e offline in Customer Journey Analytics per costruire customer journey cross-channel completi. Questa unione consente di attribuire un esito a valle — un acquisto, un evento di abbandono, la risoluzione di un ticket di supporto — a una specifica conversazione con l’IA e di misurarne l’impatto sui KPI nel tempo, anziché considerare ogni conversazione un vicolo cieco.

Gli elementi di conoscenza sulle conversazioni estraggono tono, argomenti, parole chiave e sentiment da trascrizioni di chat o vocali tramite modelli NLP o LLM, quindi combinano questi segnali con i dati del percorso in Customer Journey Analytics per la reportistica aggregata e la riproduzione delle conversazioni, anziché trattare ogni trascrizione come un record isolato. Monitorare il sentiment insieme agli esiti rende questo strumento davvero utile per prendere decisioni: consente di individuare le esperienze o i flussi specifici che frustrano i clienti, stabilire le priorità degli interventi e verificare quali modifiche hanno davvero migliorato soddisfazione e conversione.

Gli elementi di conoscenza LLM, combinati con Adobe Brand Visibility, mostrano dove il tuo brand viene citato nelle risposte IA, con quale frequenza gli agenti IA eseguono la scansione dei contenuti e su quali prompt o argomenti stai guadagnando o perdendo visibilità. Una volta connessi questi dati di visibilità in Customer Journey Analytics, puoi identificare quali visite generate dall’IA stimolano effettivamente coinvolgimento ed entrate: è così che una Metrica di visibilità IA si trasforma in una decisione concreta di investimento su contenuti e SEO (Search Engine Optimization), invece di rimanere un dato puramente indicativo.

In genere si combinano i dati di interazione con l’IA e i registri, le trascrizioni delle chat, i metadati dei bot, i log CDN o edge e il traffico agentico e referral di Brand Visibility con i set di dati digitali e offline già disponibili in Adobe Experience Platform, per poi collegarli a Customer Journey Analytics ai fini della reportistica. Le integrazioni opzionali con IA per l’analisi dei clienti, Adobe Journey Optimizer e la condivisione nativa dei dati di Brand Visibility arricchiscono ulteriormente questi percorsi con previsioni e metriche di visibilità IA: è possibile iniziare con i soli dati di interazione e aggiungere il resto man mano che diventa disponibile.

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Esplora l'impatto degli LLM sul coinvolgimento dei clienti.

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Misura e analizza le interazioni LLM con Adobe Customer Journey Analytics per comprendere meglio l'impatto e identificare le azioni più efficaci per il coinvolgimento dei clienti.

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2026-04-20

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Esperto marketing con un grafico di informazioni basate sull’IA che analizza le visite del sito

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Le risposte a ogni tua domanda

In che modo posso misurare le interazioni dei clienti basate su LLM e intelligenza artificiale?

In che modo Customer Journey Analytics collega le conversazioni IA ai risultati di business?

Cosa aggiunge l’analisi dell’IA conversazionale rispetto alla semplice revisione delle trascrizioni?

In che modo gli insight LLM supportano la visibilità nella ricerca IA e del brand?

Quali fonti di dati e integrazioni sono necessarie per implementare gli insight LLM?

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