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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.

Insight conversazionali (disponibile a breve)

Trasforma le esperienze conversazionali di brand in intelligence sfruttabile comprendendo l'impatto che tono, sentiment e intenti hanno sui risultati di business. Così si possono migliorare le prestazioni degli agenti IA, personalizzare le esperienze e rafforzare il coinvolgimento su tutti i canali. Contestualizza questi segnali nell'intero customer journey per capire come i touchpoint conversazionali influenzano i comportamenti e l'impatto dei clienti a valle.

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 Adobe LLM Optimizer

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.
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Scopri come utilizzare le funzionalità degli insight LLM.

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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?

Adobe Customer Journey Analytics ti consente di taggare e classificare il traffico LLM e IA utilizzando campi derivati basati su user agent, referrer e parametri di query, così puoi separare le interazioni generate dall'IA dal comportamento umano e mantenere KPI accurati. Puoi quindi creare segmenti e dashboard per tracciare il volume del traffico IA, i percorsi e le conversioni a valle insieme ai tuoi canali esistenti.

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

I dati delle conversazioni e delle interazioni IA vengono acquisiti in Adobe Experience Platform, modellati in Experience Data Model, inclusi intenti, argomenti, sentiment e risultati, quindi uniti ai dataset web, app e offline in Customer Journey Analytics per creare percorsi cross-channel completi. Questo ti consente di assegnare comportamenti successivi, come acquisti, abbandoni o risoluzione del supporto, a conversazioni IA specifiche e misurarne l'impatto sui KPI nel tempo.

Cos'è l'analisi conversazionale dell'IA e come l'analisi del sentiment migliora le prestazioni?

L'analisi dell'IA conversazionale utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o modelli LLM per estrarre segnali come intenti, argomenti, parole chiave e sentiment da trascrizioni di chat o vocali, quindi li combina con i dati del percorso in Customer Journey Analytics per reporting aggregato e riproduzione delle conversazioni. Il tracciamento del sentiment insieme ai risultati ti aiuta a identificare esperienze, intenti o flussi che i clienti trovano frustranti, dare priorità alle correzioni e validare quali modifiche migliorano soddisfazione e conversione.

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

Gli insight LLM, insieme ad Adobe LLM Optimizer, mostrano dove il tuo brand viene menzionato o citato nelle risposte IA, quanto spesso gli agenti IA eseguono la scansione dei tuoi contenuti e quali prompt o argomenti vinci o perdi rispetto ai competitor. Quando questi dati di visibilità vengono collegati a Customer Journey Analytics, puoi vedere quali visite provenienti dall'IA stimolano coinvolgimento ed entrate, guidando gli investimenti in contenuti e SEO che migliorano la visibilità nella ricerca basata sull'IA.

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

Solitamente, combini i dati delle interazioni IA e dei registri, come trascrizioni di chat, metadati bot, registri di content delivery network (CDN) o edge e traffico agentico e di referral di LLM Optimizer, ai dataset digitali e offline esistenti in Adobe Experience Platform, quindi li colleghi a Customer Journey Analytics per il reporting. Le integrazioni facoltative come l'IA per l'analisi dei clienti, Adobe Journey Optimizer e la condivisione nativa dei dati da LLM Optimizer a Customer Journey Analytics arricchiscono questi percorsi con previsioni e metriche di visibilità IA, abilitando analisi end-to-end dal prompt IA al risultato di business.
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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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Analisi LLM

LLM analytics

Insight conversazionali (disponibile a breve)

Conversational insights (coming soon)

Integrazione Adobe LLM Optimizer

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Dati app LLM

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Le risposte a ogni tua domanda

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

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

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

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

Cos'è l'analisi conversazionale dell'IA e come l'analisi del sentiment migliora le prestazioni?

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

In che modo l'analisi LLM supporta la visibilità nella ricerca IA e del brand?

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

Quali fonti di dati e integrazioni sono necessarie per implementare l'analisi LLM?

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

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