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.
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.
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.
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.
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.
