エージェント型インサイト

エージェント型データインサイトワークフローを活用することで、チームはすべてのレポートを手動で作成することなく、カスタマージャーニーのパフォーマンスを調査することができます。Adobe Customer Journey Analyticsでは、コンバージョンが低下した理由や、どのジャーニーが最も成果を上げているかをユーザーが質問することができます。Adobe CX Enterprise Coworkerが関連するお客様データを分析し、ビジュアライゼーションを作成して、考えられる原因を特定します。アナリストはその後、分析を精査し、共有やアクションを実行する前に結果を検証することができます。

エージェント型ワークフローは、トレンド、主要メトリクスの変化、顧客セグメント間の違い、ジャーニーの離脱、パフォーマンス変化の要因を特定することができます。ユーザーは平易な言葉で質問し、Analysis Workspaceでビジュアライゼーションまたはフリーフォームテーブルとして結果を受け取ることができます。アナリストはフォローアップの質問で分析をさらに深め、基礎データと照合して結果を検証することができます。

はい。「どの製品が最も売上に貢献したか」「どのページが最も成果を上げたか」といった質問をチームが投げかけると、Customer Journey Analyticsは選択したデータビューのメトリクスとディメンションを活用して、関連するテーブルやビジュアライゼーションを自動的に構築します。ユーザーは追加の質問を通じて、日付範囲の変更、内訳の追加、オーディエンスの絞り込みを行い、分析をさらに深めることができます。

はい。エージェント型ワークフローは指標の上昇や下降を調査し、変化に関連する要因を特定することができます。ユーザーは追加の質問を通じて、考えられる原因の検証、期間の比較、異なるお客様グループの分析を行うことができます。相関関係は因果関係を証明するものではないため、アナリストは結論を出す前に基礎となるデータを必ず確認してください。

Customer Journey AnalyticsはAIを活用したストーリーテリングワークフローを通じて、Analysis Workspaceプロジェクト内の重要なトレンド、異常、関連性、ビジネステーマを特定することができます。これらの発見はプレゼンテーションにすぐ活用できるナラティブとして関係者向けに変換することが可能です。インテリジェントキャプション機能は対応するビジュアライゼーションに自然言語のサマリーを自動生成し、チャートを一つひとつ手動で解析しなくてもビジネスユーザーが重要なパターンを素早く把握できるよう支援します。アナリストはガバナンスに基づいたレポートプロセスの一環として、得られたインサイトのレビュー、改善、コピー、共有を行うことができます。

Customer Journey Analyticsの実験ワークフローは、オンライン、オフライン、クロスチャネルのデータソースを横断して実験のパフォーマンスと有効性をチームが評価するのを支援します。実験パネルはリフトや信頼度などの指標をレポートし、ある施策がベースラインに対して有意な改善をもたらしたかどうかをチームが判断できるよう支援します。機械学習を活用した分析はアクティビティとデータの蓄積に伴って結果を精緻化することができ、クロスチャネル分析により顧客インタラクションが成果にどのように寄与しているかを調査することができます。ビジネス上の意思決定を行う前に、実験設計、データ品質、統計的妥当性を必ず確認してください。

AIがアクセスするのは、Customer Journey Analytics 管理者がAI利用として明示的に有効化したデータビューに限られます。組織内のすべてのデータビューがデフォルトで対象になるわけではなく、アクセス範囲は管理者が意図的に決定するものです。また、アナリストが介在するモデルとして設計されており、エージェントがインサイトや可視化の候補を提示し、アナリストが確認してから意思決定に活用する仕組みになっています。エージェントが自律的に行動することはありません。

CX Enterprise Coworkerは、お客様のAdobeカスタマーエクスペリエンス環境内で動作するよう設計されています。組織のビジネスコンテキスト、お客様データ、分析の定義、連携アプリケーションを活用し、より適切な分析をサポートすることができます。

単に回答を生成するだけでなく、調査の構造化、適切なデータの分析、変化の説明、そしてワークフローの次のステップへのサポートも可能です。これにより、ビジネスユーザー、アナリスト、実行チーム間の手作業での引き継ぎを削減することができます。

回答は分析を加速する出発点として活用し、重要なビジネス上の意思決定を行う前に補足的なアウトプットを確認することが重要です。推奨される検証アプローチとして、以下の項目を確認してください：

• 選択したデータビューまたはデータソース。
• 指標とディメンションの定義。
• 日付範囲と比較期間。
• フィルター、セグメント、アトリビューション設定。
• IDおよび顧客レベルのスティッチング前提条件。
• 生成されたテーブルまたは可視化と、基となるレポートとの照合。

基となるレポートの計算は一貫している必要がありますが、自然言語による説明は結果を要約または解釈する場合があります。影響の大きい意思決定については、該当のCustomer Journey Analyticsワークスペースで直接結果を確認することをお勧めします。

組織には、Customer Journey AnalyticsおよびAdobe CX Enterpriseの適切な使用権、接続・モデル化されたお客様データ、定義済みのメトリクスとディメンション、そして必要なユーザー権限が必要です。

Coworkerは、お客様が設定したアドビアプリケーション、データ、ビジネスコンテキスト、ガバナンスルールに基づいて回答を生成します。利用可能なアクセス範囲やユースケースは、ライセンス済みアプリケーション、有効化された統合機能、設定済みの権限、および基盤となるデータの品質によって異なります。インサイトが戦略的、法規制上、顧客への影響、または運用上の意思決定につながる場合は、人間による監視が引き続き重要です。