#F5F5F5

Adobe Customer Journey Analytics 기능

AI 기반의 인사이트

에이전틱 AI, 생성형 AI, 머신 러닝 서비스를 사용하여 세분화, 기여도 분석, 데이터 처리, 쿼리, 데이터 스토리텔링과 같은 일상적인 분석 작업을 신속하게 처리하세요. AI 기반의 효율적이고 향상된 인사이트를 통해 데이터를 살펴보는 시간을 줄이고 비즈니스 향상에 주력할 수 있습니다.

Data Insights Agent

Data Insights Agent를 사용하여 크로스채널 고객 데이터를 자동으로 분석 및 시각화하세요. 풍부한 인사이트를 통해 근본 원인 진단, 적합한 최적화 제공 등 사전 승인된 조치를 빠르게 취할 수 있습니다.

데이터 분석. Analysis Workspace에서 기술 툴이 아닌 자연어 프롬프트를 사용하여 프로젝트를 빠르게 빌드하고 발전시킬 수 있습니다.
빠른 인사이트. "상위 10개 페이지는?", "가장 많이 팔린 제품은?" 등 간단한 질문을 통해 원하는 정보를 바로 확인할 수 있습니다.
책임 있는 AI 사용. AI 기반 인사이트를 바탕으로 데이터를 시각화하여 결과물을 파악하고 확인할 수 있습니다.

style

M spacing

AI 어시스턴트에 대해 더 알아보기

https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/analytics/customer-journey-analytics/algorithmic-attribution#algorithmic-attribution | 온라인 가입 기여도 분석 그래프 및 광고 | :play-medium:

알고리즘에 의한 기여도 분석

디바이스, 채널, 콘텐츠 전반의 활동을 비교하여 모든 기간 및 지표에서 특정 전환 이벤트의 동인을 파악하세요.

머신 러닝 분석. 머신 러닝을 사용하여 성공적인 전환 이벤트의 다양한 기여 요인 및 채널에 기여도 분석값을 지정할 수 있습니다.
가중 기여도 분석. 가장 중요한 접점에 적절한 기여도 분석 가중치를 자동으로 할당하고, 고객의 실제 상호 작용 패턴을 기반으로 각 채널에 가장 적합한 모델을 제공할 수 있습니다.

style

M spacing

알고리즘에 의한 기여도 분석에 대해 더 알아보기

이상치 탐지

데이터에서 통계적으로 유의미한 차이를 자동으로 찾고, 인앱 이상치 알림을 통해 수백 개의 보고서를 수동으로 실행 및 검색하는 시간을 줄이세요.

데이터 관계. 크로스채널 고객 데이터의 상관관계를 분석하는 통계적 방법을 사용하여 '진정한 신호'와 '노이즈'를 구분할 수 있습니다.
이상치 알림. 평균 주문 가격 또는 페이지 조회 수의 급격한 감소, 수익이 낮은 주문의 급증 등 여러 이상치를 조사할 수 있습니다.
기여 요인. 잠재적 이상치 발생 요인을 파악하고 최적화할 수 있습니다.

https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/analytics/customer-journey-analytics/anomaly-detection#anomaly-detection | 광고 기여도 분석 및 이상치 알림 | :play-medium:

style

M spacing

이상치 탐지에 대해 더 알아보기

지능형 캡션

생성형 AI는 자동으로 인사이트를 생성하고 데이터에서 발견된 핵심 트렌드와 중요한 이벤트를 쉽게 이해할 수 있도록 캡션을 제공합니다.

자동 인사이트 생성. 데이터가 변경되면 인사이트가 자동으로 업데이트됩니다.
이해하기 쉬운 하이라이트. 애널리스트가 아니더라도 중요한 인사이트를 쉽게 얻고 이해할 수 있습니다.
컨텍스트 기반의 보고. 인사이트를 공유할 때 컨텍스트가 자동으로 제공되므로 기술 지식이 없는 사용자도 스스로 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 애널리스트는 시간을 절약하고 보다 중요한 일에 집중할 수 있습니다.

style

M spacing

지능형 캡션에 대해 더 알아보기

실험 패널

머신 러닝 지원 분석을 통해 모든 온라인 및 오프라인 소스를 기반으로 채널 전반에서 실험의 영향과 유효성을 평가하세요.

머신 러닝 기반의 조정. 더 많은 활동이 발생하고 더 많은 데이터가 축적됨에 따라 머신 러닝은 자동으로 데이터를 조정합니다. 이를 통해 더 정확한 결과를 제공하고 인과 관계에 대한 신뢰를 줍니다.
인과 관계의 명확성. Adobe Journey Optimizer와의 기본 통합을 통해 고객 상호 작용 간의 인과 관계와 특정 결과에 이르는 방식을 쉽게 이해할 수 있습니다.

https://main--bacom--adobecom.hlx.page/fragments/products/modal/videos/analytics/customer-journey-analytics/experimentation-panel#experimentation-panel |두 가지 버전의 광고와 A/B 테스트 결과 | :play-medium:

style

M spacing

실험 패널에 대해 더 알아보기

Product Support Agent

Adobe의 에이전틱 AI인 Product Support Agent로 제품 문제를 빠르고 쉽게 진단, 해결, 보고하세요. 인터랙티브한 지침을 제공해 셀프서비스를 지원하므로 문제를 더 빨리 해결하고 생산성을 높일 수 있습니다.

문제 해결. 자연어 프롬프트를 이용해 전문가가 선별한 문서를 기반으로 자주 묻는 질문에 대한 답변을 즉시 얻을 수 있습니다.
지원 케이스 관리(개발 중). AI 어시스턴트에 지원 케이스를 접수할 수 있습니다. 그러면 AI 어시스턴트가 채팅 로그, ID, 문제 설명 등 컨텍스트 기반의 인사이트를 자동으로 수집하여 신속하게 해결합니다.
지원 케이스 추적(개발 중). 지원 케이스의 상태를 원활하게 추적할 수 있습니다.

style

M spacing

#D0F1E1