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Adobe Customer Journey Analytics 기능

데이터 유연성

이제 더 이상 IT 부서에 의존하지 마세요. 고급 데이터 처리 작업을 할 수 있는 강력한 툴과 기능으로 고객 데이터 분석의 효율성을 높일 수 있습니다. Adobe Customer Journey Analytics를 통해 원본 데이터를 변경하지 않고도 별도의 데이터 세트를 결합하고, 보기 방식을 조정하고, 필드를 추가하고, 데이터 오류를 즉시 수정하여 유용한 인사이트를 빠르게 얻을 수 있습니다.

파생 필드

데이터를 즉시 변환하고 분석을 조정할 수 있는 빌트인 기능으로 시간과 리소스를 절약하세요. 원본 데이터를 손상시키지 않고도 변경 사항을 적용하고, 지표 또는 차원을 재정의하고, 업로드된 데이터에서 발견된 오류를 수정하고, 데이터의 정확도를 높일 수 있습니다.

온디맨드 방식의 수정. 여러 필드에서 차원 또는 지표를 새로 만들고, 필드 값의 이름을 쉽게 변경하고, 데이터 오류를 수정할 수 있습니다.
규칙 빌더. 맞춤형 규칙 빌더를 사용하여 데이터를 다시 작성하거나 수집하지 않고도 복잡한 데이터 변경 사항을 적용할 수 있습니다.
임시 보고 조정. 마케팅 채널 보고서를 생성하고 필요에 따라 관련 메타데이터를 분류할 수 있습니다.

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데이터 뷰

애널리스트가 기본 데이터 세트를 유지하면서 요구 사항 및 비즈니스 질문에 따라 구체적이고 정확한 해석을 위해 데이터 뷰를 쉽고 빠르게 조정할 수 있습니다.

통합 고객 데이터. Adobe Customer Journey Analytics에서 원활하게 사용할 수 있도록 Adobe Experience Platform의 데이터 소스에서 데이터를 통합할 수 있습니다. 데이터 준비 기능을 활용하여 보고서 세트 간의 스키마 차이를 조정할 수 있습니다.
적응형 분석. 스키마를 그대로 유지하면서 스키마 요소의 설정을 변경할 수 있습니다.

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바인딩 차원

고객이 다른 제품 또는 채널로 우회한 경우 검색어, 할인 코드 등이 전환에 적용되도록 하는 강력한 기여도 분석을 통해 분석 및 보고의 정확성을 높이세요.

차원 저장. 초기 목표를 달성한 이후에도 차원값을 저장할 수 있습니다.
상세 분석. 전체 이벤트에 영향을 미치지 않고 객체 배열 내에서 선택적으로 차원의 기여도를 분석하여 상세 분석을 실행할 수 있습니다.

Customer Journey Analytics와 동기화되어 속성 전환 정보를 제공하는 데이터 웨어하우스

Adobe Experience Platform Data Mirror(개발 중)

새로운 데이터 미러링 기능을 활용하여 조직의 데이터 웨어하우스와 Customer Journey Analytics 간의 데이터를 원활하게 동기화하세요. 항상 가장 최신의 종합적인 고객 데이터에 액세스할 수 있습니다.

웨어하우스 지원. Snowflake, Google BigQuery, Databricks 등의 데이터 웨어하우스와 동기화할 수 있습니다.
데이터 정확성. 데이터 웨어하우스의 모든 업데이트, 데이터 삽입, 삭제 내용을 Customer Journey Analytics와 동기화 상태로 유지할 수 있습니다.
자동화 구성. 데이터를 자동으로 동기화하여 수동 업데이트나 데이터 변형을 없애고, 인적 오류가 발생할 위험을 줄이고 시간을 절약할 수 있습니다.
전체 여정 파악. 오프라인 데이터와 디지털 행동 데이터를 통합하여 고객 행동, 선호도, 트렌드를 종합적으로 파악할 수 있습니다.