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Adobe Customer Journey Analytics 기능
LLM 인사이트
고객 여정 내 AI 동작을 파악하고 설명하는 인텔리전스 레이어를 통해 자체 브랜드 대화형 경험을 측정 가능한 새로운 채널로 전환하세요. Adobe는 이러한 새로운 접점을 투명하고 실행 가능한 형태로 제공하여 기업이 LLM이 고객 참여에 미치는 영향을 이해하고 자신 있게 대응할 수 있도록 지원합니다.
대화 인사이트
대화 경험의 톤, 감성, 주제 및 맥락 신호를 전체 고객 여정에 통합하세요.
- 대화를 의도와 주제별로 그룹화한 후, 고객이 무엇을 얼마나 자주 묻는지, 그리고 해결 여부를 확인하세요.
- 주제 변화나 마찰 증가가 전환율 또는 지원 건수에 영향을 미치기 전에 포착하고, 개별 대화를 직접 살펴 원인을 파악하세요.
- 대화 결과가 매출, 티켓, 기타 다운스트림 KPI에 미치는 기여도를 측정해 비즈니스 가치를 증명하세요.
Adobe Brand Visibility 통합
플랫폼 트래픽, 콘텐츠 수요, 참여 패턴을 양식 작성, 구매, 파이프라인 영향력과 같은 비즈니스 성과와 연결하는 실행 가능한 인사이트를 확보하세요. 이를 통해 LLM에서 브랜드 노출 가능성이 어떻게 고유한 고객 참여로 이어지는지 파악할 수 있습니다.
LLM 앱 데이터
기존 Adobe Experience Platform Web SDK 및 Data Collection API를 사용하여 LLM이 내장된 애플리케이션의 상호 작용 데이터를 Customer Journey Analytics로 가져오세요. LLM 기반 참여를 고객과 연결하고 웹, 모바일, 오프라인 매장 등 다양한 채널의 활동과 통합할 수 있습니다.
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LLM 인사이트 기능 120% 활용하기
Experience League에서 설명서, 튜토리얼, 사용자 가이드 등 다양한 학습 콘텐츠를 이용해 보세요.
FAQ
LLM 및 AI 기반 고객 상호 작용을 어떻게 측정할 수 있나요?
Customer Journey Analytics를 활용하면 사용자 에이전트, 참조, 쿼리 매개변수를 기반으로 파생 필드를 생성해 LLM 및 AI 트래픽을 태그 지정하고 분류할 수 있습니다. 이를 통해 AI 생성 인터랙션과 실제 사용자 행동을 명확히 구분하여 기존 KPI의 정확성을 유지할 수 있습니다. 또한 별도의 툴 없이 세그먼트와 대시보드를 구축해 AI 트래픽 규모, 여정, 다운스트림 전환을 다른 채널과 함께 트렌딩 분석할 수 있습니다.
Customer Journey Analytics는 AI 대화를 어떻게 비즈니스 성과와 연결하나요?
대화 및 AI 상호작용 데이터 는 Adobe Experience Platform에 수집되어 주제, 감성, 톤, 결과를 기반으로 모델링된 후, Customer Journey Analytics에서 웹, 앱, 오프라인 데이터 세트와 결합되어 완전한 크로스 채널 고객 여정을 구성합니다. 이 결합을 통해 구매, 이탈 이벤트, 지원 해결 등 다운스트림 결과를 특정 AI 대화에 귀속시키고, 대화를 단순한 단절점으로 처리하는 대신 시간 경과에 따른 KPI 영향을 측정할 수 있습니다.
대화형 AI 분석은 단순한 대화 기록 검토를 넘어 어떤 가치를 제공하나요?
대화 인사이트 는 NLP 또는 LLM 모델을 사용해 채팅 또는 음성 대화록에서 톤, 주제, 키워드, 감성을 추출하고, 각 대화록을 개별 기록으로 남기는 대신 Customer Journey Analytics의 여정 데이터와 결합하여 집계 보고 및 대화 재생에 활용합니다. 결과와 함께 감성을 추적하는 방식이 의사 결정에 실질적인 가치를 제공하는 이유는, 고객을 불편하게 만드는 특정 경험이나 흐름을 정확히 파악하고, 개선 우선순위를 설정하며, 어떤 변경 사항이 실제로 만족도와 전환율을 높였는지 확인할 수 있기 때문입니다.
LLM 인사이트는 AI 검색 가시성과 브랜드 노출 가능성을 어떻게 높이나요?
LLM Insights는 Adobe Brand Visibility와 연동되어 AI 답변 내 어디에서 브랜드가 언급되거나 인용되는지, AI 에이전트가 콘텐츠를 얼마나 자주 수집(크롤링)하는지, 그리고 어떤 프롬프트나 주제에서 우위를 점하거나 뒤처지고 있는지를 명확히 보여줍니다. 이 가시성 데이터가 Customer Journey Analytics와 연결되면, AI를 통해 유입된 방문 중 실제로 참여도와 매출을 높이는 경우를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 AI 가시성 지표를 단순한 허영 수치가 아닌, 콘텐츠 및 검색 엔진 최적화 투자 의사결정의 근거로 활용할 수 있습니다.
LLM 인사이트를 구현하려면 어떤 데이터 소스와 통합해야 하나요?
일반적으로 AI 인터랙션 및 로그 데이터, 채팅 기록, 봇 메타데이터, CDN 또는 엣지 로그, Brand Visibility 에이전틱 및 참조 트래픽 데이터를 기존의 디지털 오프라인 데이터 세트와 함께 Adobe Experience Platform에 통합한 후, Customer Journey Analytics에 연결하여 보고에 활용합니다. Customer AI, Adobe Journey Optimizer, 기본 Brand Visibility 데이터 공유와의 선택적 연동을 통해 예측 결과와 AI 가시성 지표를 추가하면 고객 여정을 한층 더 풍부하게 만들 수 있습니다. 먼저 인터랙션 데이터만으로 시작하고, 나머지 데이터는 준비되는 시점에 순차적으로 추가하는 방식도 가능합니다.
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LLM이 고객 참여에 미치는 영향을 살펴보세요.
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Adobe Customer Journey Analytics를 통해 LLM 상호 작용을 측정 및 분석하여 고객 참여에 미치는 영향과 최적의 대응 방안을 더욱 깊이 있게 파악하세요.
cardDate
2026-04-20
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