이상치 탐지
통계 모델링은 측정 지표를 분석하고 하한값, 상한값, 예상값 범위를 결정하여 데이터에서 예상치 못한 트렌드를 자동으로 찾습니다. 또한 예기치 않은 가파른 증감이 발생하면 보고서를 통해 알려줍니다.
음성 기반 디바이스는 소비자의 삶을 더욱 간편하게 만들어주지만, 브랜드 기업에 많은 과제를 안겨 줍니다. 음성 기반 인터페이스를 통해 더욱 개인화된 고객 경험을 제공하도록 도와주는 Adobe Analytics를 사용하면 Amazon Alexa, Apple Siri, Google Assistant, Microsoft Cortana, Samsung Bixby 등 주요 플랫폼의 음성 데이터를 캡처하고 분석할 수 있습니다.
AI 음성 지원 플랫폼이 갈수록 정교해지고 잠재적인 활용 사례가 늘어남에 따라 음성 지원을 선호하는 소비자가 증가하고 있습니다. 그러나 음성 기반 앱은 브랜드 기업에 새로운 과제를 안겨 줍니다. 시각적 요소 없이 브랜드 경험을 전달하고, 사용자 질문에 대해 연관성 높은 답변을 제공하고, 음성 상호 작용을 고객 여정에 효과적으로 연결하여 참여도와 전환율을 높일 수 있어야 하기 때문입니다.
Adobe Analytics의 음성 분석 기능을 사용하면 음성 앱을 손쉽게 최적화하고, 고객 참여도를 높이며, 전체 고객 경험에서 음성이 미치는 영향을 파악할 수 있습니다.
음성 지원의 주요 지표
사용 빈도, 의도, 사용자 인증, 슬롯, 매개 변수, 세션 길이 등 음성 지원의 주요 데이터 포인트를 캡처할 수 있습니다.
옴니채널 추적
다른 채널의 모든 데이터와 함께 음성 지원 앱 데이터를 보고, 브랜드 여정에서 고객의 전체 상황을 파악할 수 있습니다.
이상치 탐지
Analytics와 Adobe Sensei의 머신 러닝을 사용하여 모든 지표에서 통계적으로 유의미한 증가 또는 감소를 확인할 수 있습니다.
무제한 실시간 세분화
여러 개의 방문자 세그먼트를 빠르게 생성하고 서로 비교하여 새로운 세그먼트, 인사이트 및 기회를 발견할 수 있습니다.
Experience League에서 Adobe Analytics에 대한 지능적인 학습 도우미를 살펴볼 수 있습니다.
폴아웃 및 플로우 분석은 방문자가 사전 정의된 페이지 순서를 이탈하거나 머문 위치를 보여줍니다. 또한 시각화를 통해 세그먼트를 비교하거나 고객 경로 단계를 재정렬하고 값을 조합하거나 일치시킬 수 있습니다.
세분화 IQ 기능을 사용하면 모든 지표와 차원에 대한 자동 분석을 통해 여러 세그먼트 간의 통계적 차이를 발견할 수 있습니다. 또한 KPI를 달성하는 데 영향을 미친 세그먼트의 주요 특성을 자동으로 찾을 수 있습니다.