성과를 창출하는 탁월한 고객 경험은 테스트하고, 개선하고, 완성하는 과정을 거쳐 탄생됩니다. Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 생성형 AI와 에이전틱 AI를 사용하여 분석을 자동화하고 인사이트를 종합합니다. 이를 통해 중앙 집중식 작업 영역에서 영향력이 큰 실험과 성장 기회를 빠르게 파악할 수 있습니다. 수동 프로세스는 눈에 띄게 줄어듭니다.
과거 실험과 현재 진행 중인 실험에서 얻은 인사이트를 바탕으로 가설을 구체화하고 더 나은 실험 전략에 집중하세요.
에이전틱 AI 및 생성형 AI 인사이트를 활용하여 전환율 향상에 가장 효과적인 버전을 생성하는 새로운 테스트 아이디어를 구상하세요.
진행 중인 실험에서 가장 높은 성과를 보이는 변형 또는 처리를 빠르게 반복 적용하여 테스트당 효과를 극대화할 수 있습니다.. 많은 샘플 없이도 가능합니다.
중앙 집중식 허브를 통해 여러 부서 전문가로 구성된 교차 기능 팀이 대규모 실험을 관리 및 최적화하여 협업, 조직 인사이트 공유 등을 개선할 수 있도록 지원합니다.
다양한 콘텐츠 버전의 클러스터를 분석하여 콘텐츠, 오디언스, 사용자 행동 속성 간의 패턴을 파악합니다. 이를 통해 전환 또는 매출 상승을 예측하고 생성형 AI를 사용하여 영향력이 큰 테스트 아이디어를 도출할 수 있습니다.
과거 실험과 업계 활용 사례에서 얻은 인사이트를 활용하여 효과적으로 테스트를 실행할 수 있습니다 또한 콘텐츠, 실시간 프로파일 데이터, 고객 여정 패턴 등 Adobe의 광범위한 인사이트 라이브러리를 통해 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.
Adobe는 AI 윤리 원칙에 따라 책임감 있고 투명한 데이터 처리를 위해 모든 노력을 다하고 있습니다. 따라서 자신감을 갖고 AI 및 머신러닝 실험을 확장할 수 있으며, 인사이트가 개인정보를 존중하고 고객 신뢰를 보호한다는 점을 확신할 수 있습니다.
Adobe는 10년 넘게 엔터프라이즈 실험 및 데이터 기반 최적화 분야의 리더로 인정받고 있습니다. Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 팀이 실험, AI, 비즈니스 인사이트를 통합하여 새로운 성장의 시대를 열도록 지원합니다.
실험 및 최적화를 담당하는 팀은 일반적으로 테스트가 성공 지표 또는 KPI에 영향을 미치는지 여부와 그 이유를 파악하기 위해 수동으로 분석을 수행하고, 주요 이해 관계자와 공유할 결과를 준비합니다.. 이 과정에서 많은 시간이 소요됩니다 Journey Optimizer Experimentation Accelerator를 사용하면 다음이 가능해집니다.
Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 다음과 같은 핵심 실험 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 AI와 머신 러닝을 사용하여 과거 실험 및 현재 진행 중인 실험 성과를 분석하고, 인간이 개입하는 워크플로우를 통해 실행 가능한 새로운 테스트 아이디어를 생성합니다. 현재는 실험 메타데이터, 테스트 처리 및 변형의 성능, 처리 또는 변형의 콘텐츠를 분석하고 있으며, 이를 오디언스, 채널, 여정 데이터 유형으로 확장할 계획입니다.
Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 실험과 함께 즉시 사용 가능한 전환 지표를 제공합니다. 고객이 Adobe Analytics 또는 Adobe Customer Journey Analytics에서 매출 지표를 추적하는 경우, Journey Optimizer Experimentation Accelerator는 진행 상황을 표시하고 해당 매출 지표를 기반으로 새로운 테스트 아이디어 기회를 제안합니다.
