Adobe Customer Journey Analytics의 LLM Insights 사용 사례 가이드

AI 기반 고객 여정을 측정하려면, 조직은 AI 서비스 전반에서 발생하는 일과 자사 디지털 경험에서 발생하는 일을 연결해야 합니다. Customer Journey Analytics의 LLM 인사이트는 이 두 가지 관점을 하나로 통합합니다.

Adobe Brand Visibility는 브랜드 언급, 인용, 점유율, 에이전틱 트래픽, 참조 트래픽, 프롬프트별 상호작용 등의 인사이트를 통해, 조직이 AI 기반 경험 전반에서 자사 브랜드가 어떻게 노출되고 성과를 내는지 파악할 수 있도록 지원합니다.

Customer Journey Analytics는 이러한 신호들을 세션, 고객 여정, 단계별 진행 현황, 전환, 매출, 유지율, 이탈, 기여도와 연결하여 이 관점을 더욱 풍부하게 만들어 줍니다.

다음 사용 사례들은 이 통합된 관점이 조직이 가장 중요한 질문에 답하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다. AI 기반 트래픽이 획득 채널 조합에서 어디에 위치하는지, 어떤 AI 노출 페이지의 성과가 부진한지, AI 브랜드 존재감이 수요 및 매출 신호와 어떤 관계인지, 그리고 어떤 최적화 조치가 성과를 개선하는지를 파악할 수 있습니다.

LLM 인사이트 활용하기

LLM 인사이트는 팀이 이미 다른 채널 평가에 사용하는 동일한 보고 환경 안에서 AI 기반 획득 현황을 함께 분석할 수 있도록 지원합니다.

Brand Visibility는 유입 트래픽과 연관된 AI 플랫폼, 프롬프트, 인용, 참조 경로를 식별합니다. Customer Journey Analytics는 해당 트래픽을 채널 보고서에 통합하므로, 팀은 AI를 통해 유입된 고객 여정을 검색, 유료 미디어, 이메일, 소셜과 함께 비교 평가할 수 있습니다.

AI 기반 트래픽이 기존 Customer Journey Analytics 워크플로 내에서 분석되므로, 별도의 분석 사일로를 구축하지 않고도 LLM을 다른 디지털 획득 채널과 비교할 수 있습니다.

실전 적용하기

채널 보고서에서 AI 참조 트래픽을 확인할 수 있게 되면, 팀은 LLM이 획득 채널 조합에서 어떤 역할을 하는지 결정할 수 있습니다. 팀이 수행할 수 있는 작업:

• 어떤 AI 플랫폼이 방문을 유도하는지 파악하기.
• 해당 방문과 연관된 프롬프트 및 인용을 확인하세요.
• Customer Journey Analytics에서 AI 전용 획득 뷰를 생성하세요.
• AI 유입 트래픽을 다른 채널과 비교하세요.

예를 들어, 대형 리테일 업체는 업계 전반에서 AI 기반 트래픽이 증가하고 있다는 사실은 알지만, 자사가 그 트래픽을 얼마나 확보하고 있는지는 파악하기 어렵습니다. Brand Visibility를 사용해 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 플랫폼에서의 인용과 참조 클릭을 감지하고, 이 신호를 생성형 AI 획득 채널로서 Customer Journey Analytics에 통합하면, AI 기반 트래픽과 기존 채널을 직접 비교할 수 있습니다.

LLM Insights의 역할

Brand Visibility는 AI 생성 답변에서 인용, 랜딩 URL, LLM의 참조 트래픽을 포함하여 가장 높은 가시성을 확보한 페이지를 파악합니다. 이후 Customer Journey Analytics가 바운스 비율, 참여 깊이, 전환, 매출, 기타 고객 여정 지표 등 방문자 도착 후의 행동 데이터를 측정합니다.

이 두 뷰를 연결함으로써 LLM Insights는 AI 유입 방문자의 이탈 지점, 마찰을 유발하는 경험, 그리고 우선적으로 개선이 필요한 고가시성 페이지를 파악하는 데 도움을 줍니다.

실전에서 활용하기

팀이 AI 가시성 신호와 여정 데이터를 연결하면 다음을 수행할 수 있습니다:

• 결제 과정 등에서 방문자가 이탈하거나 여정을 중단하는 지점을 파악하세요.
• AI 기반 트래픽이 가장 많이 유입되는 페이지의 UX 개선 및 A/B 테스트 우선순위를 설정하세요.
• 페이지 개선을 통해 AI 유입 방문자의 전환율과 매출이 증가하는지 측정하세요.

예를 들어, 전자제품 리테일 업체는 여러 구매자 가이드 페이지가 AI 어시스턴트에 자주 인용되며 높은 레퍼러 트래픽을 유도한다는 사실을 발견할 수 있습니다. Brand Visibility와 Customer Journey Analytics를 결합하면, 해당 리테일 업체는 모바일 방문자의 이탈률이 더 높고 많은 사용자가 결제 중 금융 단계에서 이탈한다는 점을 확인할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 팀은 전환 격차가 가장 큰 AI 노출 페이지에 대해 양식 간소화, 명확한 CTA, 모바일 사용성 개선 등 페이지 단위 개선 작업의 우선순위를 정할 수 있습니다.

LLM 인사이트 활용 방법

LLM 인사이트는 AI 브랜드 존재감을 고객 및 파이프라인 성과와 연결함으로써, 팀이 AI 생성 경험에서의 권위가 실질적인 비즈니스 가치로 이어지는지 파악할 수 있도록 지원합니다.

Brand Visibility는 주요 LLM과 Reddit, Wikipedia 같은 서드파티 소스 전반에서 브랜드 언급, 인용, 감성, 점유율을 측정합니다. Customer Journey Analytics는 이러한 신호를 리드 양식 제출, 평가판 다운로드, 데모 요청, 영향받은 파이프라인, 매출 등 참여도 및 전환 지표와 연결합니다.

AI 가시성 데이터와 고객 여정 데이터가 통합되면, 팀은 AI 존재감을 단독으로 측정하는 방식에서 벗어나 어떤 주제나 콘텐츠 투자가 비즈니스 성과와 가장 밀접한 연관성을 갖는지 파악할 수 있습니다.

실전에 적용하기

팀이 AI 브랜드 존재감과 파이프라인 성과를 통합적으로 파악하면 다음을 수행할 수 있습니다:

• 브랜드 감성이 참여도, 데모 요청, 영향받은 매출에 미치는 영향을 분석합니다.
• 강력한 AI 권위를 확보하는 동시에 의미 있는 리드 생성으로 이어지는 주제 및 콘텐츠 테마를 파악합니다.
• 참여도가 높은 주제와 출처를 중심으로 검색 엔진 최적화, 콘텐츠, 언드 미디어 활동의 우선순위를 높이세요.

예를 들어, 한 산업용 기계 제조업체가 예측 유지보수 및 안전 밸브와 같은 주제에 대한 소트 리더십에 집중적으로 투자합니다. 이를 통해 AI 가시성이 향상되지만, 이것이 실제 기회에 영향을 미치는지는 여전히 파악하기 어렵습니다. Brand Visibility를 활용해 이러한 주제에 대한 감성과 점유율을 측정하고, 해당 데이터를 Customer Journey Analytics와 연결하면 AI 가시성 향상과 비즈니스 성과 간의 상관관계를 파악하고, 향후 콘텐츠 투자 방향을 조정할 수 있습니다.

LLM Insights 활용하기

LLM Insights를 통해 팀은 AI 최적화 액션이 가시성, 트래픽, 후속 성과에 미치는 변화를 시간의 흐름에 따라 파악할 수 있습니다.

Brand Visibility는 우선순위 프롬프트와 주제에 대한 점유율 및 경쟁 성과를 포함해 AI 플랫폼 전반의 브랜드 존재감을 측정합니다. 또한 FAQ, 제품 페이지, 자격 콘텐츠, 구조화된 데이터 개선 등 콘텐츠 및 기술적 최적화를 추천합니다. 이후 Customer Journey Analytics는 이러한 최적화 노력이 체험판 신청, 가입, 주문, 매출 등 고객 성과에 어떤 영향을 미치는지 측정합니다.

경쟁 AI 인사이트와 고객 여정 데이터를 결합하면, 조직은 비즈니스 성과를 창출할 가능성이 높은 최적화에 우선순위를 둘 수 있습니다.

팀에서 활용하기

경쟁사 AI 가시성, 최적화 활동, 고객 여정 성과를 연결하면 팀은 AI 최적화를 단편적인 콘텐츠 수정이나 기술적 개선이 아닌 하나의 성과 프로그램으로 평가할 수 있습니다. 팀이 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.

• 경쟁사 대비 AI 가시성을 고가치 프롬프트와 주제별로 벤치마크하세요.
• AI 최적화를 위해 우선적으로 개선해야 할 페이지와 경험을 파악하세요.
• 최적화 활동이 고객 확보 및 전환에 미치는 영향을 측정하세요.

예를 들어, 한 리테일 은행이 Brand Visibility를 통해 자사 당좌 예금 상품이 AI 생성 추천에서 낮은 비율로만 노출되는 반면, 경쟁사가 동일한 프롬프트를 장악하고 있다는 사실을 발견할 수 있습니다. 이 경우 은행은 Brand Visibility의 추천을 바탕으로 FAQ, 금리 표, 자격 요건 페이지 개선을 우선적으로 추진할 수 있습니다.