13.5 Visualisation à l’aide du Customer Journey Analytics

Objectifs

  • Comprendre l’interface utilisateur Analysis Workspace
  • Découvrez quelques fonctionnalités qui rendent l'Analysis Workspace si différent.
  • Apprenez à analyser dans CJA à l’aide d’Analysis Workspace

Contexte

Dans ces exercices, vous utiliserez l'Analysis Workspace au sein de la CJA pour analyser les vues de produits, les entonnoirs de produits, le fonctionnement, etc.

Nous couvrirons certaines des requêtes du Module 7 - Requête Service afin que vous puissiez voir à quel point il est facile d'exécuter les mêmes requêtes et bien plus mais sans utiliser SQL et en vous reposant uniquement sur la philosophie de glisser-déposer de Analysis Workspace.

Utilisons le projet que vous avez créé dans Exercice 13.4 - Préparation des données en Analysis Workspace, allez à https://analytics.adobe.com.

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Ouvrez le projet ldap - Omnichannel Analysis.

Lorsque votre projet est ouvert et que la Vue de données ldap - Omnichannel Analysis est sélectionnée, vous êtes prêt à début la création de vos premières visualisations.

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Combien de vues de produits avons-nous quotidiennement ?

Tout d'abord, nous devons sélectionner les dates appropriées pour analyser les données. Accédez à la liste déroulante du calendrier sur le côté droit de la trame. Cliquez dessus et sélectionnez la plage de dates applicable.

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Dans le menu de gauche (zone de composants), recherchez la mesure calculée Vues de produit. Sélectionnez-la et faites-la glisser sur la trame, en haut à droite du tableau à structure libre.

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La dimension Jour sera automatiquement ajoutée pour créer votre premier tableau. Vous pouvez maintenant voir la réponse à votre question à la volée.

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Cliquez ensuite avec le bouton droit sur le résumé de la mesure.

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Cliquez sur Visualize, puis sélectionnez Ligne comme visualisation.

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Vous verrez vos vues de produits par heure.

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Vous pouvez modifier l’étendue de l’heure en cliquant sur Paramètres dans la visualisation.

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Cliquez sur le point en regard de Ligne à Gérer la source de données.

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Ensuite, cliquez sur Verrouiller la sélection et sélectionnez Éléments sélectionnés pour verrouiller cette visualisation afin qu’elle affiche toujours une chronologie des Vues de produits.

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5 meilleurs produits consultés

Quels sont les 5 premiers produits affichés ?

N'oubliez pas d'enregistrer un projet de temps en temps.

Système d’exploitation Tranche courte
Windows Ctrl + S
Mac Commande + S

Début de trouver les 5 premiers produits consultés. Dans le menu de gauche, recherchez Nom du produit - Dimension.

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Déplacez maintenant Nom du produit pour remplacer la dimension Jour :

Ce sera le résultat

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Ensuite, essayez de ventiler un des produits par nom de marque. Recherchez brandName et faites-le glisser sous le premier nom de produit.

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Ensuite, effectuez une ventilation à l’aide de l’agent utilisateur. Recherchez User Agent et faites-le glisser sous le nom de la marque.

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Vous verrez alors ceci :

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Enfin, vous pouvez ajouter d’autres visualisations. Sur le côté gauche, sous visualisations, recherchez Donut. Prenez Donut, faites-le glisser sur la trame sous la visualisation Ligne. Il affiche automatiquement tous les noms de produits.

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Ensuite, dans le tableau, sélectionnez les 5 premières lignes User Agent de la ventilation que nous avons effectuée sous Google Pixel XL 32GB Black Smartphone > Citi Signal. Lors de la sélection des 3 lignes, maintenez le bouton CTRL (sous Windows) ou le bouton Commande (sous Mac) enfoncé.

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Vous verrez que le graphique en anneau a changé :

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Vous pouvez même adapter la conception pour la rendre plus lisible, en réduisant un peu le graphique Line et le graphique Donut pour qu'ils s'adaptent les uns aux autres :

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Cliquez sur le point en regard de Donut à Gérer la source de données.

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Cliquez ensuite sur Verrouiller la sélection pour verrouiller cette visualisation afin qu’elle affiche toujours une chronologie des Vues de produits.

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Pour en savoir plus sur les visualisations à l’aide d’Analysis Workspace, cliquez ici :

Entonnoir d’interaction de produit, de l’affichage à l’achat

Il y a de nombreuses façons de résoudre cette question. L’une d’elles consiste à utiliser le type d’interaction du produit et à l’utiliser sur un tableau à structure libre. Une autre méthode consiste à utiliser une Visualisation des abandons. Utilisons le dernier comme nous voulons visualiser et analyser en même temps.

Fermez le panneau actuel en cliquant ici :

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Ajoutez maintenant un nouveau panneau vierge en cliquant sur + Ajouter le panneau vierge.

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Cliquez sur la visualisation Abandon.

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Sélectionnez la même plage de dates que dans l’exercice précédent.

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Vous verrez alors ceci.

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Recherchez la dimension Type d'événement sous les composants sur le côté gauche :

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Cliquez sur la flèche pour ouvrir la dimension :

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Vous verrez tous les types d’interaction de produit disponibles. Sélectionnez l’élément commerce.productViews et faites-le glisser sur le champ Point de contact d’Ajoute dans le champ Visualisation des abandons.

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Faites de même avec commerce.productListAdds et commerce.purchase et déposez-les dans le champ Ajouter le point de contact à l’intérieur de la Visualisation d’abandons. Vous aurez ensuite ceci :

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Votre visualisation se présente désormais comme suit :

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Vous pouvez faire beaucoup de choses ici. En voici quelques exemples : comparer au fil du temps, comparer chaque étape par périphérique ou comparer par fidélité. Cependant, si nous voulons analyser des éléments intéressants, tels que les raisons pour lesquelles les clients n’achètent pas après avoir ajouté un article à leur panier, nous pouvons utiliser le meilleur outil de CJA : cliquez avec le bouton droit de la souris.

Cliquez avec le bouton droit sur le point de contact commerce.productListAdds. Cliquez ensuite sur Ventiler les abandons à ce point de contact.

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Un nouveau tableau à structure libre sera créé pour analyser ce que les gens ont fait s'ils n'avaient pas acheté.

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Modifiez le Type d'événement par Nom de la page dans le nouveau tableau à structure libre, afin d’afficher les pages qu’ils consultent au lieu de la page de confirmation d’achat.

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Que font les visiteurs sur le site avant d'accéder à la page Annuler le service ?

Là encore, il existe de nombreuses façons d'effectuer cette analyse. Cependant, utilisons l'analyse de flux pour début de la partie de découverte.

Fermez le panneau actuel en cliquant ici :

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Ajoutez maintenant un nouveau panneau vierge en cliquant sur + Ajouter le panneau vierge.

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Cliquez sur la visualisation Flux.

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Vous verrez alors ceci :

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Sélectionnez la même plage de dates que dans l’exercice précédent.

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Recherchez la dimension Nom de page sous les composants sur le côté gauche :

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Cliquez sur la flèche pour ouvrir la dimension :

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Vous trouverez toutes les pages consultées. Recherchez le nom de la page : Annuler le service.

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Faites glisser Annuler le service dans le champ Visualisation du flux au milieu :

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Vous verrez alors ceci :

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Désormais, analysons si les clients qui ont consulté la page Annuler le service du site Web ont également appelé callcenter et quel en a été le résultat.

Sous les dimensions, revenez en arrière, puis recherchez Type d’interaction d’appel.

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Faites glisser Appeler le type d'interaction pour remplacer la première interaction sur la droite dans la Visualisation du flux. Vous voyez maintenant quels clients ont appelé le centre d’appels après avoir consulté la page Annuler le service.

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Ensuite, sous les dimensions, recherchez Appel Feeling. Faites-la glisser et déposez-la pour remplacer la première interaction à droite dans la Visualisation du flux Flux.

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Vous verrez alors ceci :

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Comme vous pouvez le voir, nous avons exécuté une analyse de type omnichannel en utilisant la Visualisation du flux. Grâce à cela, nous avons trouvé que certains clients qui songeaient à annuler leur service, ont eu un sentiment positif après avoir appelé le centre d'appel. Avons-nous peut-être changé d'avis avec une promotion ?

Comment les clients avec un contact Callcenter positif se comportent-ils par rapport aux principaux IPC ?

Commençons par segmenter les données pour obtenir uniquement les utilisateurs avec des appels positifs. Dans la CJA, les segments sont appelés Filtres. Accédez aux filtres de la zone du composant (sur le côté gauche) et cliquez sur +.

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Dans le créateur de filtres, donnez un nom au filtre.

Nom Description
Sentiment d'appel - Positif Sentiment d'appel - Positif

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Sous les composants (à l’intérieur du Créateur de filtres), recherchez Appeler l’intuition et faites-le glisser dans la Définition du Créateur de filtres.

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Sélectionnez maintenant positive comme valeur pour le filtre.

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Modifiez l’étendue de façon à ce qu’elle soit Niveau de personne.

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Pour terminer, il vous suffit de cliquer sur Enregistrer.

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Vous serez alors de retour ici. Si ce n’est pas encore fait, fermez le panneau précédent.

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Ajoutez maintenant un nouveau panneau vierge en cliquant sur + Ajouter le panneau vierge.

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Sélectionnez la même plage de dates que dans l’exercice précédent.

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Cliquez sur Table à structure libre.

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Déposez maintenant le filtre que vous venez de créer.

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Heure d’ajout de certaines mesures. Début avec Vues de produits. Faites glisser et déposez dans le tableau à structure libre. Vous pouvez également supprimer la mesure Événements.

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Faites de même avec Personnes, Ajouter au panier et Achats. Vous finirez avec une table comme celle-ci.

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Grâce à la première analyse de flux, une nouvelle question m'est venue à l'esprit. Nous avons donc décidé de créer ce tableau et de comparer certains IPC à un segment pour répondre à cette question. Comme vous pouvez le constater, le temps d'analyse est beaucoup plus rapide que l'utilisation de SQL ou d'autres solutions BI.

Attribution

L’attribution dans CJA permet aux utilisateurs d’entreprise de comprendre chaque touche du parcours client. L’attribution montre comment les clients passent d’un point de contact à un autre et les marques l’utilisent pour comprendre comment la publicité (bannières sur le site Web), le contenu, les produits, etc… affectent le parcours du client.

Grâce aux données du canal numérique disponibles à Adobe Experience Platform, nous pouvons désormais fournir des informations d’attribution sur les canaux en ligne et hors ligne pour comprendre que, par exemple, un client s’est intéressé à un produit lors d’une visite de magasin hors ligne, que le client a appelé le centre d’appels pour obtenir des informations et que la vente a été faite sur le site Web.

L'attribution en Customer Journey Analytics est l'un des principaux facteurs de différenciation par rapport aux autres solutions de BI. Voyons comment ça marche.

Nous pouvons définir la logique d’attribution dans presque n’importe quelle mesure (à l’exception des éléments tels que Personnes ou Sessions). Vous pouvez même l’utiliser avec des mesures calculées.

Ouvrez la mesure calculée que vous avez créée, appelée Achats. Sur la mesure Événements, filtrée par Type d'événement, cliquez sur les paramètres.

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Le modèle d’attribution par défaut est Dernière touche. Cochez la case Utiliser un modèle d’attribution autre que par défaut.

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Après avoir coché la case pour Utiliser un modèle d’attribution non par défaut, cette fenêtre contextuelle s’affiche :

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Vous pouvez ici modifier le modèle et la fenêtre de recherche en arrière.

Vous allez maintenant voir tous les modèles d’attribution disponibles. Pour comprendre les différences entre les modèles d’attribution, lisez ceci : Attribution de l’Adobe Analytics

Comme nous l'avons déjà mentionné, vous pouvez même modifier la fenêtre de recherche en arrière-rapports. Selon le modèle, vous aurez différentes options.

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Faites votre choix et cliquez sur Appliquer.

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Analyse des cohortes

Le tableau de cohortes vous permet de comprendre comment les segments d’utilisateurs se comportent sur une certaine période. Avec la CJA, cette requête compliquée est rendue facile. Grâce à l’Analyse de cohortes, vous pouvez désormais comprendre les indicateurs clés de performance clés tels que MAU (utilisateurs Principaux mensuels) ou WAU (utilisateurs Principaux hebdomadaires).

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En utilisant les données du canal numérique disponibles grâce à Adobe Experience Platform, vous pouvez maintenant répondre aux questions suivantes :

  • Combien de personnes qui ont acheté hors ligne sont revenues acheter en ligne après ? Combien de temps leur faut-il pour revenir ?
  • Quelle est la rétention des personnes après avoir eu des interactions avec notre centre d'appels ? Reviennent-ils plus ou moins ?
  • Depuis le lancement de notre application Alexa, comment nos clients interagissent-ils avec les différents canaux d'interaction disponibles (numérique, point de vente, etc.) ?

Exemple :

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Customer Journey Analytics et Analysis Workspace recap

Comme vous l'avez appris dans ce laboratoire, Analysis Workspace rassemble les données de tous les canaux pour analyser l'ensemble du parcours client. N’oubliez pas également que vous pouvez importer des données dans le même espace de travail qui n’est pas assemblé au parcours.
Il peut être très utile d'apporter des données déconnectées dans votre analyse pour donner un contexte au parcours. Certains exemples incluent des éléments tels que des données NPS, des questionnaires, des événements publicitaires Facebook ou des interactions hors ligne (non identifiées).

Étape suivante : Résumé et avantages

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