Expérience de conversation Brand Concierge
Ce guide fournit une référence d’implémentation complète pour les expériences de conversation optimisées par l’IA utilisant Adobe Brand Concierge, intégré à Adobe Experience Platform (AEP) et Real-Time Customer Data Platform (RT-CDP). Il est conçu pour les architectes de solution, les technologues marketing et les ingénieurs d’implémentation qui ont besoin de déployer des agents de conversation sécurisés par la marque sur des propriétés numériques.
Il couvre toutes les approches viables pour déployer des expériences de conversation, des chatbots de conseil sur les produits aux assistants de navigation de site complets, avec des conseils sur le moment de choisir chaque option. Le plan traite de la configuration des agents, de la gouvernance de marque, de l’intégration de contenu, des stratégies de déploiement, de l’enrichissement des profils à partir des signaux de conversation et de l’optimisation des analyses.
Brand Concierge permet aux marques de déployer des agents conversationnels intelligents qui comprennent la voix de la marque, d'accéder à des catalogues de produits et à du contenu approuvés, de fournir des recommandations personnalisées basées sur des données de profil en temps réel et de capturer des signaux d'intention et de sentiment dans le profil client unifié. Le résultat est une expérience de conversation qui semble naturelle et sur la marque tout en enrichissant la compréhension de chaque client par l'organisation.
Présentation du cas d’utilisation
Les entreprises cherchent de plus en plus à transformer les expériences digitales statiques en conversations dynamiques basées sur l’IA qui guident les clients tout au long de la découverte, de la sélection de produits et des décisions d’achat. Adobe Brand Concierge Pour résoudre ce problème, fournit une couche d’IA conversationnelle orchestrée qui se trouve au-dessus des propriétés numériques existantes, optimisées par AEP Agent Orchestrator.
Ce modèle se distingue des implémentations de chatbot traditionnelles, car il est nativement intégré au profil unifié d’AEP, utilise des mécanismes de sécurisation de la gouvernance de marque pour s’assurer que chaque réponse s’aligne sur les normes de la marque et renvoie des signaux de conversation à la plateforme de données client pour la personnalisation et l’activation en aval.
Le public cible comprend des équipes d’expérience digitale, des gestionnaires d’e-commerce, des stratèges de contenu et des technologues marketing qui doivent déployer des expériences de conversation intelligentes qui stimulent l’engagement, la conversion et l’enrichissement des profils.
Objectifs commerciaux clés
Les objectifs commerciaux suivants sont pris en charge par ce modèle de cas d’utilisation.
Offrir des expériences personnalisées aux clients
Adaptez le contenu, les offres et les messages aux préférences, aux comportements et à l’étape du cycle de vie des individus.
KPI : engagement, taux de conversion, satisfaction de la clientèle (CSAT)
En savoir plus sur la diffusion d’expériences client personnalisées
Améliorer l’engagement client
Augmentez la fréquence et la profondeur des interactions sur tous les points de contact numériques et physiques.
KPI : Engagement, Temps passé sur la page (web), Taux d’ouverture
En savoir plus sur l’amélioration de l’engagement client
Augmentation des taux de conversion
Améliorez le pourcentage de visiteurs et de prospects qui effectuent les actions souhaitées telles que les achats, les inscriptions ou les envois de formulaire.
KPI : taux de conversion, conversion de lead, coût par lead
En savoir plus sur l’augmentation des taux de conversion
Acquérir de nouveaux clients
Étendez votre base de clients grâce à des campagnes d’acquisition ciblées, des audiences semblables et l’optimisation des médias achetés.
KPI : % de montée en gamme/ventes croisées, chiffre d’affaires incrémentiel, valeur durée de vie du client
En savoir plus sur l’acquisition de nouveaux clients
Exemples de cas d’utilisation tactiques
Les scénarios suivants illustrent la manière dont ce modèle peut être appliqué dans la pratique.
- Assistant de découverte de produits — Déployez un agent conversationnel sur les pages de liste des produits qui pose des questions de qualification et limite les recommandations de produits en fonction des besoins, des préférences et du budget des clients
- Conseiller en comparaison guidé — Aidez les clients à comparer les produits côte à côte grâce à un dialogue naturel, en mettant en évidence les différences pertinentes par rapport à leurs priorités déclarées
- Concierge taille et ajustement — Guidez les acheteurs de vêtements ou de chaussures en sélectionnant leur taille à l'aide de questions-réponses conversationnelles, en réduisant les retours et en augmentant la confiance d'achat
- Sélecteur d’abonnement ou de formule : guide les clients à travers les options de niveau de service ou de formule d’abonnement avec des recommandations personnalisées basées sur les schémas d’utilisation et les besoins déclarés
- Assistant de navigation de site — Aidez les visiteurs à trouver du contenu, des ressources d’assistance ou des catégories de produits pertinents en fonction de l’intention déclarée, ce qui réduit les taux de rebond sur les sites complexes
- Consultation avant l'achat — Fournissez des conseils d'achat à haute considération (par exemple, produits électroniques, produits financiers, assurance) par le biais de conversations à plusieurs tours qui permettent d'élaborer une recommandation
- Concierge du programme de fidélité — Aidez les membres du programme de fidélité à découvrir les récompenses, à comprendre les avantages de niveau et à trouver des opportunités de rachat grâce à une interaction conversationnelle
- Conversation de réengagement — Lancez une conversation proactive avec les visiteurs récurrents en fonction de l’historique de navigation précédent ou des éléments de panier abandonnés
- Escalade de l’agent en direct avec contexte - Transmettez facilement les demandes complexes aux agents commerciaux ou de support en direct tout en préservant le contexte de conversation complet et les données de profil client
- Assistance après achat et montée en gamme — Contactez les clients après achat avec une assistance à la configuration, des suggestions de produits complémentaires et des bilans de satisfaction par le biais de canaux de conversation
Indicateurs clés de performance
Les indicateurs de performance clés suivants permettent de mesurer le succès de ce modèle de cas d’utilisation.
Modèle de cas d’utilisation
Expérience de conversation Brand Concierge
Transformez les propriétés numériques en expériences conversationnelles sécurisées, optimisées par l’IA, qui guident la découverte des clients par le biais d’un dialogue naturel, enrichissent les profils avec des signaux d’intention et de sentiment et fournissent des recommandations de produits personnalisées.
Chaîne de fonctions : Configuration de l’agent > Configuration de la gouvernance de marque > Intégration de contenu > Déploiement de l’expérience de conversation > Enrichissement du profil > Analyses et optimisation
Applications
Les applications suivantes sont utilisées pour implémenter ce modèle de cas d’utilisation.
- Brand Concierge : application d’expérience de conversation optimisée par l’IA fournissant l’agent orchestrator, Product Advisor Agent, l’agent de conseil sur le site, la gouvernance de marque et l’analyse de conversation
- Adobe Experience Platform (AEP) — Base de données unifiée fournissant des schémas XDM, la résolution d'identité, des profils clients en temps réel et une infrastructure de collecte de données pour les signaux conversationnels
- Real-Time CDP (RT-CDP) — Plateforme de données client permettant la recherche de profils en temps réel pour des conversations personnalisées, la segmentation d'audience à partir de signaux conversationnels et l'enrichissement de profils avec des données d'intention et de sentiment
Fonctions fondamentales
Les fonctionnalités fondamentales suivantes doivent être en place pour ce modèle de cas d’utilisation. Pour chaque fonction, le statut indique si elle est généralement requise, supposée être préconfigurée ou non applicable.
Fonctions annexes
Les fonctionnalités suivantes complètent ce modèle de cas d’utilisation, mais ne sont pas requises pour l’exécution principale.
Fonctions d'application
Ce plan exerce les fonctions suivantes à partir du catalogue des fonctions d'application. Les fonctions sont associées à des phases d’implémentation plutôt qu’à des étapes numérotées.
Brand Concierge
Real-Time CDP
Conditions préalables
Les éléments suivants doivent être en place avant le début de l’implémentation.
- Adobe Brand Concierge droit est actif pour l’organisation
- Les licences AEP et RT-CDP sont configurées avec des droits suffisants sur les profils et les volumes d’événements
- Le document des directives sur la marque disponible définit la voix, le ton, les messages approuvés et les sujets interdits
- Préparation du catalogue de produits ou du référentiel de contenu pour l’intégration (ressources AEM, données PIM ou flux de produits structuré)
- Propriétés web identifiées pour le déploiement de l’expérience de conversation avec accès technique pour l’intégration de SDK
- Infrastructure d'agent en ligne disponible si une remise est requise (plateforme de centre de contact, intégration CRM)
- Structure de gestion du consentement en place pour la capture et le profilage des données conversationnelles
- Web SDK ou Mobile SDK déjà déployés sur les propriétés cible (ou prévus pour un déploiement simultané)
- Alignement des parties prenantes sur la portée de la conversation (conseil sur le produit uniquement, navigation sur le site ou les deux)
- Confidentialité et examen juridique terminés pour la capture et l’utilisation des données conversationnelles optimisées par l’IA
Options de mise en œuvre
Les sections suivantes décrivent différentes approches pour mettre en œuvre ce modèle de cas d’utilisation.
Option A : déploiement de la grille de produits
Idéal pour les organisations de commerce électronique et de vente au détail se concentrent sur la découverte guidée de produits, la comparaison et les expériences de recommandation qui génèrent la conversion et la valeur moyenne des commandes.
Fonctionnement :
Le Product Advisor Agent est configuré comme principale spécialisation conversationnelle. Il se connecte au catalogue de produits, comprend les attributs et les relations des produits et guide les clients à travers un dialogue naturel pour aboutir à des recommandations personnalisées. L’agent utilise des mécanismes de sécurisation de la gouvernance de marque pour s’assurer que les recommandations s’alignent sur les priorités commerciales (par exemple, la promotion des articles en stock, la mise en évidence des produits favorables aux marges).
La fonction de conseil sur les produits s’intègre au profil client en temps réel pour accéder à l’historique des achats, au comportement de navigation et aux données de préférence, ce qui permet d’obtenir des recommandations qui tiennent compte de ce que le client possède déjà, a précédemment considéré ou aura probablement besoin en fonction de son profil. Les conversations sont capturées à mesure que les événements d’expérience et les signaux d’intention reviennent dans le profil pour une utilisation en aval.
Considérations principales :
- Nécessite un catalogue de produits bien structuré avec des données d’attributs riches pour des recommandations efficaces
- Les données sur les produits doivent être tenues à jour pour éviter de recommander des articles en rupture de stock ou abandonnés
- La gouvernance de marque doit définir la manière dont l’agent gère les mentions de produits concurrents et les comparaisons de prix
Avantages :
- Génère directement un impact mesurable sur le chiffre d’affaires grâce à la conversion guidée des achats
- Réduit les taux de retour des produits grâce à des décisions d’achat mieux informées
- Capture des signaux d’affinité et d’intention de produit à forte valeur ajoutée pour la personnalisation en aval
- Extension naturelle des expériences e-commerce existantes
Limitations :
- Nécessite une maintenance et une synchronisation continues du catalogue de produits
- Limité aux conversations axées sur le produit ; les questions relatives à la navigation sur le site peuvent ne pas être traitées
- L’efficacité dépend de la qualité et de l’exhaustivité des données du catalogue
Experience League:
Option B : Déploiement de la fonction de conseil sur le site
Idéal pour : les organisations disposant de propriétés numériques complexes (médias, services financiers, soins de santé, technologie) où les visiteurs ont besoin d’une aide à la navigation pour trouver du contenu, des ressources ou des outils en libre-service pertinents.
Fonctionnement :
L'agent de conseil sur le site est configuré comme principale spécialisation conversationnelle. Il indexe la structure du contenu du site, comprend les relations entre les pages et les catégories de contenu, et adapte ses conseils en fonction des signaux de comportement du visiteur et de l’intention déclarée. Lorsqu’un visiteur interagit, l’agent interprète ses besoins et l’oriente vers le contenu, les outils ou les ressources les plus pertinents.
La fonction de conseil sur le site utilise des signaux comportementaux en temps réel (page actuelle, source de référence, chemin de navigation) combinés à des données de profil (visites précédentes, préférences de contenu, niveau client) pour fournir une aide à la navigation contextuelle pertinente. Cela s’avère particulièrement utile sur les sites dotés de hiérarchies de contenu profondes, de plusieurs lignes de produits ou de workflows en libre-service complexes.
Considérations principales :
- Nécessite une indexation complète du contenu et un réexploré régulier à mesure que le contenu du site change
- La plus efficace sur les sites présentant une largeur de contenu importante, où les visiteurs ont généralement du mal à trouver ce dont ils ont besoin
- La gouvernance de marque doit définir les limites de l’étendue (zones du site auxquelles l’agent peut accéder)
Avantages :
- Réduit les taux de rebond et améliore la visibilité du contenu sur les sites complexes
- Capture les signaux d’intention de navigation qui révèlent les lacunes de contenu et les problèmes d’expérience utilisateur
- Mise en œuvre moins complexe que la fonction de conseil sur les produits (aucune intégration de catalogue de produits requise)
- Fournit des informations d’analyse sur ce que les visiteurs recherchent mais ne trouvent pas
Limitations :
- Moins directement liées à la conversion des recettes que les conversations axées sur les produits
- Nécessite que le contenu soit bien structuré et régulièrement mis à jour pour des conseils précis
- Peut nécessiter un recyclage fréquent à mesure que la structure du site évolue
Experience League:
Option C : Déploiement combiné de la fonction de conseil en produits et de conseil sur le site
Idéal pour : les organisations qui souhaitent une expérience de conversation complète couvrant à la fois la découverte de produits et la navigation sur le site, généralement les grandes marques de vente au détail ou B2C avec des propriétés numériques étendues et des intentions de visiteur diverses.
Fonctionnement :
Product Advisor Agent et l’agent de conseil sur le site sont configurés dans l’orchestrateur Brand Concierge. L'orchestrateur de l'agent utilise la détection d'intention pour acheminer les conversations vers la spécialisation appropriée : les requêtes relatives aux produits sont envoyées à la fonction de conseil sur les produits, tandis que les requêtes de navigation et de recherche de contenu sont envoyées à la fonction de conseil sur le site. L’orchestrateur gère des transitions transparentes entre les spécialisations au sein d’une conversation unique.
Cette approche offre l’expérience de conversation la plus complète possible, en répondant à l’ensemble des besoins des visiteurs, depuis « Aide-moi à trouver un produit » jusqu’à « Où puis-je vérifier l’état de ma commande ? » Les mécanismes de sécurisation de la gouvernance de marque s’appliquent uniformément aux deux spécialisations, assurant une voix de marque cohérente quel que soit le sujet de la conversation.
Considérations principales :
- Mise en œuvre plus complexe nécessitant à la fois l’intégration du catalogue de produits et du contenu
- Le routage de l’intention entre les spécialisations doit être bien adapté pour éviter les conversations mal orientées
- La configuration de la gouvernance des marques est plus étendue pour couvrir les contextes de produit et de navigation
Avantages :
- Offre aux visiteurs l’expérience de conversation la plus complète possible
- Un point d’entrée unique gère les différentes intentions des visiteurs sans nécessiter d’interfaces distinctes
- Les conversations sur les spécialisations croisées (par exemple, la question sur le produit qui mène à la navigation d’assistance) sont gérées naturellement
- Enrichissement de profil le plus riche à partir de divers signaux de conversation
Limitations :
- Effort de mise en œuvre et de maintenance continus les plus élevés
- Nécessite une coordination entre les équipes de contenu et de catalogue de produits
- Exigences plus complexes en matière de test et d’assurance qualité
- La configuration de la gouvernance de marque est plus impliquée.
Experience League:
Comparaison des options
Choisir la bonne option
Commencez par évaluer votre objectif commercial principal et les caractéristiques de vos propriétés numériques :
-
Si votre objectif principal est de générer la conversion d’un produit et que votre propriété numérique est axée sur le commerce, choisissez Option A (Product Advisor). Il s’agit du point de départ le plus courant pour les marques de vente au détail et de commerce électronique.
-
Si votre objectif principal est d’améliorer la visibilité du contenu et que votre site comporte des hiérarchies de contenu profondes ou des workflows en libre-service complexes, choisissez Option B (conseil sur le site). Idéal pour les entreprises du secteur des médias, des services financiers, de la santé et des technologies.
-
Si vous avez besoin d’une couverture complète et avez des besoins à la fois en matière de commerce de produits et de navigation de contenu, choisissez Option C (combinée). Envisagez de commencer par une spécialisation et d’ajouter la seconde après que la première est stable et optimisée.
Une approche progressive est recommandée pour la plupart des organisations : commencez par déployer une spécialisation, validez les performances et collectez les enseignements, puis développez pour atteindre le déploiement combiné.
Phases de mise en œuvre
Les phases suivantes décrivent la séquence d’implémentation recommandée.
Phase 1 : configuration de l’agent
Fonction d’application : Brand Concierge : configuration de l’agent
Configurez l’orchestrateur de l’agent de Brand Concierge de base, notamment en sélectionnant des spécialisations d’agent (Product Advisor, Site Advisory, ou les deux), en configurant le comportement de l’agent de base et en établissant la connexion entre Brand Concierge et AEP pour l’accès au profil et la capture d’événements.
Décision : sélection de la spécialisation de l’agent
Déterminez quelles spécialisations d’agent doivent être activées pour ce déploiement.
Décision : modèle d’initiation de la conversation
Déterminez comment les conversations doivent commencer sur la propriété numérique.
Configuration de l’agent
Navigation dans l’interface utilisateur : Experience Platform > Assistant IA > Brand Concierge > Configuration de l’agent
Détails de configuration clés :
- Définissez le nom et la description de l’agent qui apparaîtront dans l’interface de conversation
- Sélectionnez le sandbox AEP qui contient le profil client et les données d’événement auxquelles l’agent doit accéder
- Configurez l’orchestrateur d’agent pour acheminer les requêtes entre les spécialisations en fonction de la détection d’intention
- Définition des paramètres de session de conversation (durée de temporisation, durée maximale de conversation, limites de sessions simultanées)
- Activer l’intégration de la recherche de profil en temps réel afin que l’agent puisse accéder aux données du profil du visiteur pendant les conversations
Là où les options divergent :
Pour L’Option A (Grille De Produits) :
Activez la spécialisation de la grille de produits et configurez sa connexion à la source de données du catalogue de produits. Définissez les paramètres de recommandation de produit, notamment le nombre maximal de recommandations par réponse, les préférences d’affichage des attributs de produit et les règles de gestion des comparaisons.
Pour L’Option B (Avis Sur Le Site) :
Activez la spécialisation Conseil sur le site et configurez sa connexion à l’index de contenu du site. Définissez les paramètres de navigation, notamment les limites de la portée du contenu, la gestion des catégories de page et les préférences de génération de liens profonds.
Pour L’Option C (Combinée) :
Activez les deux spécialisations et configurez la logique de routage d’intention de l’orchestrateur. Définissez des règles de routage qui déterminent à quel moment une conversation doit être gérée par le Conseiller produit plutôt que par Site Advisory, et comment les transitions entre spécialisations doivent être gérées au sein d'une seule conversation.
Documentation Experience League :
Phase 2 : configuration de la gouvernance de marque
Fonction d’application : Brand Concierge : configuration de la gouvernance des marques
Configurez les mécanismes de sécurisation de la gouvernance de marque qui façonnent toutes les interactions conversationnelles. Cela inclut les définitions de voix et de tonalité de marque, les limites de contenu approuvées, les sujets interdits, les directives de style de réponse et les règles de réaffectation. La gouvernance de la marque garantit que chaque réponse générée par l’IA s’aligne sur les normes de la marque.
Décision : niveau de rigueur de la gouvernance
Déterminez dans quelle mesure les mécanismes de sécurisation de la gouvernance de marque doivent limiter les réponses conversationnelles.
Décision : stratégie de gestion hors sujet.
Déterminez comment l’agent doit traiter les questions en dehors de sa portée configurée.
Configurer la gouvernance de marque
Navigation dans l’interface utilisateur : Experience Platform > Assistant IA > Brand Concierge > Gouvernance des marques
Détails de configuration clés :
- Définir les attributs de la marque : nom de la marque, slogan, mission, valeurs et traits de personnalité qui orientent le ton de la conversation
- Définissez les paramètres de ton : niveau de formalité, tolérance à l’humour, niveau d’empathie et assurance pour les recommandations de produits
- Configurer les limites de contenu approuvées : rubriques dont l’agent est autorisé à discuter et rubriques explicitement interdites
- Définissez les instructions de format de réponse : longueur de réponse maximale, utilisation de listes ou prose, politique d’émoticône et formatage des liens
- Définir des déclencheurs de réaffectation : conditions qui doivent automatiquement acheminer une conversation vers un agent en direct (par exemple, détection des plaintes, signaux d’insatisfaction répétés, identification des clients à forte valeur ajoutée).
- Configurer la gestion des mentions concurrentielles : comment l’agent doit-il répondre lorsque les visiteurs interrogent des produits concurrents ?
- Définir les exigences en matière de clause de non-responsabilité et d’avis juridique : informations obligatoires pour les secteurs réglementés
Documentation Experience League :
Phase 3 : intégration de contenu
Fonction d’application : Brand Concierge : intégration de contenu, configuration de la grille de produits, configuration des conseils sur le site.
Configurez les sources de contenu qui fondent les réponses conversationnelles dans des informations précises et approuvées par la marque. Cela inclut l’intégration du catalogue de produits, les connexions de contenu AEM, les importations de la base de connaissances et les plannings d’actualisation du contenu.
Décision : méthode d’intégration du catalogue de produits
Déterminez comment les données de produit doivent être fournies au Product Advisor Agent. (options A et C uniquement)
Décision : fréquence d’actualisation du contenu
Déterminez la fréquence de mise à jour de la base de connaissances du contenu de l’agent.
Configuration des sources de contenu
Navigation dans l’interface utilisateur : Experience Platform > Assistant IA > Brand Concierge > Sources de contenu
Détails de configuration clés :
- Connecter les sources de données du catalogue de produits au mappage de champs pour le nom, la description, les attributs, le prix, la disponibilité, les images et la hiérarchie des catégories du produit
- Configurez l’indexation du contenu pour les pages de site, les articles de la base de connaissances, le contenu des questions fréquentes et la documentation d’assistance
- Définir les limites de la portée du contenu en définissant le contenu auquel l’agent peut faire référence et celui qui est exclu
- Configurez le comportement de secours du contenu lorsque l’agent ne trouve pas de contenu approprié pour répondre à une question
- Configurer des règles de qualité du contenu : seuil de confiance minimal du contenu à inclure dans les réponses, exigences de citation et attribution de la source
Là où les options divergent :
Pour L’Option A (Grille De Produits) :
Insistez sur l’intégration du catalogue de produits avec le mappage d’attributs de produit riches. Configurez la logique de recommandation de Product Advisor Agent, notamment le nombre de produits à suggérer, la manière de gérer les articles en rupture de stock, de présenter des comparaisons de produits et d’incorporer des données de profil client (historique d’achat, comportement de navigation) dans le classement de recommandation.
Pour L’Option B (Avis Sur Le Site) :
Concentrez-vous sur l’indexation du contenu du site avec le mappage de hiérarchie de page. Configurez la logique de navigation de l’agent de conseil sur le site, notamment la manière d’interpréter l’intention du visiteur, les catégories de contenu à prioriser, la manière de gérer les requêtes de navigation ambiguës et d’adapter les suggestions en fonction du contexte de page et du comportement de session actuels du visiteur.
Pour L’Option C (Combinée) :
Configurez le catalogue de produits et les sources de contenu du site. Assurez-vous que la logique de routage du contenu affecte correctement le contenu à la spécialisation appropriée et que les références croisées entre le contenu du produit et le contenu de navigation du site sont correctement mappées.
Documentation Experience League :
Phase 4 : déploiement de l’expérience de conversation
Fonction d’application : Brand Concierge : déploiement de l’expérience de conversation, gestion des flux à faible code, remise de l’agent en direct ; RT-CDP : recherche de profil en temps réel
Déployez l’expérience de conversation sur les propriétés numériques cibles, notamment la configuration des canaux, la personnalisation des widgets, l’intégration de la recherche de profil pour la personnalisation, les règles de remise d’agent en direct et les outils low-code pour la gestion de contenu en continu.
Décision : canal de déploiement
Déterminez le ou les canaux sur lesquels l’expérience de conversation doit être déployée.
Décision : profondeur de Personalization pour les conversations
Déterminez la quantité de données de profil client que l’agent doit utiliser pour personnaliser les conversations.
Décision : configuration de la remise de l’agent dynamique
Déterminez si les conversations doivent être escalables pour des agents humains vivants.
Déploiement de l’expérience de conversation
Navigation dans l’interface utilisateur : Experience Platform > Assistant IA > Brand Concierge > Déploiement
Détails de configuration clés :
- Configurer l’aspect du widget de conversation : position, modèle de couleurs, avatar, message de bienvenue et style d’interaction (texte, voix ou les deux)
- Intégration à Web SDK ou Mobile SDK pour la capture d’événements et la résolution de profil
- Configurez la recherche de profil en temps réel pour accéder aux attributs du client, aux appartenances aux segments et à l’activité récente pendant les conversations
- Configurez l'intégration de remise d'agent en direct avec la plateforme du centre de contact, y compris le protocole de transfert de contexte, le routage de file d'attente et la notification d'agent
- Activez les outils de gestion de flux à code faible pour que les équipes marketing mettent à jour les démarreurs de conversation, les messages promotionnels, le contenu saisonnier et les variations de flux sans implication du développeur
- Configurez les règles de persistance de la session de conversation : durée pendant laquelle l’historique des conversations est conservé, si les conversations peuvent reprendre entre les sessions et continuité des conversations entre les appareils
Documentation Experience League :
Phase 5 : enrichissement du profil
Fonction d’application : Brand Concierge : enrichissement de profil de conversation ; RT-CDP : enrichissement de profil, évaluation d’audience
Configurez le pipeline de capture et d’enrichissement qui renvoie des signaux de conversation au profil client unifié d’AEP. Cela inclut le mappage des événements de conversation à XDM, l’extraction des signaux d’intention et de sentiment, la création d’attributs calculés à partir de données de conversation et la création d’audiences en fonction des comportements de conversation.
Décision : portée de la capture du signal de conversation
Déterminez les signaux de conversation à capturer et à écrire dans le profil client.
Décision : création d’une audience à partir de données conversationnelles
Déterminez si les audiences doivent être créées en fonction des comportements de conversation pour l’activation en aval.
Configurer l’enrichissement du profil
Navigation dans l’interface utilisateur : Experience Platform > Client > Profils > Attributs calculés (pour les signaux dérivés) ; Client > Audiences > Créer une audience (pour les audiences de conversation)
Détails de configuration clés :
- Mappez les événements conversationnels aux champs de schéma XDM ExperienceEvent afin de capturer l’identifiant de conversation, le nombre de messages, les sujets abordés, les produits référencés, les scores de sentiment et le statut de résolution
- Configurez l’enrichissement du profil Brand Concierge pour écrire les signaux d’intention et de préférence dans le profil unifié
- Créer des attributs calculés à partir des données d’événement conversationnel : nombre total de conversations (durée de vie), intérêt de la catégorie de produits dominante (30 jours), score moyen du sentiment (90 jours), taux de conversion conversation-achat
- Définissez les segments d’audience par lots ou en flux continu en fonction des signaux de conversation pour l’activation en aval (par exemple, « Visiteurs et visiteuses qui ont discuté de la catégorie de produits X au cours des 7 derniers jours, mais n’ont pas effectué d’achat »).
- Validez l’enrichissement du profil en recherchant des profils types pour confirmer que les attributs de conversation sont renseignés
Documentation Experience League :
Phase 6 : analyse et optimisation
Fonction d’application : Brand Concierge : Conversational Analytics
Configurez des tableaux de bord et des rapports d’analyse pour mesurer les performances de l’expérience de conversation, identifier les opportunités d’optimisation et suivre les KPI. Cela inclut des analyses intégrées Brand Concierge, une intégration CJA facultative pour l’analyse de l’impact des conversations cross-canal et des workflows d’optimisation continus.
Décision : profondeur d’Analytics
Déterminez le niveau d’analyse conversationnelle nécessaire.
Configuration des analyses et de l’optimisation
Navigation dans l’interface utilisateur : Experience Platform > Assistant IA > Brand Concierge > Analytics; Analytics Platform > Workspace (pour CJA)
Détails de configuration clés :
- Consultez Brand Concierge tableaux de bord d’analyse intégrés : tendances du volume de conversation, taux d’engagement, taux d’achèvement, scores CSAT, taux d’acceptation des recommandations et fréquence de remise
- Configurez CJA connexion pour inclure des jeux de données d’événements conversationnels pour l’analyse cross-canal (si vous choisissez l’intégration CJA).
- Créez CJA analyse de l’espace de travail pour l’attribution de conversation à conversion, en identifiant les sujets de conversation en corrélation avec le comportement d’achat
- Configurez la surveillance de la qualité des conversations : suivez les sujets sur lesquels l’agent se débat, les questions courantes sans réponse et les évolutions du sentiment au fil du temps
- Définir des workflows d’optimisation : fréquence de révision régulière pour les mises à jour de la gouvernance de marque, les déclencheurs d’actualisation de contenu et les améliorations du flux de conversation en fonction des informations d’analyse
Documentation Experience League :
Considérations relatives à la mise en œuvre
Les sections suivantes couvrent les mécanismes de sécurisation, les pièges courants, les bonnes pratiques et les décisions d’arbitrage à garder à l’esprit lors de la mise en œuvre.
Mécanismes de sécurisation et limites
- Brand Concierge expériences de conversation sont soumises à des limites de taux de génération de réponse de l’IA ; la capacité de conversation simultanée dépend du niveau de droits
- La recherche de profil en temps réel au cours des conversations est soumise aux limites de débit de l’API Profile par sandbox mécanismes de sécurisation du profil client en temps réel
- L’ingestion des données d’événement de conversation suit les limites standard d’ingestion en flux continu d’AEP — Mécanismes de sécurisation d’ingestion
- La taille du catalogue de produits et le volume de l’index de contenu sont soumis à des limites d’intégration de contenu Brand Concierge
- Un maximum de 25 attributs calculés par sandbox s’applique aux agrégations de signaux conversationnels — Mécanismes de sécurisation des attributs calculés
- Un maximum de 4 000 définitions de segment par sandbox s’applique aux audiences conversationnelles — Mécanismes de sécurisation de segmentation
Pièges courants
- Définition de la gouvernance de marque insuffisante : le déploiement sans configuration complète de la gouvernance de marque entraîne des réponses hors marque qui sapent la confiance des clients. Investissez beaucoup de temps dans la phase 2 pour définir le ton, les limites et les règles d’escalade avant le déploiement.
- Données de catalogue de produits obsolètes : les recommandations de la conseillère produit basées sur des données d’inventaire, de prix ou de disponibilité obsolètes frustrent les clients et sapent la confiance. Établissez des pipelines d’actualisation de contenu automatisés avec des contrôles de validation.
- Déclencheurs d’engagement proactif trop agressifs : la définition de déclencheurs comportementaux trop agressifs (par exemple, le déclenchement d’une conversation après 3 secondes sur la page) ennuie les visiteurs et augmente le taux de rebond. Commencez par des déclencheurs conservateurs et ajustez-les en fonction des données d’engagement.
- Négliger l’expérience des visiteurs anonymes : en concentrant la personnalisation uniquement sur les visiteurs authentifiés, vous ignorez la majorité du trafic. Concevez des flux de conversation qui offrent de la valeur aux visiteurs anonymes en utilisant des signaux comportementaux en session.
- Ignorer la configuration d’enrichissement du profil : le déploiement de conversations sans capturer de signaux en retour vers le profil gaspille des données précieuses d’intention et de préférence. Configurez l’enrichissement du profil en parallèle au déploiement, et non comme une réflexion après coup.
- Ignorer l’expérience de remise d’agent en direct : de mauvaises expériences de remise (contexte perdu, questions répétées, longs temps d’attente) nuisent davantage à l’expérience de conversation globale qu’une remise impossible. Testez le flux de transfert complet de bout en bout avant le lancement.
Bonnes pratiques
- Commencez par une spécialisation d'agent unique (Product Advisor ou Site Advisory) et développez-la après avoir établi des performances de base.
- Organisez des ateliers sur la gouvernance de la marque avec les parties prenantes du marketing, du droit et de l’expérience client avant de configurer les mécanismes de sécurisation.
- Utiliser la personnalisation progressive : démarrez les conversations avec des réponses basées sur le contexte de session et approfondissez la personnalisation lorsque le visiteur fournit des informations ou s’authentifie.
- Implémentez des tests A/B sur les démarreurs de conversation, les invites et les formats de présentation des recommandations à l'aide des outils de gestion de flux à faible code.
- Planifiez une révision régulière (hebdomadaire ou bihebdomadaire) de l’analyse des conversations afin d’identifier les lacunes de contenu, les points d’échec courants et les opportunités d’optimisation.
- Créez une boucle de commentaires entre les mises à jour de l’analyse conversationnelle et de la gouvernance de marque — utilisez les données de la conversation pour affiner le ton, ajouter de nouvelles rubriques approuvées et ajuster les règles de réaffectation.
- Surveillez les évolutions du sentiment de conversation comme système d’alerte précoce pour les problèmes de produit, les problèmes de site ou les changements de perception de la marque.
- Concevez des flux de conversation qui capturent naturellement des signaux qui enrichissent le profil sans donner à l'interaction l'impression d'être une interrogation.
Décisions de compromis
Profondeur de la personnalisation de la conversation ou simplicité de la confidentialité
Une intégration de profil plus approfondie permet des conversations plus personnalisées et plus efficaces, mais augmente la complexité de la collecte de données, les exigences de consentement et la charge de conformité en matière de confidentialité.
- Favoris de la personnalisation profonde : taux de conversion plus élevés, meilleure qualité de recommandation, enrichissement du profil plus riche et conversations plus engageantes pour les clients récurrents
- La simplicité de la confidentialité favorise : déploiement plus rapide, une gestion plus simple du consentement, un risque réglementaire moindre et un positionnement de la marque axé sur la confidentialité
- Recommandation : commencez par une personnalisation progressive qui fonctionne bien pour les visiteurs anonymes et ajoute une personnalisation basée sur les profils pour les sessions authentifiées. Cela offre une valeur ajoutée à tous les niveaux d’identification tout en maintenant la conformité en matière de confidentialité gérable. Implémentez la capture du consentement pour le profilage conversationnel en conformité avec les frameworks de consentement existants.
La rigueur en matière de gouvernance de marque par rapport au naturel conversationnel
Des mécanismes de sécurisation stricts de la gouvernance de la marque garantissent que chaque réponse correspond aux normes de la marque, mais des contraintes trop rigides donnent aux conversations l’impression d’être robotisées et réduisent l’engagement.
- Favoris stricts en matière de gouvernance : sécurité de la marque, conformité aux réglementations, messagerie cohérente et comportement prévisible des agents
- La flexibilité de la gouvernance favorise flux de conversation naturel, un engagement accru, une meilleure satisfaction des clients et la capacité à gérer un large éventail de requêtes.
- Recommandation commencez par une gouvernance modérée et resserrez ou relâchez-vous en fonction de l’analyse des conversations. Surveillez le taux de réponses « Je ne peux pas m’en empêcher » comme indicateur de restriction excessive. Utilisez les outils de gestion des flux à code faible pour itérer rapidement sur les paramètres de gouvernance sans l’implication des développeurs.
Actualisation du contenu en temps réel et performances du système
La synchronisation du contenu en temps réel garantit que l’agent dispose toujours des données actuelles sur les produits et le contenu, mais l’actualisation continue consomme davantage de ressources d’infrastructure et peut introduire de la latence.
- Favoris de l’actualisation en temps réel : précision des recommandations tenant compte des stocks, des promotions sensibles au facteur temps et du contenu qui change rapidement.
- L’actualisation planifiée favorise : stabilité du système, une consommation prévisible des ressources et des coûts d’infrastructure inférieurs.
- Recommandation utilisez l’actualisation quotidienne du contenu par défaut, avec l’actualisation en temps quasi réel uniquement pour les données de disponibilité des stocks et de tarification qui affectent considérablement l’expérience client. Surveillez les mesures de précision du contenu pour déterminer si la fréquence d’actualisation est adéquate.
Capture de signal complète par rapport à la surcharge de gestion des données
La capture de chaque signal conversationnel fournit l’enrichissement et l’analyse de profil les plus riches, mais augmente le volume de données, les coûts de stockage et la complexité de la gouvernance.
- Avantages de la capture complète des signaux : analyses avancées, formation des modèles ML, enrichissement complet des profils et valeur maximale de personnalisation en aval
- La capture sélective favorise : coûts de stockage réduits, gouvernance des données simplifiée, performances de recherche de profil accélérées et conformité plus facile aux principes de minimisation des données
- Recommandation : Commencez par la capture du signal d’intention et de préférence (terrain intermédiaire) et passez à la capture complète du signal uniquement après avoir validé que les données supplémentaires créent une valeur mesurable en aval. Appliquez des politiques d’expiration de jeu de données aux données d’événement conversationnelles pour gérer la croissance du stockage.
Documentation connexe
Les ressources suivantes apportent des informations supplémentaires sur l’implémentation de ce modèle de cas d’utilisation.
Brand Concierge
Adobe Experience Platform
Collecte de données et intégration
Identité et profil
Audiences et segmentation
Gouvernance et confidentialité des données
Surveillance et observabilité
Analyses et rapports
Mécanismes de sécurisation