DocumentationAI DocumentationAssistant AI dans Adobe CX Enterprise

Agent Experimentation

Dernière mise à jour : 22 juillet 2026

Créé pour :

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AVAILABILITY
Experimentation Agent est disponible pour tous les clients qui ont acheté la licence payante de Journey Optimizer Experimentation Accelerator et s’intègre de manière transparente à Adobe Target ou Adobe Journey Optimizer.
En savoir plus sur Journey Optimizer Experimentation Accelerator

Vue d’ensemble

​​est un outil optimisé par l’IA qui modernise la manière dont vous pouvez exécuter et gérer des expériences digitales sur des sites web, des e-mails, des messages push et des applications. Basé sur la plateforme d’IA et les outils d’expérimentation de Adobe Experience Platform, Experimentation Agent vous aide à exécuter plus efficacement les expériences, à organiser les objectifs commerciaux et à générer des informations exploitables, en mettant en évidence ce qui a fonctionné, ce qui n’a pas fonctionné et où tester ensuite.

Les autorisations ci-dessous permettent d’utiliser pleinement les fonctions d’Experimentation Agent.

  • Afficher les expériences : cette autorisation vous permet d’utiliser Experimentation Agent pour afficher des informations sur l’expérience directement dans l’assistant AI.

  • Gérer les métadonnées d’expérience : cette autorisation vous permet d’utiliser Experimentation Agent pour créer de nouvelles expériences directement dans l’assistant AI.

➡️ En savoir plus dans la documentation Journey Optimizer Experimentation Accelerator

Dans le cadre de la fonctionnalité Experimentation Accelerator, l’agent fournit :

  • Performances : une vue claire de ce qui s’est passé dans l’expérience.

  • Insights : explication des raisons pour lesquelles les résultats se sont produits

  • Opportunités : conseils sur les prochaines actions à entreprendre

Exemple pour Experimentation Agent ​

Cas d’utilisation

Experimentation Agent améliore chaque phase du workflow d’expérimentation en analysant les résultats, en interprétant le contenu et en suggérant les étapes suivantes.

Ses fonctionnalités peuvent être regroupées en cinq fonctions clés :

  • Résumé des expériences

    Fournir aux parties prenantes un aperçu clair et non technique des résultats des expériences.

  • Analyse de contenu

    Examinez les messages ou les éléments créatifs des traitements pour comprendre pourquoi certains ont surpassé les autres.

  • Identification des attributs

    Classez les traitements en fonction de leurs attributs clés, par exemple, thèmes, tons, formats, et connectez ces attributs aux résultats de conversion.

  • génération de recommandations

    Suggérez de nouveaux traitements ou ajustements à tester, en fonction des informations issues d’expériences précédentes.

  • Opportunités

    Identifiez des zones plus larges ou de nouveaux angles d’expérimentation pour découvrir le potentiel inexploité.

Fonctionnalités In Scope et Out of Scope

Dans le champ d’application

Les fonctionnalités suivantes sont actuellement prises en charge :

  • Performances
  • Insights
  • Opportunités

Hors du champ d’application

Les fonctionnalités suivantes ne sont pas prises en charge actuellement :

  • Création ou modification d’expériences
  • Utilisation de plusieurs mesures pour la création de rapports sur les cas d’utilisation

Exemples d’invites

Voici une liste d’exemples d’invites pour vous aider à commencer à utiliser Experimentation Agent :

Questions générales

Invites
Quelles sont les expériences en cours d’exécution ?
Quelles expériences sont en cours d’exécution pour le <campaign name> ?
Quelles expériences ont commencé le mois dernier ?
Combien d’expériences se sont terminées l’année dernière ?
Quelles expériences sont actuellement en pause/arrêtées/etc ?
Quels schémas communs émergent des tests récents ?
Quelle est la durée moyenne des expériences au cours du dernier trimestre ?

Questions relatives aux performances

Invites
Pour ma <experiment name>, quel traitement mène-t-on?
Quel est l’ascenseur du <experiment name> ?
Quelles expériences ont donné des résultats statistiquement significatifs ?
Quelles expériences ont eu le meilleur taux de conversion ?

Questions sur Insights

Invites
Qu’est-ce que le test <experiment name> ? ?
Qu’avons-nous appris de l’<experiment name> ?
Pouvez-vous me dire pourquoi le traitement A a gagné ?
Quels sont les thèmes les plus populaires dans les variantes gagnantes ?
Quels schémas communs émergent des tests récents ?
Est-ce que quelque chose d’inattendu s’est produit en <experiment name> ?

Questions relatives aux opportunités

Invites
Que me recommandez-vous de faire ensuite après cette expérience ?
Y a-t-il un moyen d’améliorer la <experiment name> ?
Quelles opportunités sont devenues plus claires après <experiment name> ?
Que puis-je tester ensuite pour prouver l’hypothèse de <experiment name> ?
Quels cas d’utilisation supplémentaires dois-je implémenter ?
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