Prise en main du Chat avec un collègue dans Playground

Utilisez la discussion entre collègues dans Playground pour découvrir comment les invites en langage naturel peuvent vous aider à apprendre, à étudier et à affiner votre travail. Playground fournit des exemples de façons de démarrer une conversation afin que vous puissiez rapidement comprendre ce que le Chat des collègues peut faire.

Démonstration d’AI Coworker : campagne de mise à niveau de la carte de crédit weBank

Cet exercice couvre Real-Time CDP et Adobe Journey Optimizer.

Vous êtes un stratège en entreprise CX chez weBank, une entreprise de services financiers axée sur le numérique. Utilisez l’IA Coworker pour passer des données brutes à une campagne active, entièrement par le biais de la conversation.

Partie 1 : comprendre votre entreprise

1.1 — Connaître l’étendue des terres

Invite

Me donner un aperçu de mon sandbox — de combien d’audiences, de jeux de données et de destinations dispose-t-on ?

Résultat attendu

Coworker renvoie un inventaire complet des sandbox en secondes :

1.2 — Quelles audiences existent déjà ?

Invite

Répertorier toutes mes audiences, triées par taille

Résultat attendu

Coworker répertorie 21 audiences triées par taille, de 8 012 profils à 0 :

Toutes les audiences d’anniversaire affichent actuellement 0, car elles dépendent du temps.

1.3 — Quelles données alimentent ces audiences ?

Invite

Quels jeux de données ai-je qui contiennent des données client ?

Résultat attendu

Coworker identifie deux jeux de données métier clés et les jeux de données système associés :

Les jeux de données Journey Optimizer système pour les signaux d’engagement incluent le suivi des e-mails, le suivi des notifications push, le consentement et les commentaires des messages.

Partie 2 : Découvrir les bons champs

2.1 — Rechercher les champs de valeur de compte

Invite

Quels champs sont disponibles en rapport avec la valeur ou le solde du compte ?

Résultat attendu

Coworker affiche le champ principal et les champs associés dans le jeu de données weBank : CRM :

2.2 — Rechercher les champs de carte de crédit

Invite

Rechercher des champs liés à la carte de crédit ou au type de carte

Résultat attendu

Coworker identifie ces champs dans le schéma weBank : CRM :

2.3 — Champs géographiques

Invite

Existe-t-il un champ pour l’État d’origine ou la région ?

Résultat attendu

Coworker identifie les champs géographiques dans le jeu de données weBank : CRM :

Partie 3 : trouver l’audience appropriée pour une campagne de réactivation

3.1 — Demandez à l’IA de vous aider à trouver la bonne audience

Invite

Aidez-moi à trouver ou à créer l’audience appropriée pour une campagne de réactivation de carte de crédit. Je souhaite cibler les clients qui ont obtenu un score de propension élevé ou moyen pour une mise à niveau de carte de crédit, mais qui n’ont pas encore pris de mesures

Résultat attendu

Un collègue trouve deux audiences candidates qui n’ont jamais été ciblées dans un parcours ou une destination :

Options recommandées :

Taille combinée : environ 5 308 profils

3.2 — Créer l’audience de précision

Invite

Créez une audience de clients qui se trouvent dans l’audience « Propensions : mise à niveau élevée des cartes de crédit » ET qui ont une valeur de compte de plus de 250 000 $ ET qui ont choisi d’envoyer un e-mail

Nommez-le Mise à niveau vers la version Platinum - Éligible aux e-mails de valeur élevée → Sélectionnez un plan de → par lots pour l’approuver.

Résultat attendu

Le collaborateur calque la propension à l’apprentissage automatique, la valeur financière et l’éligibilité des canaux en un seul segment de précision, un travail qui nécessiterait normalement un ticket d’équipe de données.

3.3 — Estimation de la taille et de la cascade

Invite

Quelle est la taille de cette audience ? Montrez-moi la répartition de la cascade.

Résultat attendu

Coworker renvoie une estimation du nombre de profils en temps réel et un graphique en cascade visuel :

Cela indique exactement quelle condition est le plus grand filtre et s’il faut assouplir les critères.

3.4 — Rechercher des audiences similaires

Invite

Existe-t-il des audiences existantes similaires à celle que je viens de créer ?

Résultat attendu

Coworker confirme qu’il n’existe aucune audience combinée unique, mais tous les blocs de création sont déjà présents :

Un collègue confirme qu’il n’y a aucun risque de duplication et recommande de continuer.

Partie 4 : création du Parcours

4.1 — Trouvez des idées de parcours fondées sur vos données

Invite

En fonction des cas d’utilisation populaires dans les services financiers, suggérez des parcours à gain rapide que je peux créer avec les audiences que j’ai

Résultat attendu

Coworker suggère cinq idées de parcours concrètes fondées sur des audiences réelles :

4.2 — Création du parcours de mise à niveau de la carte de crédit

Invite

Créez un parcours à l’aide de l’audience « Mise à niveau vers la version Platine - Éligible aux e-mails de valeur élevée ». Envoyez une notification push présentant les avantages de la carte platine weBank. Patientez 3 jours. Si le client n’a pas postulé, envoyez un SMS avec une offre à durée limitée de 0% APR pendant 12 mois sur les transferts de solde. Patientez encore 5 jours. Si toujours aucune application, envoyez une notification push finale avec une invitation de banque personnelle.

Vérifier le plan → Approuver le plan → Accorder des autorisations

Résultat attendu

Coworker crée un parcours complet à 3 contacts et à 2 canaux à partir d’une seule description en langage naturel, y compris les temporisateurs d’attente, les contrôles de condition et les offres croissantes.

4.3 — Bonus : création d’un parcours à partir d’une image

Invite

Créer ce parcours à partir de l’image que j’ai téléchargée

Résultat attendu

Il lit l’image chargée (y compris les nœuds, les canaux, les temps d’attente et les conditions) et génère le parcours complet dans Journey Optimizer. Cela transforme un artefact de planification directement en parcours déployable.

4.4 — Vérification des conflits

Invite

Existe-t-il des parcours actifs susceptibles d’entrer en conflit avec le parcours que je viens de créer ?

Résultat attendu

Coworker vérifie automatiquement le chevauchement des audiences, les collisions de planification et la saturation des canaux dans tous les parcours actifs.

Partie 5 : transformer les abandons Parcours en une nouvelle audience

5.1 — Identifier le point de restitution

Invite

Montrez-moi le parcours que je viens de créer et identifiez l’étape qui a la plus forte chute

Résultat attendu

Coworker analyse les événements d’étape de parcours et surfacique le nœud avec le taux de sortie le plus élevé. Par exemple :

68 % des profils ayant reçu le premier e-mail ne l’ont jamais ouvert et l’ont quitté avant l’étape SMS.

5.2 — Créer une audience de type « drop-off »

Invite

Transformez ces abandons de parcours en une nouvelle audience, celle des personnes qui ont rejoint le parcours de mise à niveau vers la version Platine mais n’ont jamais atteint l’étape SMS

Nommez-le Mise à niveau vers la version Platinum - E-mail des non-répondeurs → Sélectionnez le lot → approuver le plan

Résultat attendu

Coworker crée une nouvelle audience basée sur les données comportementales du parcours, c’est-à-dire les profils qui sont entrés dans le parcours mais n’ont pas atteint l’étape SMS. Cette audience est immédiatement utilisable pour une campagne de relance.

5.3 — Réactiver les abandons

Invite

Créez un parcours de réactivation pour l’audience « Mise à niveau vers la version Platine - E-mail des non-répondeurs ». Essayez une approche différente : commencez par envoyer une notification push mettant en évidence une offre de 75 000 points bonus à durée limitée, patientez 2 jours, puis envoyez une invitation par publipostage direct pour visiter leur succursale locale.

Vérifier le plan → Approuver le plan → Accorder des autorisations

Résultat attendu

Coworker crée un parcours de récupération dédié en utilisant différents canaux et messages pour les non-répondeurs. Vous avez maintenant bouclé la boucle sur une fuite de conversion, entièrement par conversation.

Partie 6 : contrôle qualité et validation automatisés

6.1 — Actualisation des données et contrôle de l’intégrité de l’ingestion

Invite

Existe-t-il des problèmes de qualité des données avec les jeux de données qui alimentent mes audiences ? Vérifiez l’intégrité de l’ingestion pour weBank : CRM et weBank : Actions des clients

Résultat attendu

Un collègue signale l’intégrité de l’ingestion pour chaque jeu de données :

Recommandation : vérifiez les paramètres de TTL ou recherchez les enregistrements obsolètes dans le système source.

6.2 — Valider le parcours avant publication

Invite

Consultez le parcours de mise à niveau vers la version Platine pour identifier les erreurs ou les problèmes de qualité — vérifiez les temps d’attente manquants, les chemins d’accès d’impasse, les configurations de canal manquantes et les écarts d’éligibilité d’audience

Résultat attendu

Un collègue inspecte la structure du parcours et signale des problèmes tels que :

Partie 7 : Surveillance et gouvernance

7.1 — Suivre l’intégrité de l’audience au fil du temps

Invite

Montrez-moi comment l’audience « Propensions : mise à niveau élevée des cartes de crédit » a changé au cours des 30 derniers jours

Résultat attendu

Coworker renvoie une vue de série temporelle de la croissance ou du déclin de l’audience avec une analyse des tendances, ce qui vous aide à identifier si la notation du modèle ML dérive ou si les modifications des données en amont affectent la qualification.

7.2 — Diagnostiquer un changement

Invite

Pourquoi l’audience « Valeur du compte : +500K » a-t-elle diminué récemment ?

Résultat attendu

Un collègue effectue une analyse causale en décomposant la modification entre :

Cela remplace 1 à 2 jours de tri des analystes.