Apprendre avec des cas d’utilisation jo-uc-gs

Sur cette page : explorez une bibliothèque de cas d’utilisation pratiques et de scénarios de bout en bout de Adobe Journey Optimizer pour vous aider à concevoir des parcours, à modéliser des données et à créer une logique d’activation.

Cette section rassemble un ensemble de cas d’utilisation pratiques pour vous aider à tirer le meilleur parti de Adobe Journey Optimizer. Que vous recherchiez des modèles tactiques, tels qu’une logique de suppression, des techniques de personnalisation, des stratégies de sortie de parcours, ou des scénarios complets de bout en bout couvrant les workflows marketing et techniques, vous trouverez des liens vers des exemples pertinents ci-dessous.

Utilisez cette bibliothèque comme point de référence lors de la conception de parcours, de la modélisation de données ou de la création d’une logique d’activation. Chaque exemple comprend des recommandations que vous pouvez adapter à vos besoins spécifiques.

TIP
Vous découvrez les critères d’entrée et de sortie des parcours ? Commencez par notre guide complet sur les critères d’entrée et de sortie des parcours qui comprend des cas d’utilisation réels, des bonnes pratiques et des conseils de configuration détaillés.

Utiliser les événements de parcours

bonnes pratiques en matière de recherche d’événements d’expérience
Découvrez les modèles courants et les approches évolutives pour vous aider à tirer le meilleur parti des événements d’expérience dans Adobe Journey Optimizer. Ces cas d’utilisation ont été conçus pour vous aider à résoudre les défis courants tels que la gestion des opt-outs, le contrôle de la fréquence des messages, la personnalisation du contenu en fonction du comportement des utilisateurs et des utilisatrices et la réaction aux signaux en temps réel.

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Interroger des jeux de données de parcours

exemples de requêtes
Pour créer vos cas d’utilisation, vous devez interroger les jeux de données Adobe Journey Optimizer, tels que les jeux de données système pour l’ingestion d’événements d’expérience de suivi, le jeu de données pour l’ingestion d’événements d’étape dans un parcours, le jeu de données pour l’ingestion de propositions d’offres aux utilisateurs, etc.

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Consultez également plusieurs exemples couramment utilisés pour interroger des événements d’étape de parcours.

Cas d’utilisation professionnels

Cas d’utilisation techniques

Tutoriels vidéo

Parcourez les tutoriels vidéo pour découvrir les étapes clés permettant de créer les cas d’utilisation les plus courants avec Adobe Journey Optimizer.

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Intégration des clients

Découvrez comment mettre en œuvre un parcours d’intégration des clientes et clients dans Journey Optimizer.

- Regarder la vidéo du cas d’utilisation

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Panier abandonné

Découvrez comment mettre en œuvre le cas d’utilisation de panier abandonné à l’aide de la fonctionnalité Playbook dans Adobe Journey Optimizer.

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Réengagement

Découvrez comment Adobe a adapté le cas d’utilisation Réengagement intelligent pour qu’il fonctionne avec le site de démonstration Luma, en s’appuyant sur l’implémentation de base décrite dans les tutoriels sur l’architecture et l’ingénierie des données et sur le SDK Web Experience Platform.

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Personnalisation des offres en temps réel

L’utilisation de données météorologiques dans Adobe Journey Optimizer pour diffuser des offres permet aux entreprises de personnaliser les expériences client en fonction des conditions environnementales en temps réel.

Suivre le tutoriel détaillé

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Suivre et générer des rapports sur les offres diffusées par le biais de la prise de décision

Activez les rapports et l’analyse des performances pour les offres diffusées par l’intermédiaire de Adobe Journey Optimizer : lorsque les offres sont personnalisées et diffusées en fonction des signaux contextuels, il est essentiel de suivre les impressions et les interactions utilisateur pour évaluer leur efficacité.

Suivre le tutoriel détaillé

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Personnaliser les offres avec des formules de classement

Découvrez comment diffuser des offres financières personnalisées en exploitant des attributs utilisateur tels que le code postal et le revenu annuel dans Adobe Journey Optimizer. En utilisant des formules de classement, les offres sont notées et hiérarchisées intelligemment en fonction de promotions spécifiques à l’emplacement et de l’éligibilité basée sur les revenus.

Suivre le tutoriel détaillé

Consultez également le tutoriel vidéo Évoluer l’orchestration vers l’engagement omnicanal dans Adobe Journey Optimizer : au cours de six leçons, vous apprendrez à élever les communications commerciales de la simple messagerie sortante à des expériences omnicanales sophistiquées. Grâce à des exemples pratiques, vous découvrez comment créer des parcours clients qui associent la sensibilisation proactive à l’engagement réactif.

Publications de blog

Parcourez les articles de blog suivants pour obtenir d’autres conseils et consulter les bonnes pratiques lors de la création de vos parcours :

AI Knowledge Reference

This section contains structured knowledge intended to support interpretation, retrieval, and question answering related to this topic.

For complete understanding, this information should be combined with the documentation on this page. Neither source is intended to stand alone; the page describes the feature, while this section provides additional context that helps disambiguate terminology, intent, applicability, and constraints.

  • TL;DR: This page is a curated library of practical journey use cases — covering experience events, dataset queries, business scenarios, technical patterns, video tutorials, and community blog posts — to help practitioners get the most out of Adobe Journey Optimizer.

Intents:

  • Find practical use case examples covering business scenarios such as multi-channel messaging, subscriber campaigns, and weekday-only email delivery
  • Locate technical use case patterns for custom actions, throughput limiting, and removing profiles from a live journey
  • Access video tutorials for common journey patterns including customer onboarding, cart abandonment, and re-engagement
  • Query Adobe Journey Optimizer datasets (step events, tracking events, offer propositions) to build custom analytics and reporting
  • Use Experience Event lookup patterns to manage opt-outs, frequency, and real-time personalization

Glossary:

  • Experience Event: A time-stamped record of a customer interaction (e.g., purchase, click, page view) stored in Adobe Experience Platform and used to trigger or personalise journeys (product-specific)
  • Step event: An automatically generated dataset record that captures every step a profile takes in a journey, used for custom reporting and debugging (product-specific)
  • Custom action: A journey activity that calls an external API to send data to or receive data from a third-party system (product-specific)

Guardrails:

  • Each use case example includes recommendations that should be tailored to specific needs; they are starting points, not prescriptive configurations
  • Dataset queries require access to Adobe Experience Platform Query Service
  • Video tutorials reference external learning resources on Experience League

Terminology:

  • Canonical name: Use cases — Acronym: none — variants: journey use cases, practical examples, recipes
  • Synonyms: “business use case” = “marketing use case”; “technical use case” = “developer use case”

FAQ:

  • Q: Where do I start if I am new to journey entry and exit criteria? — Begin with the comprehensive guide to journey entry and exit criteria, which includes real-world use cases, best practices, and step-by-step configuration guidance.
  • Q: How do I query journey step events for custom reporting? — Use the Adobe Experience Platform Query Service to query the journey step events dataset; example queries are available in the linked datasets query examples page.
  • Q: Where can I find a use case for sending emails only on weekdays? — See the weekday email use case page, also available as a community blog post.
  • Q: How can I remove profiles from a live journey? — Use the profile attribute exit criteria feature on a paused journey, as described in the technical use case for removing profiles from a live journey.
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