Personalizzare le conversazioni dei clienti utilizzando Real-Time Customer Profile con dati non strutturati

In Adobe Experience Platform, puoi consolidare i dati dei clienti in una visualizzazione unificata combinando dati provenienti da più canali con Real-Time Customer Profile. Grazie al supporto per i dati non strutturati, Experience Platform estende queste funzionalità e consente di utilizzare semanticamente dati conversazionali e altri dati non strutturati dei clienti come parte degli elementi di base del profilo.

Informazioni sul profilo con dati non strutturati understanding

Real-Time Customer Profile attualmente combina dati strutturati da più canali, inclusi online, offline, CRM e di terze parti, consolidando tali dati in una vista unificata che offre un account actionable e timestamp di ogni interazione con il cliente. Tuttavia, questo non copre l’acquisizione di dati non strutturati, il che significa che i dati di conversazioni, trascrizioni o altri dati multimodali (come PDF o immagini) non sono disponibili per l’utilizzo con Profilo.

Il profilo con dati non strutturati ti consente di accedere a dati non elaborati, il che ti consente di personalizzare meglio le conversazioni, in quanto il contesto del cliente continuerà a essere condiviso su più piattaforme, incluso Brand Concierge.

Il profilo con dati non strutturati fornisce le seguenti funzionalità ai clienti di Experience Platform:

Casi d’uso use-cases

I profili con dati non strutturati consentono di utilizzare i dati conversazionali come segnale di attivazione per ulteriori impegni, il che consente di indirizzare più facilmente personalizzazioni in entrata e attivazioni in uscita. Di conseguenza, puoi utilizzare questi profili in diversi casi d’uso:

Flusso di esempio sample-flow

Si consideri una società che offre servizi finanziari ai clienti.

In questo scenario, uno dei tuoi clienti chiede a un agente informazioni sulle azioni. Poiché questo client è connesso, il tuo agente è a conoscenza di questo utente leggendo il suo Profilo cliente in tempo reale.

Questo cliente continua quindi la conversazione affermando “Ho anche avuto l’intenzione di sedermi e rivedere davvero i miei risparmi di pensione, solo non sono andato in giro a pianificarlo.” Utilizzando il profilo con dati non strutturati, Brand Concierge e Experience Platform possono estrarre un intento da queste conversazioni, che consente di inviare risposte personalizzate tramite l’agente.

Di conseguenza, Experience Platform può far entrare questo cliente nel pubblico “Interesse per la pianificazione finanziaria” e personalizzare immediatamente l’agente per rispondere con “Accertati che il tuo piano pensionistico sia in linea con i tempi previsti — prenota un check-in gratuito con Alex Agent”.

Inoltre, poiché questo contesto è condiviso tra tutte le applicazioni Experience Platform, è possibile continuare la conversazione sul pensionamento in più moduli. Ad esempio, Adobe Journey Optimizer può inviare automaticamente al cliente un’e-mail con un invito per il ritiro dal servizio con Alex Agent.

Prerequisiti di Beta prerequisites

Per utilizzare il profilo con dati non strutturati, devi soddisfare i seguenti prerequisiti:

Se soddisfi tutti questi prerequisiti, contatta l’Assistenza clienti di Adobe per ulteriori informazioni su come richiedere l’abilitazione per il profilo con dati non strutturati.

Requisiti requirements

Prima di continuare l’impostazione di Profilo con dati non strutturati, completa i seguenti passaggi:

Una volta abilitato il profilo con dati non strutturati, puoi iniziare a utilizzare questa funzione impostando i seguenti passaggi:

Inserire dati non strutturati ingest

Per utilizzare dati non strutturati come parte del processo di personalizzazione, devi prima acquisire tali dati in Experience Platform.

Il metodo per acquisire i dati non strutturati varia a seconda dell’origine.

curl -X PATCH https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/v2/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "extensions": {
        "adobe_unifiedProfile": {
            "semanticProfile": {
                "enablement": {
                    "status": "READY"
                }
            }
        },
        "adobe_dataContent": {
            "channel": "call_transcripts"
        }
    }
  }'

[
    "@/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858"
]

curl -X PATCH https://platform.adobe.io/data/foundation/catalog/v2/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{
    "extensions": {
        "adobe_unifiedProfile": {
            "semanticProfile": {
                "enablement": {
                    "status": "READY"
                }
            }
        }
    }
  }'

[
    "@/dataSets/67b3077efa10d92ab7a71858"
]

Configurare il contesto del profilo

Dopo aver acquisito in Experience Platform dati non strutturati, puoi configurare il contesto del profilo per personalizzare le conversazioni. Puoi configurare questa narrazione del profilo utilizzando Coworker o le API di Experience Platform.

GET /semanticprofile/config/category

curl -X GET https://platform.adobe.io.data/core/semanticprofile/config/category \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}'

{
  "requestId": "b2c3d4e5-f6a7-8901-bcde-f23456789012",
  "result": [
    {
      "categories": [
        {
          "name": "Customer Demographics",
          "attributes": [
            "person.name.firstName",
            "person.name.lastName",
            "person.gender",
            "person.maritalStatus"
          ]
        },
        {
          "name": "Contact Information",
          "attributes": [
            "personalEmail.address",
            "mobilePhone.number"
          ]
        }
      ]
    }
  ]
}

POST /semanticprofile/config/configuration

curl -X POST https://platform.adobe.io/data/core/semanticprofile/config/configuration \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "data": {
        "name": "CustomerSummary":,
        "configurationDetails": {
            "category": [
                {
                    "name": "Customer Demographics",
                    "attributes": [
                        "person.name.firstName",
                        "person.name.lastName"
                    ]
                }
            ],
            "segments": {
                "limit": 1,
                "selection_mode": "inclusion",
                "inclusion": [
                    {
                        "id": "b2cf20ca-5d07-4ef2-b50a-994eb2c11349",
                        "priority": "1"
                    }
                ],
                "exclusion": []
            },
            "marketingActions": [],
            "narrative_precision": "fuzzy",
            "personNamespace": {
                "isPersonNamespaceEnabled": true,
                "code": ["Email"]
            }
        }
    }
 }'

{
    "requestId": "aaaa479b53a61598",
    "result": {
        [
            "CustomerSummary"
        ],
        "configurations": [
            {
                "name": "",
                "configurationDetails": {
                    "category": [
                        {
                            "name": "Customer Demographics",
                            "llm_desc": "",
                            "attributes": [
                                {
                                    "field": "person.name.firstName",
                                    "xdm_desc": "First Name",
                                    "llm_desc": ""
                                },
                                {
                                    "field": "person.name.lastName",
                                    "xdm_desc": "Last Name",
                                    "llm_desc": ""
                                }
                            ]
                        }
                    ]
                },
                "segments": {
                    "limit": 1,
                    "selection_mode": "inclusion",
                    "inclusion": [
                        {
                            "id": "b2cf20ca-5d07-4ef2-b50a-994eb2c11349",
                            "priority": "1",
                            "name": "High Value Customers",
                            "description": "Customers with LTV > $500",
                            "totalProfiles": 125000
                        }
                    ],
                    "exclusion": []
                },
                "marketingActions": [],
                "narrative_precision": "fuzzy",
                "personNamespace": {
                    "isPersonNamespaceEnabled": true,
                    "code": [
                        {
                            "code": "Email",
                            "name": "Email"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    }
}

Una volta creato il contesto del profilo, puoi salvare la configurazione in base a Brand Concierge o a qualsiasi altro agente rivolto al cliente.

Contesto del profilo in Brand Concierge profile-context-brand-concierge

In Brand Concierge, seleziona la portineria a cui desideri applicare la configurazione del profilo.

Dopo aver selezionato il portinaio, vai alla scheda Personalization e seleziona la configurazione creata in precedenza.

Contesto del profilo con altri agenti rivolti al cliente profile-context-other

Per utilizzare il contesto del profilo con altri agenti rivolti al cliente, devi utilizzare l’API Experience Platform per cercare il contesto del profilo del cliente e recuperare la cronologia delle conversazioni. Recuperando entrambi questi valori, l’agente può recuperare correttamente il contesto completo e pertinente prima di avviare una conversazione.

Per cercare il contesto del profilo del cliente, è necessario effettuare una richiesta GET all’endpoint /semanticprofile/lookup/narrative fornendo entityIdNS, entityId e configurationName come parametri di query.

curl -X GET "https://platform.adobe.io/data/core/semanticprofile/lookup/narrative?entityIdNS=Email&entityId=jane.doe%2B1@example.com&configurationName=CustomerSummary" \
  -H "Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}" \
  -H "x-api-key: {API_KEY}" \
  -H "x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}" \
  -H "x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}"

{
    "requestId": "7f3a9c8e-4d7b-4a6e-9f2c-1b6e8d4a2c91",
    "narrative": "Jane Doe is a member of the 'High Value Loyalty' audience. Her primary email address is jane.doe+1@example.com."
}

Per cercare la cronologia delle conversazioni precedenti di un cliente, è necessario effettuare una richiesta POST all’endpoint /semanticprofile/query/v1/profile, fornendo al contempo entityIdNS e entityId come parametri di query.

curl -X POST "https://platform.adobe.io.data/core/semanticprofile/query/v1/profile?entityIdNS=Email&entityId=jane.doe%2B1@example.com" \
 -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
 -H 'Content-Type: application/json' \
 -H 'x-gw-ims-org-id: {IMS_ORG}' \
 -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
 -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
 -d '{
    "conversations": {}
 }'

{
    "conversations": {
        "items": [{
            "conversation_id": "conv-001",
            "channel": "web-chat",
            "created_at": "2026-05-02T14:03:11Z",
            "last_active_at": "2026-05-02T14:21:55Z",
            "participants": [{
                "identity_map": {
                    "Email": [{
                        "id": "jane.doe+1@example.com",
                        "primary": true
                    }]
                },
                "role": "customer",
                "is_author": true
            }],
            "interactions": [{
                "interaction_id": "int-001",
                "timestamp": "2026-05-02T14:03:11Z",
                "contents": [{
                    "content_value": "Hi, I'd like to upgrade my plan.",
                    "content_type": "TEXT"
                }]
            }]
        }],
    "has_more": true,
    "page_token": "eyJjdXJzb3IiOi…"
  }
}

Dopo aver ottenuto sia la narrazione che le conversazioni, puoi inviare queste informazioni agli agenti di IA di terze parti. Di conseguenza, l’agente di IA disporrà di informazioni sull’identità del cliente e di informazioni su ciò che ha discusso.

Configurare i segnali per estrarre i dati configure-signals

Dopo aver configurato il contesto del profilo, ora puoi configurare i segnali per estrarre i dati dai dati non strutturati.

Puoi iniziare questo processo andando su Coworker e chiedendo “Fammi estrarre segnali dalle conversazioni”. Il collega chiede quindi che tipo di segnali desideri rilevare dalle conversazioni.

Successivamente, Coworker chiede di che tipo di marchio o di attività fanno parte queste conversazioni.

Infine, viene chiesto se si desidera creare un nuovo gruppo di segnali o se si desidera aggiungerne uno esistente.

Puoi quindi verificare se i passaggi precedenti sono accurati e se desideri procedere con la creazione del segnale.

Inizia la creazione del segnale. In seguito, coworking crea un segnale che viene aggiunto automaticamente ad Experience Platform.

Domande frequenti faq

Nella sezione seguente sono elencate le domande frequenti relative ai profili con dati non strutturati.

I profili con dati non strutturati sono separati da un normale profilo cliente?

Qual è il contesto del profilo/narrazione del profilo?

Che cos’è un segnale?

In che modo un segnale differisce dalla conversazione non elaborata?

Il profilo con dati non strutturati supporta solo Brand Concierge?

Quali origini dati posso utilizzare?