Adobe Customer Journey Analytics の新しい Data Insights エージェントは、ダッシュボードの作成からインサイトの解釈へとチームがスムーズに進めるよう支援します。自然言語プロンプトを使用することで、レポート作成のスピードアップ、学習曲線の短縮、より幅広い導入を実現します。ベータテストを経て、より的確な質問、より迅速な回答、より自信を持ってデータ駆動型の決定を行うことが確認できました。
多くの組織では、Adobe Customer Journey Analytics（CJA）は、Workspace の基本を学び始めたばかりの初心者から、週次ビジネスレビューを実施する経験豊富なアナリストまで、幅広いユーザーに使用されています。特に、チームがより迅速に行動し、データ活用の幅を広げるプレッシャーにさらされている場合は、これらすべてをサポートするのは簡単ではありません。
だからこそ、Data Insights エージェント のリリースは、非常に期待できる開発と言えるでしょう。このアシスタントは、既にいくつかの点でその有用性を証明しています。
- あらゆるエクスペリエンスレベルのユーザーを、自然言語によるインタラクションを通じてガイドします
- ダッシュボードやレポートの作成時間を短縮します
- さらに深く掘り下げるための、方向性を示すインサイトを迅速に生成します
- 学習曲線をゆるやかにすることで、CJA のより広範な導入を促進します
最も注目すべき点は、アシスタントがワークフローをシフトさせ、ダッシュボードの作成に費やす時間から、インサイトの解釈に費やす時間へと変える点です。また、web 分析だけでなく、接続されたジャーニーデータ全体で機能するので、チームがより豊かで実用的な理解を得るのに役立ちます。
Data Insights エージェントの導入経緯
Data Insights エージェントの ベータテストプログラム に参加する機会を得て、一般公開前にアドビの製品チームと緊密に連携しました。この早期アクセスにより、多様なプロンプトをテスト し、様々なレポートコンテキストでの動作を探索し、機能の改善に役立つ直接的なフィードバックを提供できました。
テスト中は、技術的な質問だけでなく、どの製品がコンバージョン率を高めているか、様々なオーディエンスがカスタマージャーニー全体でどのように動作したかなど、実際のビジネスに関する質問に焦点を当てました。また、指標の定義、ビジュアライゼーション、フォローアップの質問など、アシスタントがリクエストにどれだけ適切に対応できるかについても探索しました。このフェーズを通じて、AI が優れている点と、依然として人間の解釈が不可欠な点を早期に理解できました。
アシスタントが 実稼動環境で稼動を開始 した現在、CJA ユーザートレーニングセッション、特に新規ユーザーのオンボーディングの一部として、AI アシスタントを統合し始めています。AI アシスタントのライブチュートリアルを実施することで、ユーザーは AI アシスタントの仕組みを確認し、すぐに独自の質問を開始できます。CJA を初めてご利用になるユーザーからも、高い関心をいただいています。CJA は、より多くの人物がより迅速で自信を持ってデータにアクセスできる架け橋となると考えています。
効果的な活用方法 - 新規ユーザー向けのヒント
チームが Data Insights エージェントからより多くの価値を引き出すために役立った、いくつかの教訓を以下に示します。
- キーワードではなく、実際の質問から始めましょう。
実際のビジネス上の質問、例えば、「どのソースが最も高いコンバージョン率を推進しますか？」や「離脱ページの上位は何ですか？」といった質問から始めましょう。これにより、アシスタントは実用的になり、実際の意思決定に基づいたものになります。 - ダッシュボードの設定時間を短縮しましょう。
すべてのテーブルを手動で作成する代わりに、「過去 30 日間の国別セッション数」といったプロンプトを使用します。アシスタントは、ビジュアライゼーションをすばやく作成し、アナリストは結果の解釈に集中できます。 - 定義やグラフの作成はアシスタントに任せましょう。
ユーザーから「人物とセッションの違いは何ですか？」や「折れ線グラフを作成するにはどうすればよいですか？」といった質問がよく寄せられます。アシスタントはこれらの質問を効率的に処理するので、オンボーディングや製品の導入に最適です。
これらの小さな習慣は、チームが自信を深め、より迅速に行動し、Customer Journey Analytics からより多くの価値を引き出すのに役立ちます。特にアシスタントが進化し続ける中で、その効果は顕著です。
学んだ教訓と驚くべき瞬間
興味深い発見の 1 つ：アシスタントは質問に回答するだけでなく、思考を広げる のに役立つことがあります。例えば、「どのソースが最も高いコンバージョン率を推進していますか？」と質問すると、次のような明確なプロンプトで応答する場合があります。
- 「どの製品が最も高いコンバージョン率を推進していますか？」
- 「どの買い物かごソースが最も貢献していますか？」
- 「どの URL またはバージョンが最もパフォーマンスが高いですか？」
これにより、チームが当初は考えていなかった新しい視点が生まれます。
もう 1 つのメリット：アシスタントが作業セッション中の信頼できるフォールバックとなることです。ユーザーはアナリストが用語を説明したり、ビューの作成をサポートしたりするのを待機する代わりに、即座にサポートを受けることができ、ディスカッションを滞りなく進めることができます。
こうした瞬間は些細なものですが、勢いを増し、時間の経過と共に使用が増えていきます。
今後の展望
今後数四半期で目指すのは、AI アシスタントを日常のワークフロー、特にダッシュボード作成、ビジネスレビュー、アドホック分析にさらに深く統合することです。アドビとフィードバックを共有することで、アシスタントは迅速に改善され、さらに役に立つと確信しています。
長期的なビジョンは明確：グラフや指標の整理に費やす時間を減らし、より有意義なインサイトに焦点を当てる時間を増やすことです。CJA は、チャネルベースのスナップショットだけでなく、つながりのあるカスタマージャーニーを明らかにできるので、その潜在的な影響力は重大です。