Brand Concierge 대화 경험
이 안내서에서는 Adobe Experience Platform(AEP) 및 Real-Time Customer Data Platform(RT-CDP)과(와) 통합된 Adobe Brand Concierge을(를) 사용하여 AI 기반 대화 경험에 대한 포괄적인 구현 참조를 제공합니다. 디지털 자산 전반에 브랜드 안전 대화 에이전트를 배포해야 하는 솔루션 설계자, 마케팅 엔지니어 및 구현 엔지니어를 위해 설계되었습니다.
각 옵션을 선택할 시기에 대한 지침과 함께 제품 자문 챗봇에서 전체 사이트 탐색 도우미에 이르기까지 대화 경험을 배포하기 위한 모든 실행 가능한 접근 방식을 다룹니다. 이 계획에서는 에이전트 구성, 브랜드 거버넌스, 콘텐츠 통합, 배포 전략, 대화 신호로부터 프로필 강화 및 분석 최적화를 다룹니다.
Brand Concierge을(를) 통해 브랜드는 브랜드 음성을 이해하고 승인된 제품 카탈로그 및 콘텐츠에 액세스하며 실시간 프로필 데이터를 기반으로 개인화된 추천을 제공하고 의도 및 감정 신호를 통합 고객 프로필로 다시 캡처하는 지능형 대화 에이전트를 배포할 수 있습니다. 그 결과, 각 고객에 대한 조직의 이해를 풍부하게 하면서 자연스럽게 브랜드에 맞는 대화식 경험을 할 수 있습니다.
사용 사례 개요
조직에서는 정적 디지털 경험을 검색, 제품 선택 및 구매 결정을 통해 고객을 안내하는 역동적이고 AI가 지원하는 대화로 전환하고자 하는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. Adobe Brand Concierge AEP Agent Orchestrator에서 제공하는 기존 디지털 속성 위에 있는 오케스트레이션된 대화형 AI 레이어를 제공하여 이러한 문제를 해결합니다.
이 패턴은 AEP의 통합 프로필과 기본적으로 통합되고, 브랜드 거버넌스 가드레일을 사용하여 모든 응답이 브랜드 표준에 부합하도록 하며, 다운스트림 개인화 및 활성화를 위해 대화 신호를 고객 데이터 플랫폼에 다시 공급하기 때문에 기존 챗봇 구현과 구별됩니다.
타겟 대상에는 디지털 경험 팀, 전자 상거래 관리자, 콘텐츠 전략가 및 마케팅 기술자가 참여도, 전환율 및 프로필 강화를 유도하는 지능형 대화 경험을 배포해야 합니다.
주요 비즈니스 목표
이 사용 사례 패턴에서는 다음 비즈니스 목표가 지원됩니다.
개인화된 고객 경험 전달
콘텐츠, 오퍼 및 메시지를 개별 환경 설정, 동작 및 라이프사이클 단계에 맞게 맞춤화할 수 있습니다.
KPI: 참여, 전환율, 고객 만족도(CSAT)
개인화된 고객 경험을 제공하는 방법에 대해 자세히 알아보기
고객 참여 개선
모든 디지털 및 물리적 터치포인트에서 상호 작용 빈도와 깊이를 높입니다.
KPI: 참여, Time On(웹) 페이지, 열람율
전환율 향상
구매, 등록 또는 양식 제출과 같은 원하는 작업을 완료하는 방문자 및 잠재 고객의 비율을 향상시킵니다.
KPI: 전환율, 잠재 고객 전환, 잠재 고객당 비용
신규 고객 확보
타겟팅 획득 캠페인, 유사 대상 및 유료 미디어 최적화를 통해 고객 기반을 확장합니다.
KPI:개의 신규 고객, 고객 확보 비용, 잠재 고객/잠재 고객 전환
예시 전술 사용 사례
다음 시나리오에서는 이 패턴을 실제로 적용하는 방법을 보여 줍니다.
- 제품 검색 도우미 — 자격을 갖춘 질문을 묻고 고객의 요구 사항, 환경 설정 및 예산에 따라 제품 권장 사항을 좁히는 대화 에이전트를 제품 목록 페이지에 배포합니다.
- 안내식 비교 관리자 - 고객이 자연스러운 대화를 통해 제품을 나란히 비교하도록 지원하여 명시된 우선 순위와 관련된 차이점을 강조 표시합니다.
- 크기 및 맞춤 컨시어지 — 의류나 신발 구매자에게 대화형 Q&A를 사용하여 크기 선택을 안내하여 수익률을 줄이고 구매 신뢰도를 높입니다.
- 구독 또는 플랜 선택기 - 사용 패턴 및 명시된 필요에 따라 개인화된 권장 사항을 통해 서비스 계층 또는 구독 플랜 옵션을 고객에게 안내합니다.
- 사이트 탐색 도우미 - 방문자가 지정한 의도를 기반으로 관련 콘텐츠, 지원 리소스 또는 제품 범주를 찾을 수 있도록 지원하여 복잡한 사이트의 바운스 비율을 줄입니다.
- 사전 구매 상담 — 추천을 위해 쌓이는 다중 전환 대화를 통해 높은 가치의 구매 지침(예: 전자 제품, 금융 제품, 보험)을 제공합니다.
- 충성도 프로그램 컨시어지 - 충성도 멤버가 대화형 상호 작용을 통해 보상을 찾고 계층 혜택을 이해하며 상환 기회를 찾을 수 있도록 지원합니다.
- 다시 참여 대화 — 이전 검색 기록 또는 포기한 장바구니 항목을 기반으로 재방문자에게 사전 대화 전달을 시작합니다.
- 컨텍스트와 함께 라이브 에이전트 에스컬레이션 — 전체 대화 컨텍스트와 고객 프로필 데이터를 유지하면서 라이브 영업 또는 지원 에이전트에게 복잡한 문의 사항을 원활하게 전달합니다.
- 구매 후 지원 및 상향 판매 - 구매 후 대화 채널을 통해 설정 지원, 보완 제품 제안 및 만족도 체크인으로 고객을 참여시킵니다.
주요 성과 지표
다음 KPI는 이 사용 사례 패턴의 성공을 측정하는 데 도움이 됩니다.
사용 사례 패턴
Brand Concierge 대화 경험
디지털 속성을 자연스러운 대화 상자를 통해 고객 검색을 안내하고 의도 및 감정 신호로 프로필을 보강하며 개인화된 제품 추천을 제공하는 AI 기반의 브랜드 안전 대화 경험으로 전환합니다.
기능 체인: 에이전트 구성 > 브랜드 거버넌스 설정 > 콘텐츠 통합 > 대화형 경험 배포 > 프로필 강화 > 분석 및 최적화
애플리케이션
다음 응용 프로그램을 사용하여 이 사용 사례 패턴을 구현합니다.
- Brand Concierge — 에이전트 orchestrator, Product Advisor Agent, 사이트 자문 에이전트, 브랜드 거버넌스 및 대화형 분석을 제공하는 AI 기반 대화형 경험 애플리케이션
- Adobe Experience Platform (AEP) — XDM 스키마, ID 확인, 실시간 고객 프로필 및 대화 신호를 위한 데이터 수집 인프라를 제공하는 통합 데이터 기반
- Real-Time CDP (RT-CDP) — 개인화된 대화에 대한 실시간 프로필 조회, 대화 신호의 대상자 세분화 및 의도 및 감정 데이터를 통한 프로필 강화를 제공하는 고객 데이터 플랫폼
기본 함수
이 사용 사례 패턴을 사용하려면 다음 기본 기능이 있어야 합니다. 각 함수에 대해 상태는 일반적으로 필요한지, 사전 구성되어 있다고 가정할지 또는 적용할 수 없는지 여부를 나타냅니다.
기능 지원
다음 기능은 이 사용 사례 패턴을 강화하지만 코어 실행에는 필요하지 않습니다.
애플리케이션 기능
이 계획은 응용 프로그램 함수 카탈로그에서 다음 함수를 실행합니다. 함수는 번호가 매겨진 단계가 아닌 구현 단계에 매핑됩니다.
Brand Concierge
Real-Time CDP
필요 조건
구현이 시작되기 전에 다음 항목이 있어야 합니다.
- [ ] Adobe Brand Concierge 권한이 조직에 대해 활성화되었습니다.
- [ ] AEP 및 RT-CDP 라이선스에 충분한 프로필 및 이벤트 볼륨 권한이 제공됨
- [ 음성, 톤, 승인된 메시지 및 금지된 주제를 정의하는 사용 가능한 ] 브랜드 지침 문서
- [ ] 통합을 위해 준비된 제품 카탈로그 또는 콘텐츠 저장소(AEM 자산, PIM 데이터 또는 구조화된 제품 피드)
- [ SDK 통합에 대한 기술 액세스 권한으로 대화형 경험 배포에 대해 식별된 ] 웹 속성
- [ 핸드오프가 필요한 경우 사용 가능한 ] 라이브 에이전트 인프라(연락처 센터 플랫폼, CRM 통합)
- [ 대화형 데이터 캡처 및 프로파일링을 위해 ] 동의 관리 프레임워크 사용
- [ ] Web SDK 또는 Mobile SDK이(가) 대상 속성에 이미 배포되었거나 동시 배포에 예정되어 있습니다.
- [ 대화 범위에 대한 ] 관련자 정렬(제품 설명서만, 사이트 탐색 또는 둘 다)
- [ AI 기반 대화 데이터 캡처 및 사용에 대한 ] 개인 정보 및 법률 검토 완료됨
구현 옵션
다음 섹션에서는 이러한 사용 사례 패턴을 구현하기 위한 다양한 접근 방식을 설명합니다.
옵션 A: 제품 관리자 배포
가장 적합한 대상: 전자 상거래 및 소매 조직은 전환율과 평균 주문 가격을 유도하는 안내식 제품 검색, 비교 및 권장 사항 경험에 중점을 둡니다.
작동 방식:
Product Advisor Agent은 기본 대화 특수화로 구성됩니다. 제품 카탈로그에 연결하고 제품 속성 및 관계를 이해하며 고객이 개인화된 추천을 받을 수 있도록 자연스러운 대화 상자를 통해 안내합니다. 에이전트는 브랜드 거버넌스 가드레일을 사용하여 권장 사항이 비즈니스 우선 순위에 부합하도록 합니다(예: 재고 내 항목 홍보, 마진 기반 제품 강조).
Product Advisor는 실시간 고객 프로필과 통합되어 구매 내역, 검색 동작 및 환경 설정 데이터에 액세스하므로 고객이 이미 소유하고 있거나, 이전에 고려했거나, 필요할 것 같은 항목을 설명하는 권장 사항을 프로필을 기반으로 활성화할 수 있습니다. 대화는 경험 이벤트 및 의도 신호가 다운스트림 사용을 위해 프로필로 다시 이동할 때 캡처됩니다.
주요 고려 사항:
- 효과적인 추천을 위해 풍부한 특성 데이터가 포함된 잘 구성된 제품 카탈로그 필요
- 품절 또는 단종 품목을 추천하지 않도록 제품 데이터를 최신 상태로 유지해야 합니다
- 브랜드 거버넌스에서는 에이전트가 경쟁 제품 언급 및 가격 비교를 처리하는 방법을 정의해야 합니다
장점:
- 가이드 구매 전환을 통해 측정 가능한 매출 효과를 직접 유도
- 정보에 입각한 구매 결정을 통해 제품 반품 비율 감소
- 다운스트림 개인화를 위해 고가치 제품 선호도 및 의도 신호를 캡처합니다.
- 기존 전자 상거래 경험의 자연스런 확장
제한 사항:
- 지속적인 제품 카탈로그 유지 관리 및 동기화 필요
- 제품 중심 대화로 제한되어 있어 사이트 탐색 질문이 해결되지 않을 수 있음
- 카탈로그 데이터 품질과 완성도에 따라 효율성 향상
Experience League:
옵션 B: 사이트 자문 배포
가장 적합한 대상: 방문자가 관련 콘텐츠, 리소스 또는 셀프서비스 도구를 찾기 위해 탐색 지원이 필요한 복잡한 디지털 속성(미디어, 금융 서비스, 의료, 기술)이 있는 조직입니다.
작동 방식:
사이트 자문 에이전트는 기본 대화 전문으로 구성됩니다. 사이트 콘텐츠 구조를 인덱싱하고, 페이지 관계 및 콘텐츠 범주를 파악하며, 방문자 행동 신호 및 명시된 의도를 기반으로 지침을 조정합니다. 방문자가 참여하면 에이전트는 방문자의 요구 사항을 해석하고 가장 관련성이 높은 콘텐츠, 도구 또는 리소스로 안내합니다.
사이트 자문은 프로필 데이터(이전 방문, 콘텐츠 환경 설정, 고객 계층)와 결합된 실시간 행동 신호(현재 페이지, 참조 소스, 탐색 경로)를 사용하여 컨텍스트에 맞는 탐색 지원을 제공합니다. 이는 깊은 콘텐츠 계층, 여러 제품 라인 또는 복잡한 셀프서비스 워크플로가 있는 사이트에서 특히 유용합니다.
주요 고려 사항:
- 사이트 콘텐츠 변경에 따라 포괄적인 콘텐츠 인덱싱 및 일반 re-크롤링 필요
- 방문자가 일반적으로 필요한 것을 찾기 위해 애쓰는 상당한 콘텐츠 너비를 가진 사이트에서 가장 효과적입니다
- 브랜드 거버넌스는 범위 경계(에이전트가 이동할 수 있는 사이트 영역)를 정의해야 합니다.
장점:
- 복잡한 사이트에서 바운스 비율 감소 및 콘텐츠 검색 기능 향상
- 콘텐츠 간격 및 사용자 경험 문제를 표시하는 탐색 의도 신호를 캡처합니다.
- Product Advisor보다 구현 복잡성 감소(제품 카탈로그 통합 불필요)
- 방문자가 찾고 있지만 찾을 수 없는 항목에 대한 분석 통찰력을 제공합니다
제한 사항:
- 제품 중심의 대화보다 매출 전환에 덜 직접적으로 연결됨
- 정확한 지침을 위해 콘텐츠를 잘 구성하고 정기적으로 업데이트해야 함
- 사이트 구조가 발전함에 따라 빈번한 재교육이 필요할 수 있음
Experience League:
옵션 C: 통합 제품 관리자 + 사이트 자문 배포
최적의 대상: 광범위한 디지털 속성 및 다양한 방문자 의도를 가진 대규모 소매 또는 B2C 브랜드에서 제품 검색 및 사이트 탐색을 모두 다루는 포괄적인 대화 환경을 원하는 조직입니다.
작동 방식:
Product Advisor Agent 및 Site Advisory Agent가 모두 Brand Concierge Orchestrator 내에 구성되어 있습니다. Agent Orchestrator는 인텐트 검색을 사용하여 대화를 적절한 전문 분야로 라우팅합니다. 제품 관련 쿼리는 Product Advisor로, 탐색 및 콘텐츠 검색 쿼리는 Site Advisory로 이동합니다. Orchestrator는 한 번의 대화로 전문 분야 간의 원활한 전환을 관리합니다.
이 접근 방식은 "제품 찾기 도움말"에서 "내 주문 상태를 확인할 수 있는 위치"까지 방문자의 모든 요구 사항을 처리하는 가장 완벽한 대화 경험을 제공합니다. 브랜드 거버넌스 가드레일은 두 전문 분야에 균일하게 적용되어 대화 주제에 관계없이 일관된 브랜드 목소리를 보장합니다.
주요 고려 사항:
- 제품 카탈로그와 컨텐츠 통합이 모두 필요한 구현 복잡성 증가
- 전문성 간의 의도 라우팅은 잘못된 대화를 방지하기 위해 잘 조정되어야 합니다
- 브랜드 거버넌스 설정은 제품 및 탐색 컨텍스트 모두를 포괄하기에 더 광범위합니다
장점:
- 방문자에게 가장 포괄적인 대화 환경 제공
- 단일 진입점이 별도의 인터페이스 없이 다양한 방문자 의도를 처리합니다
- 교차 전문화 대화(예: 탐색 지원을 유도하는 제품 질문)가 자연스럽게 처리됨
- 다양한 대화 신호를 통한 풍부한 프로필 보강
제한 사항:
- 최고의 구현 노력과 지속적인 유지 관리
- 제품 카탈로그와 콘텐츠 팀 간의 조정 필요
- 더욱 복잡한 테스트 및 품질 보증 요구 사항
- 브랜드 거버넌스 구성이 더 많이 포함됩니다.
Experience League:
옵션 비교
적절한 옵션 선택
먼저 주요 비즈니스 목표 및 디지털 속성 특성을 평가합니다.
-
기본 목표가 제품 전환을 유도하는 것이고 디지털 속성이 상업에 중점을 둔 경우 옵션 A(제품 관리자)를 선택하십시오. 소매 및 전자 상거래 브랜드의 가장 일반적인 시작점입니다.
-
콘텐츠 검색 기능을 개선하는 것이 기본 목표이고 사이트에 깊은 콘텐츠 계층 또는 복잡한 셀프 서비스 워크플로가 있는 경우 옵션 B(사이트 자문)를 선택하세요. 미디어, 금융 서비스, 의료 및 기술 회사에 이상적입니다.
-
포괄적인 적용 범위가 필요한 경우 제품 상거래와 콘텐츠 탐색이 모두 필요한 경우 옵션 C(결합)을(를) 선택하십시오. 하나의 전문화에서 시작하여 첫 번째 다음에 두 번째 를 추가하는 것이 안정적이고 최적화되었다고 생각해 보십시오.
대부분의 조직에는 단계별 접근 방식이 권장됩니다. 먼저 한 가지 전문 기술을 배포하고, 성능을 검증하고, 학습을 수집한 다음 결합된 배포로 확장하십시오.
구현 단계
다음 단계에서는 권장 구현 순서를 간략하게 설명합니다.
1단계: 에이전트 구성
응용 프로그램 함수: Brand Concierge: 에이전트 구성
에이전트 전문 기술(제품 관리자, 사이트 자문 또는 둘 다)을 선택하고, 기본 에이전트 동작을 구성하고, 프로필 액세스 및 이벤트 캡처를 위해 Brand Concierge과(와) AEP 간의 연결을 설정하는 등 핵심 Brand Concierge 에이전트 Orchestrator를 구성합니다.
의사 결정: 에이전트 특수화 선택
이 배포에 대해 활성화할 에이전트 특수화를 결정합니다.
의사 결정: 대화 시작 모델
디지털 속성에서 대화를 시작하는 방법을 결정합니다.
에이전트 구성
UI 탐색: Experience Platform > AI Assistant > Brand Concierge > 에이전트 구성
주요 구성 세부 정보:
- 대화 인터페이스에 나타날 에이전트 이름과 설명을 정의합니다.
- 에이전트가 액세스해야 하는 고객 프로필 및 이벤트 데이터가 포함된 AEP 샌드박스를 선택합니다
- 의도 탐지를 기반으로 전문화 간에 쿼리를 라우팅하도록 에이전트 오케스트레이터를 구성합니다.
- 대화 세션 매개 변수 설정(시간 제한 기간, 최대 대화 길이, 동시 세션 제한)
- 에이전트가 대화 중에 방문자 프로필 데이터에 액세스할 수 있도록 실시간 프로필 조회 통합을 활성화합니다
옵션이 나뉘는 위치:
옵션 A(제품 관리자)의 경우:
제품 관리자 전문화를 활성화하고 제품 카탈로그 데이터 소스에 대한 연결을 구성합니다. 응답당 최대 권장 사항 수, 제품 속성 표시 환경 설정 및 비교 처리 규칙을 포함하여 제품 권장 사항 매개 변수를 설정합니다.
옵션 B의 사이트 자문:
사이트 자문 전문화를 활성화하고 사이트 콘텐츠 인덱스에 대한 연결을 구성합니다. 콘텐츠 범위 경계, 페이지 카테고리 처리 및 딥링크 생성 환경 설정을 포함한 탐색 매개 변수를 설정합니다.
옵션 C의 (결합):
전문화를 모두 활성화하고 Orchestrator의 인텐트 라우팅 논리를 구성합니다. 제품 관리자 와 사이트 자문 간에 대화를 처리해야 하는 시기와 단일 대화 내에서 전문 분야 간 전환을 관리하는 방법을 결정하는 라우팅 규칙을 정의합니다.
Experience League 설명서:
2단계: 브랜드 거버넌스 설정
응용 프로그램 함수: Brand Concierge: Brand Governance 설정
모든 대화 상호 작용을 형성하는 브랜드 거버넌스 가드레일을 구성합니다. 여기에는 브랜드 음성 및 색조 정의, 승인된 콘텐츠 경계, 금지된 주제, 응답 스타일 지침 및 에스컬레이션 규칙이 포함됩니다. 브랜드 거버넌스는 모든 AI 생성 응답이 브랜드 표준에 부합하도록 보장합니다.
의사 결정: 거버넌스 엄격성 수준
브랜드 거버넌스 가드레일이 대화 응답을 얼마나 엄격하게 제한해야 하는지 결정합니다.
의사 결정: 주제에서 벗어난 처리 전략
에이전트가 구성된 범위를 벗어나는 질문을 처리하는 방법을 결정합니다.
브랜드 거버넌스 구성
UI 탐색: Experience Platform > AI Assistant > Brand Concierge > 브랜드 거버넌스
주요 구성 세부 정보:
- 브랜드 속성(브랜드 이름, 태그, 임무, 가치 및 대화 톤을 알려주는 성격 특성)을 정의합니다.
- 톤 매개 변수 설정: 형식 수준, 유머 내성, 공감 수준 및 제품 추천에 대한 적극성
- 승인된 콘텐츠 경계 구성: 에이전트가 논의할 권한이 있는 주제 및 명시적으로 금지되는 주제
- 응답 형식 지침 정의: 최대 응답 길이, 목록 및 산문 사용, 이모지 정책 및 링크 형식
- 에스컬레이션 트리거 설정: 라이브 에이전트에게 자동으로 대화를 라우팅해야 하는 조건(예: 고객 불만 탐지, 반복되는 불만 신호, 높은 가치의 고객 식별)
- 경쟁 언급 처리 구성: 방문자가 경쟁업체 제품에 대해 질문할 때 에이전트가 어떻게 대응해야 하는지 설명합니다.
- 면책조항 및 법적 고지 요구 사항 정의: 규제 대상 산업에 대한 필수 공개
Experience League 설명서:
3단계: 컨텐츠 통합
응용 프로그램 함수: Brand Concierge: 콘텐츠 통합, 제품 관리자 구성, 사이트 자문 구성
브랜드에서 승인한 정확한 정보로 대화 응답을 기반으로 하는 콘텐츠 소스를 구성합니다. 여기에는 제품 카탈로그 통합, AEM 컨텐츠 연결, 기술 자료 가져오기 및 컨텐츠 새로 고침 일정이 포함됩니다.
의사 결정: 제품 카탈로그 통합 방법
제품 데이터를 Product Advisor Agent에 제공하는 방법을 결정합니다. (옵션 A 및 C만 해당)
의사 결정: 컨텐츠 새로 고침 빈도
에이전트의 콘텐츠 기술 자료를 얼마나 자주 업데이트해야 하는지 결정합니다.
콘텐츠 소스 구성
UI 탐색: Experience Platform > AI Assistant > Brand Concierge > 콘텐츠 소스
주요 구성 세부 정보:
- 제품 이름, 설명, 속성, 가격 책정, 가용성, 이미지 및 범주 계층에 대한 필드 매핑과 제품 카탈로그 데이터 원본 연결
- 사이트 페이지, 기술 자료 문서, FAQ 콘텐츠 및 지원 설명서에 대한 콘텐츠 색인화를 구성합니다.
- 에이전트가 참조할 수 있고 제외될 콘텐츠를 정의하는 콘텐츠 범위 경계 설정
- 에이전트가 질문에 답변할 관련 컨텐츠를 찾을 수 없는 경우 컨텐츠 대체 동작을 구성합니다.
- 응답, 인용 요구 사항 및 소스 속성에 포함하기 위한 최소 콘텐츠 신뢰 임계값과 같은 콘텐츠 품질 규칙 설정
옵션이 나뉘는 위치:
옵션 A(제품 관리자)의 경우:
풍부한 제품 속성 매핑을 통한 제품 카탈로그 통합에 주력하십시오. 제안할 제품 수, 재고 부족 항목을 처리하는 방법, 제품 비교를 제공하는 방법, 고객 프로필 데이터(구매 내역, 검색 동작)를 추천 순위에 통합하는 방법 등을 포함하여 Product Advisor Agent의 추천 로직을 구성합니다.
옵션 B의 사이트 자문:
페이지 계층 구조 매핑을 사용한 사이트 콘텐츠 색인화에 중점을 둡니다. 방문자 의도를 해석하는 방법, 우선 순위를 지정할 콘텐츠 카테고리, 모호한 탐색 요청을 처리하는 방법, 방문자의 현재 페이지 컨텍스트 및 세션 동작을 기반으로 제안을 조정하는 방법을 포함하여 사이트 자문 에이전트의 탐색 논리를 구성합니다.
옵션 C의 (결합):
제품 카탈로그 및 사이트 콘텐츠 소스를 모두 구성합니다. 콘텐츠 라우팅 로직이 콘텐츠를 적절한 특수화에 올바르게 할당하고 제품 콘텐츠와 사이트 탐색 콘텐츠 간의 상호 참조가 올바르게 매핑되는지 확인하십시오.
Experience League 설명서:
4단계: 대화형 경험 배포
응용 프로그램 함수: Brand Concierge: 대화형 경험 배포, 로우 코드 흐름 관리, 라이브 에이전트 핸드오프; RT-CDP: 실시간 프로필 조회
채널 구성, 위젯 사용자 정의, 개인화를 위한 프로필 조회 통합, 라이브 에이전트 핸드오프 규칙 및 지속적인 콘텐츠 관리를 위한 로우 코드 도구를 포함하여 대상 디지털 속성에 대한 대화 경험을 배포합니다.
의사 결정: 배포 채널
대화 경험을 배포할 채널을 결정합니다.
의사 결정: 대화를 위한 Personalization 깊이
에이전트가 대화를 개인화하는 데 사용해야 하는 고객 프로필 데이터의 양을 결정합니다.
결정: 라이브 에이전트 핸드오프 구성
살아있는 인간 에이전트에게 대화를 에스컬레이션해야 하는지 여부를 결정합니다.
대화 경험 배포
UI 탐색: Experience Platform > AI Assistant > Brand Concierge > 배포
주요 구성 세부 정보:
- 위치, 색 구성표, 아바타, 환영 메시지 및 상호 작용 스타일(텍스트, 음성 또는 둘 다)과 같은 대화 위젯 모양을 구성합니다.
- 이벤트 캡처 및 프로필 확인을 위해 Web SDK 또는 Mobile SDK과(와) 통합
- 실시간 프로필 조회를 구성하여 고객 속성, 세그먼트 멤버십 및 대화 중 최근 활동에 액세스합니다
- 컨텍스트 전송 프로토콜, 큐 라우팅 및 에이전트 알림을 포함하여 Contact Center 플랫폼과 라이브 에이전트 핸드오프 통합을 설정합니다.
- 마케팅 팀이 개발자의 개입 없이 대화 시작자, 프로모션 메시지, 시즌 콘텐츠 및 플로우 변형을 업데이트할 수 있는 로우 코드 플로우 관리 도구를 활성화합니다
- 대화 세션 지속성 규칙 구성: 대화 기록이 유지되는 기간, 세션 간에 대화가 재개될 수 있는지 여부, 디바이스 간 대화 지속성
Experience League 설명서:
5단계: 프로필 보강
응용 프로그램 함수: Brand Concierge: 대화형 프로필 보강, RT-CDP: 프로필 보강, 대상 평가
대화형 신호를 AEP 통합 고객 프로필에 다시 제공하는 캡처 및 보강 파이프라인을 구성합니다. 여기에는 대화 이벤트를 XDM에 매핑, 의도 및 감정 신호 추출, 대화 데이터에서 계산된 속성 생성, 대화 동작을 기반으로 대상 구축 등이 포함됩니다.
결정: 대화 신호 캡처 범위
고객 프로필에 캡처 및 기록해야 하는 대화 신호를 결정합니다.
의사 결정: 대화 데이터에서 대상자 만들기
다운스트림 활성화에 대한 대화 동작을 기반으로 대상자를 만들어야 하는지 여부를 결정합니다.
프로필 보강 구성
UI 탐색: Experience Platform > 고객 > 프로필 > 계산된 특성(파생 신호용); 고객 > 대상 > 대상 만들기(대화 대상용)
주요 구성 세부 정보:
- 대화 ID, 메시지 수, 논의된 주제, 참조된 제품, 감정 점수 및 해결 상태를 캡처하는 대화 이벤트를 XDM ExperienceEvent 스키마 필드에 매핑
- 통합 프로필에 대한 WIL(Write Intent) 및 환경 설정 신호를 사용하도록 Brand Concierge 프로필 데이터 보강 구성
- 대화 이벤트 데이터에서 총 대화(라이프타임), 주요 제품 범주 관심(30일), 평균 감정 점수(90일), 대화-구매 전환율과 같은 계산된 속성을 만듭니다
- 다운스트림 활성화에 대한 대화 신호를 기반으로 스트리밍 또는 일괄 대상 세그먼트 정의(예: "지난 7일 동안 제품 카테고리 X에 대해 논의했지만 구매하지 않은 방문자")
- 샘플 프로필을 조회하여 대화 속성이 채워졌는지 확인하여 프로필 강화를 확인합니다.
Experience League 설명서:
6단계: 분석 및 최적화
응용 프로그램 함수: Brand Concierge: 대화형 분석
Analytics 대시보드 및 보고를 설정하여 대화 경험 성과를 측정하고, 최적화 기회를 식별하고, KPI를 추적합니다. 여기에는 Brand Concierge개의 기본 제공 분석, 크로스 채널 대화 영향 분석을 위한 선택적 CJA 통합 및 지속적인 최적화 워크플로가 포함됩니다.
의사 결정: 분석 깊이
필요한 대화 분석 수준을 결정합니다.
분석 및 최적화 구성
UI 탐색: Experience Platform > AI Assistant > Brand Concierge > Analytics; Analytics Platform > Workspace(CJA의 경우)
주요 구성 세부 정보:
- 대화 볼륨 트렌드, 참여율, 완료율, CSAT 점수, 추천 수락율 및 핸드오프 빈도 등 Brand Concierge개의 기본 제공 분석 대시보드를 검토하십시오.
- 채널 간 분석을 위해 대화형 이벤트 데이터 세트를 포함하도록 CJA 연결을 구성하십시오(CJA 통합을 선택하는 경우).
- 대화-전환 속성을 위한 CJA 작업 영역 분석을 빌드하여 어느 대화 주제가 구매 동작과 상호 연관되는지 식별합니다
- 대화 품질 모니터링 설정: 에이전트가 힘들어하는 주제, 답변하지 못하는 일반적인 질문 및 시간이 지남에 따른 감정 트렌드를 추적합니다.
- 최적화 워크플로 정의: 브랜드 거버넌스 업데이트에 대한 정기적인 검토 케이던스, 콘텐츠 새로 고침 트리거 및 분석 통찰력을 기반으로 한 대화 흐름 개선
Experience League 설명서:
구현 시 고려 사항
다음 섹션에서는 구현 중에 기억해야 할 보호 기능, 일반적인 위험, 모범 사례 및 상충 결정을 다룹니다.
보호 기능 및 제한 사항
- Brand Concierge 대화 경험은 AI 응답 생성률 제한을 받습니다. 동시 대화 용량은 권한 계층에 따라 다릅니다.
- 대화 중 실시간 프로필 조회는 샌드박스당 프로필 API 속도 제한을 받습니다. 실시간 고객 프로필 보호
- 대화형 이벤트 데이터 수집은 표준 AEP 스트리밍 수집 제한을 따릅니다. — 수집 보호
- 제품 카탈로그 크기 및 콘텐츠 인덱스 볼륨에 Brand Concierge 콘텐츠 통합 제한이 적용됩니다.
- 샌드박스당 최대 25개의 연산 속성이 대화 신호 집계에 적용됩니다. — 연산 속성 보호
- 샌드박스당 최대 4,000개의 세그먼트 정의가 대화 대상에 적용됩니다. — 세그먼테이션 보호
일반적인 함정
- 브랜드 거버넌스 정의가 충분하지 않음: 브랜드 거버넌스 구성을 완료하지 않고 배포하면 브랜드 외 응답이 발생하여 고객의 신뢰가 손상됩니다. 구축 전에 톤, 경계 및 에스컬레이션 규칙을 정의하는 2단계에 상당한 시간을 투자하십시오.
- 오래된 제품 카탈로그 데이터: 오래된 재고, 가격 또는 가용성 데이터를 기반으로 한 제품 관리자 권장 사항이 고객을 좌절시키고 신뢰도를 손상시킵니다. 유효성 검사를 사용하여 자동화된 콘텐츠 새로 고침 파이프라인을 설정합니다.
- 적극적인 사전 유도 참여 트리거: 동작 트리거를 너무 적극적으로 설정(예: 페이지에서 3초 후에 대화 트리거)하면 방문자가 불쾌해지고 바운스 비율이 증가합니다. 유지 트리거로 시작하고 참여 데이터를 기반으로 튜닝합니다.
- 익명 방문자 환경을 무시하는 중: 인증된 방문자에게만 개인화를 집중하면 대부분의 트래픽이 무시됩니다. 세션 내 동작 신호를 사용하여 익명 방문자에게 값을 제공하는 대화 흐름을 디자인합니다.
- 프로필 보강 구성을 건너뛰는 중: 신호를 다시 프로필에 캡처하지 않고 대화 내용을 배포하면 중요한 의도와 기본 설정 데이터가 낭비됩니다. 나중에 생각하는 것이 아니라 배포와 동시에 프로필 강화를 구성합니다.
- 라이브 에이전트 전달 환경을 무시합니다. 잘못된 전달 환경(컨텍스트 손실, 반복된 질문, 긴 대기 시간)은 전달을 전혀 제공하지 않는 것보다 전체 대화 환경에 영향을 줍니다. 시작하기 전에 전체 전달 흐름을 처음부터 끝까지 테스트합니다.
우수 사례
- 단일 에이전트 전문화(제품 자문 또는 사이트 자문)로 시작하고 기준 성능을 설정한 후 확장하십시오.
- 가드레일을 구성하기 전에 마케팅, 법률 및 고객 경험 이해 당사자와 브랜드 거버넌스 워크샵을 진행합니다.
- 점진적 개인화 사용: 세션 컨텍스트 기반 응답으로 대화를 시작하고 방문자가 정보를 제공하거나 인증을 받으면 개인화를 심화합니다.
- 로우 코드 흐름 관리 도구를 사용하여 대화 시작, 프롬프트 및 추천 프레젠테이션 형식의 A/B 테스트를 구현합니다.
- 대화 분석을 정기적으로(주별 또는 격주로) 검토하여 콘텐츠 격차, 일반적인 장애 지점 및 최적화 기회를 파악합니다.
- 대화 분석 및 브랜드 거버넌스 업데이트 간의 피드백 루프 만들기 - 대화 데이터를 사용하여 색조를 조정하고, 새로운 승인된 주제를 추가하고, 에스컬레이션 규칙을 조정합니다.
- 제품 문제, 사이트 문제 또는 브랜드 인식 변화에 대한 조기 경고 시스템으로 대화 감정 트렌드를 모니터링합니다.
- 상호 작용을 심문처럼 느끼게 하지 않고 프로필을 보강하는 신호를 자연스럽게 포착하는 디자인 대화 흐름입니다.
절충안 결정
대화 개인화 깊이와 개인 정보 보호 간소화 비교
더 심층적인 프로필 통합을 통해 보다 개인화되고 효과적인 대화가 가능하지만 데이터 수집 복잡성, 동의 요구 사항 및 개인 정보 보호 규정 준수 부담이 증가합니다.
- 심층적인 개인화 혜택: 전환율 향상, 추천 품질 향상, 풍부한 프로필 강화, 재방문 고객을 위한 보다 매력적인 대화
- 개인 정보 보호 간소화 우대: 배포 시간 단축, 동의 관리 간소화, 규제 위험 완화 및 개인 정보 보호 우선 브랜드 포지셔닝
- 권장 사항: 익명 방문자에게 잘 작동하고 인증된 세션에 대해 프로필 기반 개인화를 추가하는 점진적 개인화로 시작합니다. 따라서 개인 정보 보호 규정 준수를 관리하는 동시에 모든 식별 수준에서 가치를 제공합니다. 기존 동의 프레임워크에 정렬된 대화 프로파일링에 대한 동의 캡처를 구현합니다.
브랜드 거버넌스 엄격성 대 대화 자연성
엄격한 브랜드 거버넌스 가드레일을 통해 모든 응답이 브랜드 표준에 부합하도록 할 수 있지만 지나치게 엄격한 제약은 대화가 로봇처럼 느껴지게 하고 참여를 줄일 수 있게 합니다.
- 엄격한 거버넌스 혜택: 브랜드 안전, 규정 준수, 일관된 메시징 및 예측 가능한 에이전트 동작
- 유연한 거버넌스 지원: 자연스러운 대화 흐름, 참여도 향상, 고객 만족도 향상 및 광범위한 쿼리 처리 기능
- 권장 사항: 보통 거버넌스로 시작하고 대화 분석을 기반으로 조이거나 해제합니다. 과한 제약의 지표로 "어쩔 수 없다"는 응답 비율을 모니터링한다. 로우 코드 흐름 관리 도구를 사용하여 개발자의 개입 없이 거버넌스 설정을 빠르게 반복할 수 있습니다.
실시간 콘텐츠 새로 고침과 시스템 성능 비교
실시간 컨텐츠 동기화를 통해 에이전트에는 항상 현재 제품 및 컨텐츠 데이터가 있지만, 지속적인 새로 고침을 통해 인프라 리소스를 더 많이 소비하고 지연 시간을 초래할 수 있습니다.
- 실시간 새로 고침 우선: 인벤토리에 민감한 권장 사항, 시간에 민감한 프로모션 및 빠르게 변화하는 콘텐츠에 대한 정확성
- 예정된 새로 고침 필요: 시스템 안정성, 예측 가능한 리소스 사용량 및 인프라 비용 절감
- 권장 사항: 일일 콘텐츠 새로 고침을 기본값으로 사용하며, 고객 경험에 실질적으로 영향을 미치는 인벤토리 가용성 및 가격 책정 데이터에 대해서만 실시간에 가까운 새로 고침을 사용합니다. 컨텐츠 정확도 지표를 모니터링하여 새로 고침 빈도가 적절한지 확인합니다.
포괄적인 신호 캡처와 데이터 관리 오버헤드
모든 대화 신호를 캡처하면 풍부한 프로필 보강 및 분석이 가능하지만 데이터 양, 스토리지 비용 및 거버넌스 복잡성이 증가합니다.
- 전체 신호 캡처 지원: 고급 분석, ML 모델 교육, 포괄적인 프로필 강화 및 최대 다운스트림 개인화 값
- 선택적 캡처 지원: 스토리지 비용 절감, 데이터 거버넌스 간소화, 프로필 조회 성능 향상, 데이터 최소화 원칙 준수 용이
- 권장 사항: 의도 및 환경 설정 신호 캡처(가운데)로 시작하여 추가 데이터가 측정 가능한 다운스트림 값을 생성하는지 확인한 후에만 전체 신호 캡처로 확장합니다. 데이터 세트 만료 정책을 대화형 이벤트 데이터에 적용하여 스토리지 증가를 관리합니다.
관련 설명서
다음 리소스는 이 사용 사례 패턴을 구현하기 위한 추가 정보를 제공합니다.
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데이터 거버넌스 및 개인 정보 보호
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