동료 채팅을 사용하여 데이터 분석
이 페이지의 정보에서는 Adobe CX Enterprise Coworker Chat에 대한 개요를 제공하며 조직의 데이터를 분석하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명합니다.
Coworker Chat을 사용하면 팀이 자연어를 사용하여 Adobe 제품 작업을 자동화하여 유연한 계획, 사용자 정의 기술 및 지능형 실행을 통해 아이디어를 작업으로 신속하게 전환할 수 있습니다. Coworker에 대한 일반적인 정보는 CX Enterprise Coworker 개요를 참조하십시오.
데이터 분석 작동 방식
동료 채팅은 이전에 Analysis Workspace에서만 가능했던 고급 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. Coworker Chat은 Customer Journey Analytics 데이터 보기 또는 Adobe Analytics 보고서 세트의 데이터에 액세스하여 자연어 프롬프트로 데이터를 탐색하고 답변을 얻을 수 있습니다.
동료 채팅은 Customer Journey Analytics 또는 Adobe Analytics의 권한을 상속합니다. Analysis Workspace에서 사용할 수 있는 데이터 보기, 보고서 세트, 차원, 지표 및 세그먼트에만 액세스할 수 있습니다.
동료 채팅에서 시각화를 만들면 더 많은 수동 제어를 위해 언제든지 Analysis Workspace에서 열 수 있습니다.
빠른 답변 및 깊이 있는 작업
필요한 분석의 양에 따라 두 가지 방법으로 Coworker Chat을 사용할 수 있습니다.
- 빠른 답변 - 간단한 언어를 직접 질문하고 즉시 답변을 받으십시오. 비즈니스 사용자들은 이러한 방식으로 동료 채팅을 사용하는 경우가 많으며, 분석가들은 이해 관계자를 위한 빠른 답변이 필요할 때도 이를 사용합니다.
- 깊이 생각해본 작업 - 동료 채팅을 통해 비즈니스 문제를 조사하고, 원인을 배제하고, 권장 사항에 도달하기 위해 여러 차례 대화할 수 있습니다. 분석가는 일반적으로 이 접근 방식을 사용하여 권장 사항을 작성하기 전에 데이터를 심층적으로 탐색합니다.
동료 채팅에서 분석 시작
알기 원하는 내용을 쉬운 언어로 설명함으로써 시작하십시오. 공동 작업자 채팅은 분석을 계획하고, 데이터 보기 또는 보고서 세트를 쿼리하고, 시각화 및 요약을 만듭니다.
다음 사용 사례는 수행할 작업별로 그룹화되어 있습니다. 각 그룹에는 가장 적합한 역할이 나열됩니다.
성능 측정
전문가:, 비즈니스 사용자
데이터 보기 또는 보고서 세트에 대한 자연어 질문에 답변하고, 유입 경로 및 기타 시각화를 구축하며, 고객이 이탈하는 지점을 찾습니다. 추가적인 분석을 위해 Analysis Workspace에서 모든 시각화를 열 수 있습니다.
샘플 프롬프트: “최근 30일 동안의 페이지 보기 표시”
자세한 내용은 동료 채팅을 사용하여 데이터 분석 시작을 참조하세요.
주어진 기간 동안 캠페인, 채널 및 웹 속성을 수행하는 방법을 확인하십시오.
샘플 프롬프트: “지난 달 Acrobat 웹 캠페인의 성능은 어떻습니까?”
자세한 내용은 동료 채팅 사용 사례의 데이터 인사이트를 참조하십시오.
여러 단계로 구성된 전환 단계를 살펴보고 각 단계에서 드롭오프가 있는지 확인합니다.
우수 사례: 분석가
샘플 프롬프트: “체크아웃 funnel 안내”
자세한 내용은 기술 및 제한 사항을 참조하세요.
지표가 변경된 이유 확인
우수 사례: 분석가
수동 쿼리 없이 Customer Journey Analytics 및 Adobe Analytics 데이터의 경향과 성능 변화를 주도하는 요인을 식별합니다.
샘플 프롬프트: “지난 주에 전환율이 떨어진 이유는 무엇입니까?”
자세한 내용은 Customer Journey Analytics 및 동료를 참조하세요.
대상자, 데이터 세트 및 여정에 대한 내역 시계열 데이터를 쿼리하고 변경 사항을 발생시킨 원인을 식별합니다.
관리자:, 분석가
샘플 프롬프트: “지난 90일 동안의 대상자 크기 트렌드 표시”
자세한 내용은 동료 채팅 사용 사례의 데이터 인사이트를 참조하십시오.
향후 성과 예측
우수 사례: 분석가
매출 목표를 달성하기 위한 적절한 과정에 있는지 여부와 같이, 과거 Customer Journey Analytics 또는 Adobe Analytics 데이터에서 향후 지표 값을 예상할 수 있습니다.
샘플 프롬프트: “향후 30일 동안 세션 예측”
자세한 내용은 기술 및 제한 사항을 참조하세요.
이해 당사자와 통찰력 공유
전문가:, 비즈니스 사용자
관련자가 즉시 사용할 수 있는 성능 요약, 권장 사항 및 슬라이드 데크 아웃라인을 생성합니다.
샘플 프롬프트: “지난달 실행 요약 제공”
자세한 내용은 기술 및 제한 사항을 참조하세요.
구현 계획 또는 업그레이드
관리자: 추천
Edge을 구현하거나, Adobe Analytics에서 업그레이드하거나, Content Analytics, Marketing Campaign Analytics 또는 Customer Journey Analytics에서의 스트리밍 미디어 컬렉션을 설정하기 위한 개인화된 단계별 플랜을 만듭니다. 계획에는 소유자, 작업량 예상, 종속성 및 유효성 검사 단계 등의 세부 사항이 포함됩니다.
샘플 프롬프트: “Customer Journey Analytics 구현을 계획하는 데 도움”
자세한 내용은 Coworker로 구현 계획을 참조하세요.
Customer Journey Analytics 구현 계획을 Coworker Projects의 체크리스트로 전환하여 팀이 단계를 할당하고 상태를 추적하고 승인 게이트를 추가할 수 있습니다.
자세한 내용은 Coworker 프로젝트를 사용하여 구현 검사 목록 생성을 참조하십시오.
데이터가 정확한지 확인
관리자: 추천
Adobe Analytics 보고서 세트와 Customer Journey Analytics 데이터 보기 간의 차원, 지표 및 트렌드를 비교한 다음, 업그레이드를 지원하도록 수정 사항을 권장합니다.
관리자:, 분석가
샘플 프롬프트: “내 AA 보고서 세트를 내 CJA 데이터 보기와 비교”
자세한 내용은 Adobe Analytics에서 Customer Journey Analytics으로 업그레이드할 때 Coworker를 사용하여 데이터 유효성 검사를 참조하십시오.
데이터 스트림, 스키마, 데이터 세트, 데이터 보기 및 세션 데이터를 확인하여 Streaming Media 추적이 구성되어 있고 데이터가 올바르게 수집되는지 확인합니다.
샘플 프롬프트: “Streaming Media 구현은 전체적으로 얼마나 정상입니까?”
자세한 내용은 Coworker를 사용하여 Streaming Media 구현 확인을 참조하십시오.
Customer Journey Analytics 보고를 제공하는 데이터 세트를 식별한 다음 스키마, ID 품질 및 필드 품질을 검사하여 대시보드를 작성하기 전에 문제를 해결할 수 있습니다.
자세한 내용은 Coworker의 데이터 유효성 검사 기술을 사용하여 Customer Journey Analytics 데이터 유효성 검사를 참조하십시오.
Experience Platform 데이터 세트 및 필드에 대한 통계 및 시맨틱 검사를 실행하여 잘못된 값 또는 매핑 문제와 같은 데이터 품질 문제를 찾습니다.
샘플 프롬프트: “데이터 집합 Electronics 샘플 1000의 유효성 검사”
자세한 내용은 Coworker를 사용하여 Experience Platform 데이터 유효성 검사를 참조하십시오.
반복하는 분석 자동화
우수 사례: 분석가
반복하는 분석을 세션 간에 지속되는 재사용 가능한 스킬로 전환합니다.
샘플 프롬프트: “이 주별 수익 분석을 재사용 가능한 스킬로 전환”
자세한 내용은 기술 및 제한 사항을 참조하세요.
사용 기술과 더 많은 샘플 프롬프트를 포함하여 이러한 사용 사례에 대한 자세한 내용은 데이터 인사이트 사용 사례를 참조하십시오.
기술 및 제한 사항
Customer Journey Analytics 또는 Adobe Analytics 데이터를 분석하는 데 다음 기술을 사용할 수 있습니다.
cja, aaCustomer Journey Analytics 데이터 보기(cja) 또는 Adobe Analytics 보고서 세트(aa)를 실시간으로 쿼리합니다.
- 가져오기 지표, 차원, 세그먼트, 데이터 보기 및 보고서 세트
- 채널, 기간 또는 세그먼트를 나란히 비교
- 여러 단계로 구성된 funnel 및 폴아웃 분석 실행
- 이전 트렌드를 기반으로 한 예측 지표
- 데이터 보기 또는 보고서 세트 구성 요소 만들기 또는 편집
- 액세스 권한이 있는 데이터 보기 또는 보고서 세트 외부의 데이터
- 지표 예측을 뛰어넘는 예측 모델링
cja-root-cause-analysis, aa-root-cause-analysis지표가 변경되었다는 보고만 하지 않고 변경된 이유를 조사하십시오.
- 알려진 기간 동안 알려진 지표의 변경 사항을 조사합니다
- 변경에 기여한 차원 및 세그먼트를 표시합니다.
- 확인하지 않은 예외 항목 탐지(자동화된 경고 또는 실시간 경고 없음)
- 액세스 권한이 있는 데이터 보기 또는 보고서 세트 외부의 지표에 대한 근본 원인 분석
cja-executive-summary관련자가 준비가 된 데이터 요약을 생성합니다.
- 지정된 기간 동안의 성능 요약
- 데이터를 기반으로 규범적 권장 사항 생성
- 슬라이드 데크 또는 관련자 판독에 대한 윤곽선 콘텐츠
- 최종 슬라이드 데크 또는 프레젠테이션 파일 구축
- 액세스 권한이 없는 데이터 보기 또는 보고서 세트에 걸쳐 있는 요약
aa-cja-validationAdobe Analytics과(와) Customer Journey Analytics 간의 데이터 비교, 감사 및 조정:
- 보고서 세트와 데이터 보기 간의 지표 값 비교
- 두 데이터 소스 간의 불일치 플래그 지정
- 데이터 불일치의 근본 원인 해결
- Adobe Analytics 및 Customer Journey Analytics 이외의 데이터 원본 확인
cja-skill-creator이미 실행한 분석을 재사용 가능한 스킬로 전환합니다.
- 완료된 분석을 명명된 재사용 가능한 스킬로 변환
- 저장된 스킬을 향후 채팅 세션에서 사용할 수 있도록 설정
- 저장된 스킬을 다른 사용자와 자동으로 공유(조직 수준의 스킬 라이브러리는 관리자 설정이 필요)
- 스킬이 참조하는 데이터 보기 또는 보고서 세트 구성 요소 편집
동료 채팅을 사용하여 데이터를 분석할 때의 모범 사례
조직 수준 우수 사례
-
조직의 분석가를 동료 챔피언으로 지정합니다.
-
사용자가 사용할 수 있는 데이터 및 구성 요소와 상관 관계가 있는 검증된 프롬프트 및 스킬 라이브러리를 만듭니다.
-
분석에 사용할 구성 요소만 사용하도록 Coworker Chat에 지시하는 스킬을 한 개 이상 만듭니다. 이렇게 하면 Coworker Chat이 조직의 사용자에게 가장 관련성이 높은 데이터를 제공하는 데 도움이 됩니다.
-
빠른 답변을 위해 동료 채팅에게 질문할 시점과 깊은 생각에 잠긴 작업에 사용할 시점에 대해 사용자에게 교육합니다.
사용자 수준 우수 사례
-
계획 모드를 사용합니다.
이 모드는 복잡한 작업에 특히 유용하지만, 동료가 행동하기 전에 후속 질문을 할 수 있기 때문에 간단한 작업에 대해 더 나은 결과를 얻을 수도 있습니다. 자세한 내용은 플랜 모드를 참조하세요.
-
프롬프트를 만들 때 가능한 한 구체적이어야 합니다.
- 분석할 차원, 지표 및 날짜 범위의 이름을 지정합니다.
- 정확한 이름으로 구성 요소를 참조합니다.
- 포함, 제외 또는 비교하려는 세그먼트, 대상, 채널 또는 장치를 지정합니다.
- funnel, 트렌드 또는 집단 테이블 등 특정 시각화 유형을 원하는지 여부를 기술합니다.
- 동료 채팅에서 후속 질문을 제안하려면 권장되는 다음 단계를 요청하십시오.
- 지표를 예상할 때 "다음 30일"과 같은 예측 대상 기간을 요청합니다.
- 이미 가지고 있는 가설을 언급하면 Coworker Chat이 이를 검증하거나 배제할 수 있습니다.
- 지표 변경에 대한 분류를 원하는 경우 기여 차원을 요청합니다.
- 리더십 또는 마케팅 팀과 같은 요약에 대한 대상자를 지정하고 결과를 제시하려는 경우 슬라이드 데크 개요를 요청합니다.
- 데이터의 유효성을 검사할 때 비교할 특정 보고서 세트 및 데이터 보기의 이름을 지정합니다.
- 먼저 분석을 완료한 다음 동료 채팅에 요청하여 기술로 저장해 두십시오. 그러면 명확하고 설명적인 이름이 지정되고 재사용할 빈도가 얼마나 되는지 알 수 있습니다.
-
동료 채팅 메모리에 표준 방향을 추가합니다. 예를 들어, 항상 동일한 데이터 보기 또는 보고서 세트의 데이터를 사용하는 경우 해당 데이터를 메모리에 추가합니다. 자세한 내용은 Coworker Chat을 사용하여 데이터 분석 시작에서 메모리에 데이터 보기 또는 보고서 세트 환경 설정 추가를 참조하십시오.