Adobe Customer Journey Analytics의 새로운 Data Insights 에이전트는 팀이 대시보드 작성에서 인사이트 해석으로 넘어가는 데 도움이 됩니다. 이 에이전트는 자연어 프롬프트를 사용하므로 보고 속도가 빨라지고 학습이 원활해져서 더 광범위한 채택을 기대할 수 있습니다. Beta 테스트 후 Adobe는 이 에이전트가 보다 적절한 질문, 보다 빠른 답변, 보다 확신할 수 있는 데이터 기반 결정을 촉발한다는 것을 확인했습니다.
대부분의 조직에서 Workspace를 처음 사용해 보는 초심자부터 주간 비즈니스 검토를 실행하는 숙련된 분석가에 이르기까지 다양한 사람들이 Adobe Customer Journey Analytics(CJA)를 사용합니다. 이렇게 다양한 사용자를 모두 지원하는 일은 어려울 수 있습니다. 특히 팀이 데이터와 관련해 더 빨리 움직이고 더 많은 일을 해내야 한다는 압박을 받을 때는 더욱 그렇습니다.
이것이 바로 이번 Data Insights 에이전트 릴리스가 기대할 만한 발전인 이유입니다. 이 어시스턴트는 이미 여러 면에서 유용합니다.
- 자연어 상호 작용을 통해 모든 경험 수준의 사용자 안내
- 대시보드 및 보고서를 작성하는 데 소요되는 시간 단축
- 더 자세히 살펴볼 수 있는 빠르고 방향성이 명확한 인사이트 생성
- 학습 장벽을 낮춰 CJA의 광범위한 채택 장려
가장 흥미로운 지점은 어시스턴트가 워크플로를 바꾸어 놓는 방식으로, 대시보드 작성에 걸릴 시간을 인사이트를 해석하는 데 사용할 수 있게 합니다. 또한 웹 분석뿐만 아니라 연결된 여정 데이터 전체에 적용할 수 있으므로 팀이 더 풍부하고 실용적인 이해를 확보하는 데 도움이 됩니다.
Data Insights 에이전트 시작 방법
저희는 특별한 기회로 Data Insights 에이전트의 Beta 테스트 프로그램 에 참여할 수 있었습니다. 기능이 전체 사용자에게 공개되기 전에 Adobe의 제품 팀과 긴밀히 협력해 프로그램을 진행했습니다. 이렇게 일찍 액세스한 덕분에 폭넓은 프롬프트를 테스트 하며 다양한 보고 컨텍스트에서 에이전트의 동작을 탐색하고 기능을 형성하는 데 도움이 되는 직접적 피드백을 제공할 수 있었습니다.
테스트 중에는 기술 쿼리만 제출하는 것이 아니라 어떤 제품이 많은 전환을 유도했는지, 다양한 대상자들이 여정 전반에 걸쳐 어떻게 행동했는지 등 실제 비즈니스 질문에 집중했습니다. 또한 어시스턴트가 지표 정의, 시각화, 후속 질문 등 요청을 얼마나 잘 처리하는지 살펴보았습니다. 이 단계에서는 AI가 탁월한 성과를 발휘하는 지점과 아직 인간의 해석이 꼭 필요한 지점에 대한 초기 이해를 형성했습니다.
이제 어시스턴트가 프로덕션에서 라이브 로 제공되면서 저희는 CJA 사용자 교육 세션 에, 특히 신규 사용자를 온보딩하는 과정의 일환으로 어시스턴트를 통합하기 시작했습니다. 여기에는 AI 어시스턴트를 사용하기 위한 실시간 안내를 포함해 사용자가 작동 방식을 살펴보고 바로 질문을 시작할 수 있도록 했습니다. 관심이 뜨거웠고, 이제 CJA를 갓 접하는 사용자까지도 큰 반응을 보였습니다. 저희는 어시스턴트가 더 많은 사람들이 보다 빠르고 자신 있게 데이터에 참여할 수 있도록 도와주는 가교라고 생각합니다.
효과적인 사용법 - 신규 사용자를 위한 팁
다음은 팀에서 Data Insights 에이전트를 더욱 유용하게 활용하는 데 도움이 되었던 몇 가지 교훈입니다.
- 키워드가 아닌 실제 질문으로 시작하세요.
실제 비즈니스 질문으로 시작하세요. 예를 들어 “전환율이 가장 높은 소스는 뭔가요?” 또는 “종료가 가장 많이 발생하는 페이지가 어디인가요?” 같은 질문을 던지세요. 그러면 어시스턴트가 유용하고 실제 결정에 기반을 둔 답변을 할 수 있습니다. - 대시보드 설정 시간을 줄이는 데 사용하세요.
테이블을 일일이 직접 작성하는 대신 “지난 30일간 세션을 국가별로 정리해 주세요.” 같은 메시지를 사용해 보세요. 어시스턴트가 빠르게 시각화를 작성해 주기 때문에 분석가가 그 시간에 결과 해석에 집중할 수 있습니다. - 정의 및 차트 작업을 할 때 도움을 받으세요.
사용자는 종종 “사람과 세션은 뭐가 다른가요?”라거나 “막대 그래프를 만들려면 어떻게 하나요?” 같은 질문을 던집니다. 어시스턴트는 이런 프롬프트를 효율적으로 처리해 주기 때문에 온보딩 및 제품 채택에 큰 도움이 됩니다.
이 작은 습관은 팀이 자신감을 쌓고 더 빨리 움직이고 Customer Journey Analytics를 더욱 유용하게 활용하는 데 도움이 됩니다. 특히 어시스턴트가 계속 진화하고 있으니 더 그렇죠.
교훈과 놀라운 순간
저희는 한 가지 흥미로운 발견을 했습니다. 어시스턴트는 질문에 답변만 하는 것이 아니라 생각을 확장하는 데 도움이 되는 경우도 있다는 것입니다. 예를 들어 “전환율이 가장 높은 소스는 뭔가요?”라고 물었을 때 어시스턴트가 다음과 같이 보다 명확한 프롬프트로 응답할 수 있습니다.
- “전환율이 가장 높은 제품은 뭔가요?”
- “가장 기여도가 높은 장바구니 소스는 무엇인가요?”
- “가장 성과가 좋은 URL이나 버전은 무엇인가요?”
그러면 팀에서 처음에는 고려하지 않았을 수도 있는 새로운 관점이 열립니다.
또 다른 이점은 어시스턴트가 작업 세션 중에 믿을 만한 대체 기능 역할을 한다는 것입니다. 분석가가 용어를 설명하거나 보기 작성을 도와 주기를 기다릴 필요 없이 사용자가 어시스턴트에게 즉각적인 지원을 받으면 논의가 지체 없이 진행될 수 있습니다.
이러한 순간들은 짧지만, 시간이 지남에 따라 추진력을 얻고 사용량을 증가시킵니다.
향후 전망
향후 분기의 목표는 AI 어시스턴트를 일상적인 워크플로우, 특히 대시보드 생성, 비즈니스 검토, 임시 분석에 더욱 깊이 통합하는 것입니다. Adobe와 피드백을 공유함으로써, 우리는 AI 어시스턴트가 빠르게 개선되고 더욱 유용해질 것이라고 확신합니다.
장기적인 비전은 명확합니다. 차트와 지표를 정리하는 데 걸리는 시간을 줄이고, 의미 있는 인사이트에 집중하는 데 더 많은 시간을 할애하는 것입니다. 또한 CJA는 채널 기반 스냅샷뿐만 아니라 연결된 고객 여정을 시각화할 수 있는 역량을 갖추고 있어 잠재적 영향이 엄청납니다.