Introdução ao Bate-papo com colegas de trabalho no Playground
Use o Bate-papo com colegas de trabalho no Playground para explorar como os prompts em linguagem natural podem ajudar você a aprender, investigar e refinar seu trabalho. O Playground fornece exemplos de maneiras de iniciar uma conversa, para que você possa entender rapidamente o que o Bate-papo do Colaborador pode fazer.
- Link: ao.adobe.io
- Instância: AEP GenAI - VA7
- Sandbox:
fsi-box
Demonstração do colega de trabalho do AI: weBank Campanha de atualização de cartão de crédito
Esse exercício abrange o Real-Time CDP e o Adobe Journey Optimizer.
Você é um estrategista da CX Enterprise na weBank, uma empresa de serviços financeiros digitais. Use o Colaborador de IA para ir de dados brutos a uma campanha ao vivo — inteiramente por meio de conversas.
Parte 1: Entenda sua empresa
1.1 — Obter a posição da terra
Aviso
Dê-me uma visão geral da minha sandbox — quantos públicos, conjuntos de dados e destinos tenho?
Resultado esperado
O colaborador retorna um estoque completo de sandbox em segundos:
1.2 — Quais públicos-alvo já existem?
Aviso
Listar todos os meus públicos-alvo classificados por tamanho
Resultado esperado
O colaborador lista 21 públicos-alvo classificados por tamanho, de 8.012 perfis para 0:
Todos os públicos-alvo de aniversário atualmente mostram 0, pois dependem do tempo.
1.3 — Quais dados alimentam esses públicos?
Aviso
Quais conjuntos de dados eu tenho que contêm dados do cliente?
Resultado esperado
O Colaborador identifica dois conjuntos de dados importantes de negócios e conjuntos de dados de sistema relacionados:
Os conjuntos de dados do System Journey Optimizer para sinais de engajamento incluem rastreamento de email, rastreamento de push, consentimento e feedback da mensagem.
Parte 2: Descubra os campos certos
2.1 — Localizar campos de valor da conta
Aviso
Quais campos estão disponíveis relacionados ao valor ou saldo da conta?
Resultado esperado
O colaborador exibe o campo primário e os campos relacionados no conjunto de dados weBank: CRM:
_aepgenai_va7.fsiBankAccountDetails.totalAccountValuenumberOfAccountsaccountTypecurrentStatementactionAmount2.2 — Localizar campos de cartão de crédito
Aviso
Localizar campos relacionados a cartão de crédito ou tipo de cartão
Resultado esperado
O colaborador identifica estes campos no esquema weBank: CRM:
_aepgenai_va7.fsiBankAccountDetails.creditcardType_aepgenai_va7.fsiBankAccountDetails.creditcardHolder2.3 — Campos geográficos
Aviso
Existe um campo para o estado ou região de origem?
Resultado esperado
O colaborador identifica campos geográficos no conjunto de dados weBank: CRM:
homeAddress.statehomeAddress.stateProvincehomeAddress.regionplaceContext.geo.stateProvinceParte 3: Encontre o público-alvo certo para uma campanha de reativação
3.1 — Solicite ajuda à IA para encontrar o público-alvo correto
Aviso
Ajude-me a encontrar ou criar o público-alvo correto para uma campanha de reativação de cartão de crédito. Quero direcionar os clientes que tiveram alta ou média propensão para uma atualização de cartão de crédito, mas que ainda não tomaram medidas
Resultado esperado
O colaborador encontra dois públicos-alvo candidatos que nunca foram direcionados em uma jornada ou destino:
Opções recomendadas:
Tamanho combinado: aproximadamente 5.308 perfis
3.2 — Criar o público-alvo do precision
Aviso
Crie um público-alvo de clientes que estejam no público-alvo “Propensões: alta atualização de cartão de crédito” E tenham um valor de conta superior a US$ 250.000 E optem por enviar email
Nomeie-o Atualização Platinum - Email de Alto Valor Qualificado → Selecionar Lote → Aprovar Plano
Resultado esperado
O colaborador cria camadas de propensão de ML, valor financeiro e qualificação de canal em um segmento de precisão — trabalho que normalmente exigiria um tíquete de equipe de dados.
3.3 — Estimativa da dimensão e cascata
Aviso
Qual é o tamanho desse público-alvo? Mostre-me o detalhamento da cascata.
Resultado esperado
O colaborador retorna uma estimativa de contagem de perfis em tempo real e um gráfico visual em cascata:
Isso mostra exatamente qual condição é o maior filtro e se os critérios devem ser afrouxados.
3.4 — Verificar públicos semelhantes
Aviso
Existem públicos-alvo semelhantes ao que acabei de criar?
Resultado esperado
O colega de trabalho confirma que não existe um público-alvo combinado único, mas todos os elementos já estão presentes:
consents.marketing.email.val = "y"O parceiro confirma que não há risco de duplicação e recomenda continuar.
Parte 4: Criar a Jornada
4.1 — Tenha ideias de jornada baseadas em seus dados
Aviso
Com base em casos de uso populares em serviços financeiros, sugira algumas jornadas de resultados rápidos que eu possa criar com os públicos-alvo que tenho
Resultado esperado
O colega de trabalho sugere cinco ideias de jornada concretas baseadas em públicos reais:
4.2 — Criar a jornada de atualização de cartão de crédito
Aviso
Crie uma jornada usando o público-alvo “Atualização do Platinum - Elegível para email de alto valor”. Envie uma notificação por push apresentando os benefícios do WeBank Platinum Card. Espere 3 dias. Se o cliente não tiver solicitado, envie um SMS com uma oferta por tempo limitado de 0% ABR por 12 meses em transferências de saldo. Espere mais 5 dias. Se ainda assim nenhum aplicativo, envie uma notificação por push final com um convite de banqueiro pessoal.
Revisar plano → Aprovar plano → Conceder permissões
Resultado esperado
O Colaborador cria uma jornada completa de 2 canais e 3 toques a partir de uma única descrição de idioma natural, incluindo temporizadores de espera, verificações de condição e ofertas de escalonamento.
4.3 — Bônus: Criar uma jornada a partir de uma imagem
Aviso
Criar esta jornada a partir da imagem que eu carreguei
Resultado esperado
O colaborador lê a imagem carregada — incluindo nós, canais, tempos de espera e condições — e gera a jornada completa no Journey Optimizer. Isso transforma um artefato de planejamento diretamente em uma jornada implantável.
4.4 — Verificação de conflitos
Aviso
Existem jornadas ativas que podem entrar em conflito com a jornada que acabei de criar?
Resultado esperado
O colaborador verifica automaticamente todas as jornadas ativas em busca de sobreposição de público-alvo, colisões de agendamento e saturação de canal.
Parte 5: Transformar as quedas de Jornada em um novo público
5.1 — Identificação do ponto de devolução
Aviso
Mostre-me a jornada que acabei de criar e identifique qual etapa tem a maior queda
Resultado esperado
O colaborador analisa os eventos de etapa do jornada e exibe o nó com a taxa de saída mais alta. Por exemplo:
68% dos perfis que receberam o primeiro email nunca o abriram e saíram antes da etapa de SMS.
5.2 — Criar um público-alvo suspenso
Aviso
Transforme esses menus suspensos do jornada em um novo público-alvo — pessoas que entraram na jornada de atualização do Platinum, mas nunca chegaram à etapa de SMS
Nomeie-o Atualização Platinum - Email para Não Respondentes → Selecionar Lote → Aprovar Plano
Resultado esperado
O colaborador cria um novo público-alvo com base nos dados comportamentais da jornada — perfis que entraram na jornada, mas não avançaram para a etapa de SMS. Esse público-alvo é imediatamente utilizável para uma campanha de acompanhamento.
5.3 — Reativar as quedas
Aviso
Crie uma jornada de reativação para o público-alvo “Platinum Upgrade - Email Non-Responders”. Tente uma abordagem diferente — comece com uma notificação por push que destaca uma oferta de 75.000 pontos de bônus por tempo limitado, aguarde 2 dias e envie um convite por correspondência direta para visitar sua filial local.
Revisar plano → Aprovar plano → Conceder permissões
Resultado esperado
O colaborador cria uma jornada de recuperação dedicada usando diferentes canais e mensagens para não respondentes. Agora você encerrou o ciclo em um vazamento de conversão — inteiramente por meio de conversações.
Parte 6: Controle de qualidade e validação automatizados
6.1 — Verificação de integridade da frescura e da assimilação de dados
Aviso
Existem problemas de qualidade de dados com os conjuntos de dados que alimentam meus públicos-alvo? Verifique a integridade da assimilação para o weBank: CRM e weBank: Ações do cliente
Resultado esperado
O colaborador relata a integridade da assimilação para cada conjunto de dados:
Recomendação: revise as configurações de TTL ou verifique se há registros obsoletos no sistema de origem.
6.2 — Validar a jornada antes de publicar
Aviso
Revise a jornada de atualização do Platinum para ver se há erros ou problemas de qualidade — verifique se há temporizadores de espera ausentes, caminhos sem acesso, configurações de canal ausentes e lacunas de qualificação de público
Resultado esperado
O colaborador inspeciona a estrutura da jornada e sinaliza problemas como:
Parte 7: Monitoramento e governança
7.1 — Rastrear a integridade do público ao longo do tempo
Aviso
Mostre-me como o público-alvo “Propensões: alta atualização de cartão de crédito” mudou nos últimos 30 dias
Resultado esperado
O colaborador retorna uma visualização de série temporal do crescimento ou declínio do público-alvo com análise de tendência, ajudando você a identificar se a pontuação do modelo de aprendizado de máquina está deslocada ou se as alterações de dados upstream estão afetando a qualificação.
7.2 — Diagnosticar uma alteração
Aviso
Por que o público-alvo “Account Value: +500K” caiu recentemente?
Resultado esperado
O colaborador executa a análise causal ao decompor a alteração em:
Substitui de 1 a 2 dias da triagem do analista.