Implementering av Adobe Customer Journey Analytics (CJA) omfattar tre huvudsteg: datainhämtning, aktivering och användning samt aktivering och avkastning. Genom att följa de här stegen kan organisationer låsa upp CJA:s fulla potential och maximera investeringen.

Årstiderna växlar, vi njuter av höstens livfulla färger och förbereder oss för vinterns tysta ankomst. Övergången från höst till vinter är en tid för reflektioner och förberedelser i många kulturer. Det är en påminnelse om att förändringar, även stora sådana, är avgörande för tillväxt och motståndskraft.

Teknikförändringar å andra sidan, till exempel implementering av nya analysverktyg, kan ofta kännas skrämmande och åtföljas av utmaningar och osäkerhet. I den här artikeln beskriver jag en tydlig och praktisk metod för att lansera Adobe Customer Journey Analytics (CJA) och omvandla det hela från en anpassningsperiod till en tid av tillväxtmöjligheter som hjälper er att maximera värdet av er investering och förbereda er för vad som väntar.

Intro och annat

Organisationer strävar efter att få en heltäckande bild av sina kunder, de vill hitta insikter i olika kanaler och identifiera friktionspunkter när kunderna går mellan olika enheter och plattformar. Sådana insikter är väsentliga för att optimera resorna och säkerställa att varumärkena levererar personaliserade kundupplevelser av hög klass. CJA är ett kraftfullt verktyg som ger en helhetsbild av kundresan. Men det finns ingen magisk knapp som direkt låser upp alla funktioner i CJA.

Varför

Organisationer kanske har investerat i CJA men inte utnyttjat dess fulla potential. Vissa begränsar användningen enbart till webbdata och missar möjligheterna att inhämta och analysera data över flera kanaler för en helhetsbild. Andra ställs inför utmaningar i fråga om implementering. De är osäkra på hur de ska gå vidare efter implementeringen på grund av bristande överensstämmelse mellan den personal och de processer som krävs för att sköta tekniken. I den här artikeln ska jag beskriva en metod för implementering eller migrering till CJA med fokus på de kritiska aspekterna av projekthanteringen för att säkerställa att ni har en omfattande plan för en framgångsrik lansering.

Hur

För att lyckas med implementeringen och lanseringen av Adobe Customer Journey Analytics kan man följa en kraftfull modell med tre arbetsflöden.

Den här modellen fokuserar på:

1) Datainhämtning

2) Aktivering och användning

3) Aktivering och avkastning.

Vart och ett av dessa arbetsflöden spelar en viktig roll när det gäller att frigöra potentialen i CJA och säkerställa en lyckad implementering.

1. Datainhämtning

Datainhämtning är det viktigaste och ofta det mest utmanande steget i CJA-resan.  Vårt mål med datainhämtningen är att se till att vi samlar in data effektivt för att förbereda och integrera data från olika källor i CJA. Grunden till en stabil CJA-implementering börjar med data. Många företag hanterar flera olika datakällor, både från webben och andra källor, som CRM, marknadsföring, mobildata, butiksdata och enkätdata.

• Det första steget i processen är att identifiera och lista de olika datakällorna som ni vill integrera i CJA. Om ni har en kortsiktig, medellång och långsiktig plan för att skapa en helhetsbild av kundresan är det viktigt att ni inte känner er pressade att integrera alla datakällor under det första året. I stället bör ni prioritera de viktigaste utifrån teamets kapacitet. Fundera på hur ni vill att den sammankopplade kundresan ska se ut under år 1 och senare.

• Den här prioriteringen är viktig eftersom den gör att ni kan fokusera på att frigöra de mest värdefulla insikterna samtidigt som ni anpassar dem med era affärsmål. Det andra steget är att prioritera datakällorna på ett sätt som passar både era affärsmål och teamets kapacitet.

• När datakällorna har identifierats och prioriterats börjar det faktiska integreringsarbetet. Det innebär att man måste konfigurera skalbara pipelines för att säkerställa datakvalitet och enhetlighet i alla källor under inhämtandet.

• När ni har bestämt vilka datakällor som ska inhämtas är det viktigt att ha en gemensam identifierare för alla dessa källor för att skapa en enhetlig, sammankopplad bild av kundresan.

• Ni måste också utforma scheman för alla datakällor för att säkerställa korrekt inhämtning i Adobe Experience Platform (AEP). Vi utforskar schemaskapande, lämpliga kopplingar och annan teknisk information baserat på datatyp i nästa artikel.

• Säkerställ datakvalitet: Uttrycket ”du är vad du äter” stämmer bra på CJA och datainhämtningen. Det är viktigt att fastställa kontrollpunkter för datakvalitet under datainhämtningen. Utöver typiska tekniska kontroller, som att jämföra antalet rader som skickas och tas emot, bör ni skapa kontrollpunkter baserat på viktiga kundresor ni vill följa upp. Kontrollera att de förväntade volymerna och anslutningarna mellan datauppsättningarna återspeglas korrekt i CJA när data har inhämtats.

  • Exempel: Om ni ansluter webbdata med callcenter-data med ett hashat e-post-ID ska ni överväga vilka resebaserade insikter som ni vill hitta när callcenter-data har inhämtats. Granska kundresornas kopplingar och volymer för att se till att de är i linje med de insikter ni vill extrahera.
  • Exempel: När data har hämtats in i Adobe CJA säkerställer granskning av primärnycklar (t.ex. hash-kodade e-post-ID:n, kund-ID:n) datakonsekvens och integritet. Övervaka regelbundet antalet unika ID:n för att upptäcka toppar eller dalar som signalerar potentiella dataförluster eller duplicering. Se till att primärnycklarna är fullständiga och konsekventa över alla datakällor för att korrekt sammanfoga kundresorna. Använd trendanalyser för att identifiera avvikelser och snabbt åtgärda ETL eller källproblem. Validera datakvaliteten genom att söka efter null, ogiltiga eller duplicerade nycklar. Proaktiv övervakning hjälper er att få pålitliga insikter om kundresorna.
  • Exempel: När data har inhämtats till Adobe CJA är det viktigt att granska tidsstämplar för korrekt sekvensering av resan. Felaktiga tidsstämpelformat kan göra att data placeras fel under kundresan, vilket leder till snedvridna insikter. Granska regelbundet data per dag och timme för att säkerställa att tidsstämplar från olika källor justeras som förväntat. Kontrollera att resebaserade insikter följer en logisk sekvens – tidsstämplar som är i fel ordning kan störa hela kundresan. Genom att säkerställa korrekta tidstämplar efter inhämtningen kan ni exakt spåra och analysera kundinteraktioner över olika kontaktytor.
  • Exempel: För att datakvaliteten ska upprätthållas måste datauppdateringsprocessen övervakas konsekvent över alla datakällor. Det är viktigt att spåra varje enskild datakälla för att upptäcka eventuella fördröjningar eller störningar som kan förhindra att data fylls i helt. Även en liten fördröjning eller ett avbrott i en källa kan leda till ofullständiga eller saknade data, vilket kan påverka den övergripande analys- och beslutsprocessen. Genom att regelbundet kontrollera efter dessa problem säkerställs att data flödar smidigt och är tillförlitliga när det gäller att generera insikter.

2. Aktivering och användning

• Vårt mål i det här steget är att ge teamen möjlighet att effektivt utnyttja insikter från CJA i olika kanaler. När data väl har inhämtats är nästa kritiska fas i driftsättningen aktivering och användning. Där förverkligar vi de kundresor vi brainstormade i början av CJA-lanseringsplanen och de insikter som våra inkapslade data visar.
• Börja med att fundera över vilka delar av företaget som kan dra nytta av insikter från dessa sammankopplade kundresor. Det finns många resurser där du kan lära dig hur du skapar kontrollpaneler i CJA, men det första som aktiveras bör vara ett internt dataanalysteam eller expertcenter. Se till att de är medvetna om nykomlingen CJA och hur det kan utnyttjas för att få meningsfulla insikter.
• Sedan kan ni tydligt kommunicera skillnaderna mellan att använda Adobe Analytics (AA) och CJA. Tabellen nedan visar några viktiga skillnader och ni kan anpassa den efter organisationens specifika behov. Jämförelsen gör det lättare att klargöra de unika fördelarna som CJA erbjuder jämfört med traditionella Adobe Analytics, särskilt när det gäller tvärkanalsanalyser.
• En fördel med CJA är att det använder samma kodbas som i AA Analysis Workspace vilket gör inlärningskurvan för analytikerna mindre märkbar. Huvuduppgiften här är att tillhandahålla omfattande dokumentation som förklarar vad som aktiveras. Dokumentation från schemat som skapades under datainhämtningssteget är särskilt användbar eftersom den kan hjälpa analytiker att förstå hur variabler utöver webbengagemang mappas.
• Detta steg innebär att identifiera viktiga interna och externa intressenter – särskilt avancerade användare och datakonsumenter från Adobe Analytics och andra BI-verktyg i organisationen. Strukturerade kommunikationsplaner, som månatliga nyhetsbrev, diskussionsträffar och workshops, hjälper dem att lära sig så att de till fullo kan förstå och dra nytta av CJA.

Större skillnader mellan Adobe Analytics och Customer Journey Analytics

3. Aktivering och avkastning

Det tredje steget i vår CJA-lanseringsplan fokuserar på aktivering och avkastning. Det främsta målet för detta steg är att visa avkastningen på investeringen i CJA. Det är viktigt att inse att mycket av det vi kan uppnå i den här fasen beror på teknikstacken som kompletterar CJA.

Att använda CJA som en fristående teknik, som inte är kopplad till andra aktiveringsplattformar på plats eller externt, är inte genomförbart. I stället förbättrar CJA avsevärt både interna och externa personaliseringsmotorer, oavsett om de kommer från Adobe eller andra plattformar.

För att effektivt visa avkastningen måste vi knyta de åtgärdbara insikterna från CJA till mätbara resultat, som uppnådda intäkter och förbättringar av kundupplevelsen. Hur mycket anpassning som krävs beror på vilken teknik som finns till hands för att underlätta målgruppsöverföringen från CJA.

Baserat på omfattningen av vår lanseringsplan kan vi klassificera olika användningsfall i CJA för crawl-, walk- och runscenarier:

1. Tvärkanalsrapportering om insikter: Ett viktigt användningsfall för tvärkanalsrapportering av insikter är mätningar av avkastningen på annonsering (ROAS). Med CJA kan vi rapportera konverteringar oavsett om de sker på webben eller på andra plattformar, vilket gör att vi kan attribuera försäljningen till de marknadsföringskanaler som driver konverteringarna.
2. Mål för CJA-rapportering: En annan viktig aspekt är Target för CJA-rapportering, som är särskilt värdefullt för optimerings- och personaliseringsteam. Target för CJA möjliggör rapportering av resultat från experimentella aktiviteter, med fokus på resulterande konverteringar. Genom att utnyttja Target-experimentdata som inhämtats till CJA kan team attribuera konverteringar och engagemang till specifika experimentella aktiviteter, oavsett var de inträffar. Den här funktionen ger inlärningen mervärde och kan omvandla ofullständiga eller misslyckade tester till konkreta resultat som ger kunderna bättre personalisering.
3. Skapa och publicera målgrupper från CJA till RTCDP: Om er organisation använder Adobe Real-Time Customer Data Platform (RTCDP) kan Customer Journey Analytics (CJA) bli ännu kraftfullare. Med länken mellan CJA och RTCDP i AEP kan ni extrahera målgrupper för ytterligare aktivering. CJA-insikterna blir mer användbara om de tillämpas på identifierade målgrupper.

För organisationer som redan använder Real-Time Customer Data Platform (RTCDP) kan inriktningsstrategierna avsevärt förbättras när målgrupper från CJA kan skapas. Målgrupper kan utvecklas direkt i CJA via målgruppsgränssnittet eller visualiseringar som friformstabeller och arbetsytan i Journey. Den här flexibiliteten gör att marknadsförarna kan definiera segment baserade på realtidsinsikter som bygger på kundbeteenden och interaktioner, vilket säkerställer att målgrupperna är både relevanta och anpassade efter marknadsföringsmålen.

När de publicerats kan dessa målgrupper smidigt integreras med befintliga kundprofiler i RTCDP, vilket underlättar exakt målgruppsinriktning på olika enheter och kanaler. Användarna kan konfigurera uppdateringsfrekvensen för dessa målgrupper och se till att de är uppdaterade för tidskänsliga kampanjer. Med en kapacitet för målgrupper upp till 20 miljoner personer och en snabb publiceringsprocess som bara tar några sekunder kan organisationer effektivt utnyttja kundspecifika data för att förfina sina personaliseringsstrategier och öka kundernas engagemang.