通过同事聊天分析Customer Journey Analytics数据
Adobe CX Enterprise Co-worker Chat可以执行以前只能在Analysis Workspace中进行的高级数据分析。 Co-worker Chat访问来自Customer Journey Analytics数据视图的数据，允许您浏览该数据并获得自然语言提示的答案。
您可以通过两种方式使用同事聊天，具体取决于您需要的分析量：
- 快速回答 — 直接问一个纯语言的问题，并立即获得答案。 商业用户通常以这种方式使用同事聊天，而分析师在需要为利益相关者提供快速答案时也会使用这种聊天。
- 深入思考工作 — 与同事聊天进行多圈扩展对话，以调查业务问题、排除原因并得出建议。 分析人员通常使用此方法在提出推荐之前深入浏览数据。
在开始之前，请先了解Co-worker Chat界面和配置选项，然后确保Co-worker已连接到Customer Journey Analytics和相关数据视图。
同事聊天入门
数据访问和权限
同事聊天从Customer Journey Analytics继承权限。 您只能访问Analysis Workspace中可供您访问的数据视图、维度、量度和区段。
界面和配置选项
在使用“同事聊天”处理Customer Journey Analytics数据之前，了解如何登录并管理以下功能的配置选项：
- 聊天输入
- 对话
- 市场
- MCP 服务器
- 记忆
- 插件
- 技能
- 等等
有关详细信息，请参阅同事聊天用户界面指南。
使用同事聊天分析数据时的最佳实践
组织级别的最佳实践
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指定贵组织的分析师作为同事冠军。
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创建一个经过审核的提示和技能库，这些提示和技能与用户可用的数据和组件相关联。
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创建一个或多个技能，指导同事聊天仅使用您要在分析中使用的组件。 这有助于同事聊天为您的组织中的用户提供最相关的数据。
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教育用户何时请求同事聊天以获得快速答案以及何时使用它进行深入思考工作。
用户级别的最佳实践
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使用计划模式。
此模式对于复杂任务特别有用，但也可以为简单任务产生更好的结果，因为它允许同事在采取行动之前提出后续问题。 有关详细信息，请参阅计划模式。
-
创建提示时，请尽可能具体一些：
- 命名要分析的维度、量度和日期范围。
- 按其确切名称引用数据视图组件。
- 指定要包含、排除或比较的任何区段、受众、渠道或设备。
- 指明您是要获取特定的可视化图表类型，如funnel、趋势表还是同类群组表。
- 如果您希望同事聊天提供后续问题建议，请咨询建议的后续步骤。
- 在预测指标时要求提供预测时限，例如“未来30天”。
- 提及您已有的任何假设，这样同事聊天即可验证或排除该假设。
- 如果您希望划分量度更改，请询问参与维度。
- 指定摘要的受众，如领导力或营销团队，如果您计划展示调查结果，请要求幻灯片组概述。
- 命名验证数据时要比较的特定报表包和数据视图。
- 首先完成分析，然后让同事聊天将分析保存为技能，为分析提供一个清楚的描述性名称，并指出您计划重复使用分析的频率。
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将标准方向添加到“同事聊天”内存。 例如，如果始终使用来自相同数据视图的数据，请将其添加到内存中。
验证同事聊天是否已连接到Customer Journey Analytics
在同事聊天中，验证同事是否已连接到Customer Journey Analytics：
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选择左边栏中的MCP图标，然后确保 cja-mcp 在连接的MCP服务器列表中可用。
-
（视情况而定）如果尚未连接cja-mcp，请选择添加MCP服务器，在 服务器名称 字段中指定cja并在其出现时将其选定，然后选择添加服务器。
连接到正确的数据视图
数据视图是Customer Journey Analytics中的一个容器，可确定如何解释数据。
您可能有权访问Customer Journey Analytics中的各种数据视图，每个视图都包含同事在分析数据时可以使用的不同维度和量度。
决定要使用的数据视图
告诉同事您要回答的问题类型，并询问您有权访问哪些数据视图来提供该信息。 您还可以将您的数据视图设置为内存中的首选项。
您：
我感兴趣的是了解客户在客户历程中的流失情况。 Customer Journey Analytics中我可以访问哪些数据视图，以便回答此问题？
同事聊天响应：
您有权访问三个数据视图。 Customer lifecycle数据视图包含以下维度和量度，最适合回答您的问题。
您：
很好，让我们使用该数据视图。
同事聊天响应：
好的，我将使用Customer lifecycle数据视图来回答此聊天会话中未来的问题。
在内存中添加数据视图首选项
Co-worker Chat包含内存功能，允许您访问跨越所有聊天的信息。 好的做法是将您的首选数据视图作为首选项添加到同事的内存中。
-
在“同事聊天”的左侧导航栏中，选择“内存”图标。
-
在“内存”页面的 存储的首选项 部分中，指定您希望Co-worker Chat在聊天中使用的一个或多个数据视图。
左边栏中的
在Customer Journey Analytics中分析
Co-worker创建可视化图表后，您可以在Analysis Workspace中打开该可视化图表，以便进行更深入的分析并更精细地控制。 该可视化图表在Customer Journey Analytics的新Analysis Workspace项目中打开。
要在新的Analysis Workspace项目中打开可视化图表，请执行以下操作：
-
选择“在CJA中分析”，位于在同事中创建的任何可视化图表旁边。
-
在Customer Journey Analytics中打开可视化图表后，您可以使用Analysis Workspace拖放浏览器界面进行修改、进一步构建分析、创建受众等等。 您甚至可以与所选的任何人共享您的Workspace项目。
有关Analysis Workspace的更多信息，请参阅Analysis Workspace概述。
Customer Journey Analytics的用例
您可以查看从业者在Customer Journey Analytics CX Enterprise Co-worker Chat中使用的Adobe用例和示例提示，从快速解答到深入思考工作调查。 每个提示都构建为可复制、根据您自己的数据和上下文进行调整，并通过对话进行细化。
有关详细信息，请参阅用例。
Analytics技能
具备以下技能以分析Customer Journey Analytics数据。
查询和分析数据
此技能(cja)允许您实时查询Customer Journey Analytics并分析结果，而无需在Analysis Workspace中自行构建请求。
所需的权限
- 查看对要查询的数据视图的访问权限
主要用例
- “显示过去30天的页面查看次数”
- “在主数据视图中列出排名最前的区段”
- “按渠道月份比较收入”
- “本季度移动设备与台式机转化情况如何？”
- “带我逛逛结帐funnel”
- “显示从PDP到购买的转换funnel”
- “未来30天的预测会话”
- “我们的收入目标是否有望实现？”
范围
- 实时查询量度、维度、区段和数据视图
- 跨渠道、时间段或区段的并排比较
- 多步骤funnel和流失分析
- 基于历史趋势的量度预测
超出范围
- 创建或编辑数据视图组件
- 您有权访问的数据视图以外的数据
- 超出量度预测的预测建模
根本原因分析
此技能(cja-root-cause-analysis)调查量度发生更改的原因，而不只是报告该量度已更改。
所需的权限
- 查看对正在分析的数据视图的访问权限
主要用例
- “为什么上周的转化率下降了？”
- “是什么导致了1月15日的收入激增？”
范围
- 调查已知量度在已知时间段内的变化
- 显示促成更改的维度和区段
超出范围
- 检测您未询问的异常（无自动或实时警报）
- 针对您有权访问的数据视图以外的量度进行根本原因分析
执行摘要和绩效摘要
此技能(cja-executive-summary)可生成Customer Journey Analytics数据的利益相关者就绪摘要。
所需的权限
- 查看对摘要中涵盖的数据视图的访问权限
主要用例
- “给我一份上个月的摘要”
- “根据本季度的数据创建幻灯片组大纲”
范围
- 汇总指定期间的性能
- 根据数据生成规范性建议
- 概述幻灯片幻灯片或利益相关者阅读的内容
超出范围
- 构建最终幻灯片幻灯片或演示文件
- 跨您无权访问的数据视图的摘要
使用Adobe Analytics验证数据
该技能(aa-cja-validation)比较、审核和协调Adobe Analytics与Customer Journey Analytics之间的数据。
所需的权限
- 查看对正在比较的Adobe Analytics报表包和Customer Journey Analytics数据视图的访问权限
主要用例
比较、审核和协调Adobe Analytics与Customer Journey Analytics之间的数据。
有关详细信息，请参阅从Adobe Analytics升级到Customer Journey Analytics时，与同事验证数据。
- “将我的Adobe Analytics报表包与Customer Journey Analytics数据视图进行比较”
- “验证Adobe Analytics和Customer Journey Analytics之间的页面查看次数”
范围
- 比较报表包和数据视图之间的量度值
- 标记两个数据源之间的差异
超出范围
- 解决数据差异的根本原因
- 验证Adobe Analytics和Customer Journey Analytics以外的数据源
创建自定义技能
此技能(cja-skill-creator)使您已遇到的分析变为可重复使用的技能，该技能会跨会话持续存在。
所需的权限
- 管理技能
主要用例
- “将这一每周收入分析变成一项可重复使用的技能”
- “将此项另存为每月funnel报告的技能”
范围
- 将已完成的分析转换为已命名的、可重用的技能
- 使保存的技能在未来的聊天会话中可用
超出范围
- 自动与其他用户共享保存的技能（组织级别的技能库需要管理员设置）
- 编辑技能引用的数据视图组件
示例：查找客户流失的位置
您可以请求Co-worker Chat使用您的数据分析任何业务问题。
例如，作为营销经理、营销人员或增长负责人，您可能想要了解客户在哪里放弃了购买路径，为什么选择购买，以及可以采取哪些措施来推动更高转化率。
您可以询问的问题类型
您不需要知道“流失可视化”是什么，或者哪个量度属于哪个时间段。 相反，请用简单的语言描述您关心的结果：
- “在采购途中，我们在哪里失去了一些人？”
- “从产品到结账，我的完全转化funnel是什么？”
- “在购物车和购买之间，哪些营销渠道的泄露最多？”
- “在移动设备或台式机上放弃购物车的情况更糟糕吗？”
- “来自付费社交网站的人与来自电子邮件的人转化率是否不同？”
对话
1. 从业务问题开始
您：
在采购途中，我们在哪里失去了一些人？
同事聊天响应：
请注意，Co-worker Chat会选择正确的可视化图表，对接触点进行排序，甚至添加建议的后续步骤。
这是一个funnel问题 — 让我运行转化funnel，以查看购买路径上哪里出现了流失。
这是你失去人的地方：
重要发现：要购买的购物车是您最大的漏洞
28,463人将商品添加到购物车，但从未完成购买。 这是购物车到购买车的83.6%的流失率 — 迄今为止最大的故障点。
这告诉您有关优先级的内容：
建议的后续步骤：
- 按营销渠道划分购物车放弃率 — 某些渠道是否带来了意图较低的流量，这些流量会添加到购物车但从未购买？
- 查看按设备类型划分的购物车放弃率 — 移动设备结账是否会造成摩擦导致转化率下降？
- 确定哪些产品最容易被放弃 — 定价问题？ 送货惊喜？
您想让我深入了解其中的哪些内容？ 渠道划分会直接告诉您哪些营销活动会带来“几乎买家”而不是实际买家。
2. 钻到泄密处
您：
好，我们来按营销渠道细分
同事聊天响应：
有一个自定义 营销渠道 维度。 让我提取funnel，然后计算每个渠道的转化率，并识别每个渠道在哪里泄露。
裁决：泄漏不是特定于渠道的
这个发现很能说明问题。 以下是每个渠道的funnel细分：
关键技巧：
- 所有渠道的购物车到购买量下降一致是不良的(83-84%)。 这意味着，问题不在于流量质量 — 每个渠道都在以类似的速度将人们转化为购物车。 泄露的原因在于您的结账体验本身，而非营销。
- 没有渠道在转化方面明显好或坏。 总转化率在3.8%和4.2%之间紧密地集群，每个会话的收入几乎相同（495美元至512美元）。
- 在数量影响最大的地方：付费搜索以绝对值计算损失的人数最多（9,015个购物车放弃率），其次是有机搜索（6,449个损失率）。 这些是最大的美元价值机会，因为它们带来了最多的流量。
这从战略上说明了什么
营销渠道正在做他们的工作 — 它们都在让人们对它们感兴趣并以类似的速度增加购物车。 问题出在营销的下游：你的结账和支付流就是资金流失的地方。
建议的下一个调查：
- 按产品类别细分移动购物车放弃率 — 对于高价商品是否更糟糕（表明存在移动支付信任问题）？
- 看看哪些营销渠道带来的移动流量最多 — 您是否在花付费媒体资金将人们送入一个支离破碎的移动funnel中？
- 检查是否存在页面或网站区域信号 — 我们能否看到移动设备用户在放弃前最后点击的结账页面？
您下一步要探索哪个角度？
3. 继续调查
您：
有意思。 让我们尝试按设备类型划分。
同事聊天响应：
找到它：移动签出已中断
在结账之前，各个设备中的funnel都是相同的 — 随后，移动设备会跌落悬崖：
确凿证据
在移动设备上浏览和添加到购物车体验都很好（相同的浏览率约为45%，添加到购物车的率约为55%）。 人们也同样感兴趣和参与。 但是，移动设备结账流程中的某些内容正在阻止转化。
收入机会
如果移动结帐的转化率与台式机的转化率相同，您将额外获得约1,991次购买 — 通过修复一次体验，总购买量增加了35%。
可能发生的情况
数据模式（同等参与度、灾难性结账下降）是以下方面的经典信号：
- 小屏幕上的付款表单摩擦（自动填写问题、表单布局）
- 结账时出现意外成本（运费、税费）导致贴纸震动
- 来宾签出不可用或移动设备上的登录墙
- 在移动设备上进行支付处理期间出现页面加载或超时问题
建议的后续步骤：
- 按产品类别细分移动购物车放弃率 — 对于高价商品是否更糟糕（表明存在移动支付信任问题）？
- 看看哪些营销渠道带来的移动流量最多 — 您是否在花付费媒体资金将人们送入一个支离破碎的移动funnel中？
- 检查“holiday_flash_sale”营销活动是否具有更好的结账转化 — 紧迫性驱动的营销活动可能会克服结账摩擦
您想要了解哪些，或者这些证据是否足以提供给您的UX和签出团队？
4. 把它变成一个决定
您：
那我该怎么办？
同事聊天响应：
根据数据显示的情况，我将重点介绍以下内容：
- 修复移动结帐 — 这不是渠道问题。 每个渠道都在以相似且健康的比率将人们转化为购物车，因此广告支出在整体上发挥作用。 收入将会丢失，特别是在该修补程序所属的移动结账流程中。
- 开始付款并形成摩擦。 这些是意图高远的移动购物者放弃购物的最常见原因。 提供移动钱包选项和缩短表格通常是最快的优势。
- 修复后重新检查。 结账后出货情况发生变化，请观察移动设备的购物车到购买率是否向桌面机的23.2%移动。
希望我将它另存为项目以便您可以跟踪它，或者在移动购物车购买次数低于阈值时设置警报？
发生了什么
在四个直白的问题中，同事帮助我们：
- 构建多步转化funnel并将购物车到购买标记为最大漏洞
- 排除营销渠道是造成这一情况的原因 — 每个渠道的泄露速度几乎相同
- 将实际问题隔离到移动结账中，并以购买量增加35%来量化修复
- 放弃进行特定的修复以确定优先级：移动支付和表单摩擦。 以台式机的23.2%转化率为基准