开始使用游乐场中的同事聊天

使用游乐场中的同事聊天来探索自然语言提示如何帮助您学习、调查和优化您的工作。 Playground提供了一些开始对话的示例方法,以便您快速了解同事聊天的作用。

IMPORTANT
请使用以下内容完成本练习:
  • 链接:ao.adobe.io
  • 实例:AEP GenAI - VA7
  • 沙盒: fsi-box

AI同事演示: weBank信用卡升级营销活动

本练习涵盖Real-Time CDP和Adobe Journey Optimizer。

您是数字优先金融服务公司​ weBank ​的CX Enterprise战略专家。 使用AI同事从原始数据转换为实时营销活动 — 完全通过对话。

第1部分:了解您的业务

1.1 — 获取地层

提示

概述我的沙盒 — 我有多少受众、数据集和目标?

预期的结果

Co-worker在秒内返回完整的沙盒清单:

资源
Count
受众
21
数据集
30
架构
28
3
目标
1 (Amazon S3)
历程
0

1.2 — 已存在哪些受众?

提示

按大小列出我的所有受众

预期的结果

Co-worker按大小列出了21个受众,从8,012个配置文件向下到0:

类别
受众
用户档案
倾向分数
信用卡升级高
1,195
倾向分数
媒介
4,113
倾向分数
8,012
抵押贷款倾向
1,233
抵押贷款倾向
媒介
4,141
抵押贷款倾向
7,946
帐户价值层
+500K
4,377
帐户价值层
250-50万
4,537
帐户价值层
100-250K
2,666
帐户价值层
50-10万
894
帐户价值层
<50K
846
人口统计
女性
6,719
人口统计
男性
6,601
地域
东岸
2,260
地域
西海岸
1,740
渠道选择加入
电子邮件
6,597
渠道选择加入
短信
6,675
生日
本月的生日
0
生日
7天内
0
生日
今天
0
生日
未来30天
0

所有生日受众当前都显示0,因为它们依赖于时间。

1.3 — 哪些数据会馈送这些受众?

提示

我有哪些数据集包含客户数据?

预期的结果

Co-worker标识两个关键业务数据集和相关系统数据集:

数据集
描述
weBank: CRM
客户个人资料/帐户数据(个人资料+启用身份)
WeBank:客户操作
行为事件数据(个人资料+身份已启用)

用于参与信号的系统Journey Optimizer数据集包括电子邮件跟踪、推送跟踪、同意和消息反馈。

第2部分:发现正确的字段

2.1 — 查找帐户值字段

提示

哪些字段与帐户值或余额相关?

预期的结果

同事在​ weBank: CRM ​数据集中显示主字段和相关字段:

字段
注释
_aepgenai_va7.fsiBankAccountDetails.totalAccountValue
主要字段;在所有5个帐户值层受众中使用
numberOfAccounts
相关字段
accountType
相关字段
currentStatement
相关字段
actionAmount
相关字段

2.2 — 查找信用卡字段

提示

查找与信用卡或卡类型相关的字段

预期的结果

同事在​ weBank: CRM ​架构中标识这些字段:

字段
描述
_aepgenai_va7.fsiBankAccountDetails.creditcardType
商店卡类型(Visa、Mastercard、Amex)
_aepgenai_va7.fsiBankAccountDetails.creditcardHolder
持卡人姓名

2.3 — 地理领域

提示

是否存在用于家乡州或地区的字段?

预期的结果

同事识别​ weBank: CRM ​数据集中的地理字段:

字段
注释
homeAddress.state
美国州的缩写;用于东海岸的生活和西海岸的生活
homeAddress.stateProvince
还找到
homeAddress.region
还找到
placeContext.geo.stateProvince
还找到

第3部分:找到合适的再激活营销活动受众

3.1 — 请求AI帮助您找到合适的受众

提示

帮我查找或创建适合的信用卡重新激活营销活动受众 — 我想定位那些在信用卡升级中度倾向较高或中等但尚未采取行动的客户

预期的结果

Co-worker找到两个从未在历程或目标中定位的候选受众:

受众
用户档案
信用卡升级高
1,195
信用卡升级Medium
4,113

建议的选项:

选项
方法
A
直接将两者与历程分支结合使用 — 为High提供积极优惠,为Medium提供培养
B
使用升级排除逻辑创建派生的区段区段,以实现更干净的管理

组合大小:约5,308个配置文件

3.2 — 创建Precision受众

提示

创建受众群,这些客户属于“倾向:信用卡升级上限”受众并且帐户价值超过250,000美元且已选择加入电子邮件

将其命名为​白金级升级 — 符合条件的高值电子邮件→选择批次→批准计划

预期的结果

同事将ML倾向、财务价值和渠道资格叠加到一个精确区段中 — 通常需要数据团队票证的工作。

3.3 — 估算大小和瀑布

提示

这个观众有多少? 给我看看瀑布的破裂情况。

预期的结果

同事返回实时配置文件计数估计值以及可视化瀑布图:

筛选步骤
结果
信用卡升级高倾向
大约1,195个配置文件
+帐户价值超过25万美元
进一步缩小
+电子邮件选择加入
最终可寻址计数

这会准确显示哪个条件是最大的过滤器,以及是否放松标准。

3.4 — 检查类似受众

提示

是否存在与我刚刚创建的受众类似的现有受众?

预期的结果

同事确认不存在单个组合受众,但所有构建基块都已存在:

构建基块
详细信息
倾向:信用卡升级上限
得分≥90
帐户值:250-500K
现有受众
帐户值:+500K
现有受众
电子邮件选择加入
consents.marketing.email.val = "y"

同事确认没有复制风险,并建议继续。

第4部分:构建历程

4.1 — 将历程创意以您的数据为基础

提示

基于金融服务业的常见用例,建议一些我能与我的受众一起创建的快速入选历程

预期的结果

同事根据实际受众提出了五个具体的历程想法:

历程想法
受众
生日忠诚度触点
7天内的生日+帐户值层
信用卡升级培养
CC升级高+电子邮件选择加入
抵押贷款区域外联
抵押贷款高+东/西海岸
财富层级顾问升级
帐户值:+500K
选择加入跨渠道激活
电子邮件选择加入减短信选择加入

4.2 — 创建信用卡升级历程

提示

使用受众“白金升级 — 符合高价值电子邮件条件”创建历程。 发送推送通知,介绍weBank白金卡优势。 等待3天。 如果客户尚未申请,则发送包含有限时间选件的短信,该优惠在12个月内有效,可于余额转账时提供0%。 再等五天。 如果仍然没有申请,请发送一封邀请个人银行家的最终推播通知。

审核计划→批准计划→授予权限

预期的结果

Co-worker从单个自然语言描述创建完整的3接触、双渠道历程,包括等待时间限制、条件检查和不断提升的优惠。

4.3 — 附加练习:从图像创建旅程

提示

从我上传的图像创建此历程

预期的结果

同事会读取上传的图像(包括节点、渠道、等待时间和条件),并在Journey Optimizer中生成完整历程。 这会将规划工件直接转换为可部署历程。

4.4 — 检查冲突

提示

是否有任何活动历程可能与我刚刚创建的历程冲突?

预期的结果

同事会自动检查所有活动历程中的受众重叠、计划冲突以及渠道饱和度。

第5部分:将历程流失转化为新受众

5.1 — 确定流失点

提示

向我展示我刚刚创建的历程,并确定哪个步骤的流失率最大

预期的结果

同事会分析历程步骤事件并显示退出率最高的节点。 例如:

68%收到第一封电子邮件的用户档案从未打开过该电子邮件,并在短信步骤之前退出。

5.2 — 创建流失受众

提示

将这些历程流失转化为新受众 — 进入白金升级历程但从未进入短信步骤的人

将其命名为​白金级升级 — 向无响应者发送电子邮件 →选择批次→批准计划

预期的结果

同事根据历程行为数据(进入历程但未进展到SMS步骤的用户档案)创建新受众。 此受众可立即用于后续营销活动。

5.3 — 重新激活流失

提示

为“白金升级 — 电子邮件无响应者”受众创建重新激活历程。 尝试另一种方法 — 首先发送推送通知,强调限时提供的75,000点额外积分,等待2天,然后发送直邮邀请访问其本地分支机构。

审核计划→批准计划→授予权限

预期的结果

Co-worker使用不同的渠道和消息传送为非响应者创建专门的恢复历程。 现在,您已完全通过对话关闭了转换泄露的循环。

第6部分:自动QA和验证

6.1 — 数据刷新和摄取运行状况检查

提示

馈送我的受众的数据集是否存在数据质量问题? 检查weBank: CRM和weBank:客户操作的摄取运行状况

预期的结果

同事报告每个数据集的摄取健康状况:

数据集
状态
详细信息
weBank: CRM
健康
已摄取39条记录,32条记录到配置文件,无失败次数
WeBank:客户操作
次要标志
已摄取441条记录;35条已过期时间戳;约8%的记录因TTL窗口而被排除

建议:查看TTL设置或检查源系统是否存在过时记录。

6.2 — 在发布之前验证历程

提示

查看白金升级历程是否有错误或质量问题 — 检查是否存在缺少等待计时器、无结尾路径、缺少渠道配置和受众资格差距

预期的结果

同事会检查历程结构并标记问题,例如:

问题类型
示例
死端路径
不以结束节点结尾的路径
渠道配置
操作缺少渠道表面配置
等待计时器
可能导致SLA问题的计时器
内容
缺少内容的节点

第7部分:监测和治理

7.1 — 随时间跟踪受众健康状况

提示

向我显示“倾向性:信用卡升级最高”受众在过去30天中的变化

预期的结果

同事通过趋势分析返回受众增长或减少的时间系列视图,可帮助您识别ML模型的评分是正在漂移还是上游数据更改正在影响资格鉴定。

7.2 — 诊断更改

提示

为什么“帐户值:+500K”受众最近减少了?

预期的结果

Co-worker通过以下方式分解更改来执行因果分析:

因素
问题
数据新鲜度
是否存在摄取间隙?
合并策略更改
配置文件拼接是否发生了变化?
上游源更改
CRM数据是否停止流动?
实际客户行为
账户价值真的下跌了吗?

这取代了1-2天的分析师分类工作。

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