透過同事聊天分析Customer Journey Analytics資料
Adobe CX Enterprise Co-worker Chat可以執行進階資料分析，而以前只能在Analysis Workspace中執行這種分析。 Co-worker Chat會存取您Customer Journey Analytics資料檢視中的資料，讓您探索該資料並獲得自然語言提示的答案。
開始分析之前，請先瞭解同事聊天介面和設定選項，然後確定同事已連線至Customer Journey Analytics以及包含您要使用之資料的資料檢視。
開始使用同事聊天
介面和設定選項
在使用「同事聊天」處理Customer Journey Analytics資料之前，請先瞭解如何登入及管理下列功能的設定選項：
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聊天輸入
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交談
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Marketplace
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MCP伺服器
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記憶體
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外掛程式
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技能
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及更多內容
如需詳細資訊，請參閱同事聊天使用者介面指南。
Customer Journey Analytics的使用案例
您可以檢視Customer Journey Analytics使用案例和從業人員在Adobe CX Enterprise Co-worker Chat中使用的範例提示。 每個提示都是為複製而建置，會根據您自己的資料和內容進行調整，並透過對話進行細化。
如需詳細資訊，請參閱使用案例。
確認同事聊天已連線至Customer Journey Analytics
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在同事聊天中，確認同事已連線至Customer Journey Analytics：
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在左側邊欄中選取MCP圖示，然後確定連線的MCP伺服器清單中有cja-mcp。
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（條件式）如果尚未連線cja-mcp，請選取新增MCP伺服器，在 伺服器名稱 欄位中指定cja，並在它出現時加以選取，然後選取新增伺服器。
連線到正確的資料檢視
資料檢視是Customer Journey Analytics中的容器，可決定如何解譯資料。
您可能會存取Customer Journey Analytics中的各種資料檢視，每個檢視都包含Co-worker在分析資料時可使用的不同維度和量度。
決定您要使用哪些資料檢視
告訴同事您要回答的問題型別，並詢問您有權存取哪些資料檢視最適合提供該資訊。 您也可以將資料檢視設定為記憶體中的偏好設定。
您：
我感興趣的是瞭解客戶在客戶歷程中何時流失。 我在Customer Journey Analytics中可以存取哪些資料檢視，以便回答這個問題？
同事聊天回應：
您可以存取三個資料檢視。 Customer lifecycle資料檢視包含以下維度和量度，最適合回答您的問題。
您：
很好，讓我們使用該資料檢視。
同事聊天回應：
好的，我將使用Customer lifecycle資料檢視來回答此聊天工作階段中未來的問題。
在記憶體中新增資料檢視偏好設定
Co-worker Chat包含記憶體功能，可讓您存取跨越所有聊天內容的資訊。 將您偏好的資料檢視新增為同事記憶體的偏好設定，會是個好做法。
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在「同事聊天」的左側導覽中，選取「記憶體」圖示。
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在「記憶體」頁面的「預存的偏好設定」段落中，指定您希望「同事聊天」在聊天中使用的一或多個資料檢視。
左側邊欄中的
在Customer Journey Analytics中分析
Co-worker建立視覺效果後，您可以在Customer Journey Analytics中開啟Analysis Workspace的視覺效果，以更精細的控制功能進行更深入的分析。 視覺效果會在Customer Journey Analytics的新Analysis Workspace專案中開啟。
若要在新的Analysis Workspace專案中開啟視覺效果：
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選取「在CJA中分析」（位於在Co-worker中建立的任何視覺效果旁）。
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在Customer Journey Analytics中開啟視覺效果後，您可以使用Analysis Workspace拖放瀏覽器介面進行修改、進一步製作分析、建立對象等。 您甚至可以和您選擇的任何人共用您的Workspace專案。
如需Analysis Workspace的詳細資訊，請參閱Analysis Workspace概觀。
範例：尋找客戶流失的位置
您可以要求「同事聊天」使用您的資料來分析任何業務問題。
例如，身為行銷經理、銷售人員或成長負責人，您可能想要瞭解客戶在哪裡捨棄購買路徑、他們為什麼捨棄，以及可以採取哪些措施來推動更高轉換率。
您可以問的問題型別
您不需要知道「流失視覺效果」是什麼，或哪個量度屬於哪個位置。 請改用簡單的語言描述您關心的結果：
- 「在購買的過程中，我們在哪裡失去客戶？」
- 「從產品檢視到結帳，我的完整轉換funnel是什麼？」
- 「哪些行銷管道在購物車和購買之間洩漏最多？」
- 「在行動裝置或桌上型電腦上放棄購物車的情況更糟糕嗎？」
- 「付費社交網站的訪客與電子郵件的訪客的轉換有不同嗎？」
交談
1. 從業務問題開始
您：
在購買途中，我們會在哪裡失去人員？
同事聊天回應：
請注意，「同事聊天」會選擇正確的視覺效果、排序接觸點，甚至新增建議的後續步驟。
這是funnel的問題 — 讓我執行轉換funnel，以檢視購買路徑上下降發生在何處。
以下是您失去人的地方：
重大發現：要購買的購物車是您最大的流失
28,463個人將商品加入購物車，但從未完成購買。 這相當於83.6%的購物車對購買量下降率，是目前最大的單一故障點。
若以美元計算，這些購物車加貨者中只要轉換10%，就能增加約2,846筆購買。 在目前的資料規模下，這是表格上可能尚存的重大收入。
這告訴您優先順序的內容：
建議的後續步驟：
- 依行銷管道劃分購物車放棄率 — 某些管道是否帶來低意圖流量，這些流量新增至購物車但從未購買？
- 依裝置型別檢視購物車放棄率 — 行動結帳摩擦是否會造成轉換次數？
- 識別哪些產品最遭捨棄 — 價格問題？ 送貨驚喜？
您想讓我深入瞭解其中的哪些專案？ 管道劃分會直接告訴您哪些行銷動作會帶來「幾乎買家」或實際買家。
2. 深入探查洩漏
您：
好，讓我們依行銷管道來劃分
同事聊天回應：
有一個自訂 行銷管道 維度。 讓我提取funnel，然後計算每個管道的轉換率，並識別每個管道的洩漏點。
裁決：洩漏不是通道特定的
這是個很有啟發性的發現。 以下是每個管道的funnel劃分：
主要外賣點：
- 所有管道的購物車對購買量下降都一樣是不良的(83-84%)。 這表示問題不在於流量品質 — 每個管道都會提供類似的參與訪客。 洩露的是您的結帳體驗本身，而不是您的行銷。
- 沒有管道在轉換方面要好或壞很多。 整體轉換率在3.8%和4.2%之間緊密叢集，每個工作階段的收入幾乎相同（495美元至512美元）。
- 數量影響最重要的地方：付費搜尋的絕對損失人數最多（9,015個購物車放棄），接著是有機搜尋（6,449個損失）。 這些是價值最高的商機，因為它們帶來的流量最多。
這會在策略上告訴您什麼
行銷管道正在完成他們的工作 — 它們讓人們對它們感興趣並以類似的速率加入購物車。 問題是行銷的下游：您的結帳和付款流程是資金流失的地方。
建議的下一個調查：
- 依裝置型別劃分購物車放棄率 — 行動結帳是損壞還是令人沮喪？
- 看看哪些產品最容易被捨棄 — 結帳時有價格或運送驚喜嗎？
- 檢查「holiday_flash_sale」行銷活動是否有更好的結帳轉換 — 急迫性導向的行銷活動可能會克服結帳摩擦
您接下來要探索哪個角度？
3. 繼續調查
您：
有意思。 讓我們嘗試依裝置型別劃分。
同事聊天回應：
已找到：行動簽出已中斷
在結帳之前，所有裝置中的funnel都相同，然後行動裝置就會掉落懸崖：
確鑿證據
行動裝置上的瀏覽和加入購物車的體驗相當不錯（相同的瀏覽率約為45%，加入購物車的率約為55%）。 人們也同樣感興趣和參與。 但行動結帳流程中的某些專案會扼殺轉換次數。
收入機會
如果行動結帳的轉換率與桌上型電腦的轉換率相同，您將會額外購買約1,991件，修正一次體驗後，購買量會增加35%。
可能發生的情況
資料模式（平等參與、災難性的結帳下降）是下列專案的典型訊號：
- 小熒幕上的付款表單摩擦（自動填寫問題、表單版面配置）
- 結帳時發現意外成本（運費、稅金），造成貼紙震動
- 訪客簽出不可用或行動裝置上的登入留言板
- 在行動裝置上進行付款處理期間，出現頁面載入或逾時問題
建議的後續步驟：
- 依產品類別劃分行動購物車放棄率 — 高價商品會更糟糕嗎（建議行動支付信任問題）？
- 看看哪些行銷管道帶來的行動流量最多 — 您花在付費媒體上的錢將人們送到中斷的行動裝置funnel中嗎？
- 檢查是否有頁面或網站區域訊號 — 我們是否能看到行動使用者在放棄前最後點選的結帳頁面？
您想要探索哪些，或此證據是否足以帶給您的UX和結帳團隊？
4. 將其轉換為決定
您：
那我該怎麼辦？
同事聊天回應：
根據資料顯示內容，我會聚焦於以下位置：
- 修正行動簽出 — 這不是頻道問題。 每個管道都會以類似且健康的比率將人們轉換為購物車，因此廣告支出是全面運作的。 該收入會遺失，尤其是修正所屬的行動結帳流程。
- 開始付款和表單摩擦。 這些是高意願行動購物者放棄購物車的最常見原因。 提供行動電子錢包選項和縮短表格通常是最快的贏家。
- 修正後重新檢查。 結帳變更送貨後，請注意行動裝置的購物車對購買率是否朝桌上型電腦的23.2%移動。
希望我將此專案儲存為專案，以便您進行追蹤，或是在行動購物車到購買次數降到臨界值以下時設定警報？
剛發生的事
在四個直白的問題中，同事幫助我們：
- 建立多步驟轉換funnel，並將購物車對購買標示為最大流失
- 排除行銷管道是造成問題的原因 — 每個管道洩漏的速度幾乎相同
- 將真正的問題隔離到行動結帳中，並以35%的購買量來量化修正
- 離開時可設定優先順序：行動支付與表單摩擦。 以桌上型電腦的23.2%轉換率為基準