實作 Adobe Customer Journey Analytics (CJA) 涉及三個關鍵步驟：數據擷取、啟用和採用，以及啟動和 ROI。只要依照這些步驟，組織就能發揮 CJA 的全部潛力，最大限度地獲得投資收益。

隨著季節的變換，我們回味著秋天最後一抹鮮豔的色彩，並為冬天的悄然到來做好準備。在不同的文化中，從秋天到冬天的轉變是反思和準備的時刻，提醒我們，儘管變更看似嚴峻，卻是成長和復原力的必要條件。

相比之下，技術上的變更（例如實作新的分析工具）往往令人望而卻步，並伴隨著挑戰和不確定性。在本文中，我將概述推出 Adobe Customer Journey Analytics (CJA) 的清晰而務實的方法，將調整過程從季節調整轉變為增長機會，幫助您最大限度地實現投資價值，並為未來做好準備。

簡介與內容

組織致力於全面瞭解客戶，尋求跨通道分析，並找出客戶在裝置與平台之間移轉時的摩擦點。此分析對於最佳化歷程，以及確保品牌提供頂層、個人化的客戶體驗至關重要。CJA 是一款功能強大的工具，可全方位檢視客戶歷程。但是，沒有神奇的開關可以立即釋放 CJA 的全部力量。

原因

組織可能已投資 CJA，但卻未能充分發揮其潛力。有些組織僅限於使用網路數據，錯過了擷取和分析跨通道數據以獲得整體檢視的機會。另一些組織則面臨採用挑戰，由於支援技術的必要人員與流程之間缺乏協調，因此不確定在實作之後如何繼續。在本文中，我將概述實作或遷移至 CJA 的策略方法，專注於重要專案管理方面，以確保您擁有成功推出的全面計畫。

方式

為了成功採用和推出 Adobe Customer Journey Analytics，組織可以遵循強大的三工作流模型。

此模型著重於：

1) 數據擷取

2) 啟用與採用

3) 啟動和 ROI。

每個工作流都在發揮 CJA 的全部價值和確保成功實作方面扮演了關鍵角色。

1. 數據擷取

數據擷取 是 CJA 歷程中最重要也是通常最具挑戰性的一步。 我們的資料擷取目標是確保擷取資料能有效地準備並將來自各種來源的資料整合到CJA中。 任何強大 CJA 實作的基礎都是從數據開始。許多企業都管理多種網路和非網路數據來源，例如 CRM、行銷、行動、商店數據和調查數據。

• 擷取流程的第一步是確定並列出您想要整合到 CJA 的各種數據來源。如果您有建立整體客戶歷程視圖的短期、中期和長期計畫，在第一年整合所有數據來源時不要感到有壓力，這很重要。相反，請根據您團隊的能力，在第一年優先整合最重要的數據來源。考慮您希望連線的客戶歷程在第一年及之後的樣子。

• 這個優先順序非常重要，因為它可以讓您專注於發掘最有價值的分析，同時與您的業務目標保持一致。因此，第二步是依照您的業務目標和團隊的能力排定數據來源的優先順序。

• 確定數據來源並排定優先順序後，實際的整合工作就開始了。這涉及設定可擴充的管道，以確保擷取期間所有來源的數據品質和一致性。

• 在確定要擷取的數據來源後，必須跨這些來源使用共同的識別碼，才能建立統一、連線的客戶歷程視圖。

• 您還需要為每個數據來源設計結構描述，以確保正確擷取至 Adobe Experience Platform (AEP)。我們將在下一篇文章中根據數據類型探討結構描述的建立、適當的連接器以及其他技術細節。

• 確保數據品質：就像俗話說的「人如其食」，CJA 就是您所擷取的內容。在整個數據擷取過程中建立數據品質查核點非常重要。除了典型的工程檢查（例如比較傳送和接收的列數）以外，您應該根據想要追蹤的關鍵客戶歷程設定查核點。擷取數據後，檢查 CJA 是否準確反映了預期的數據量和數據集之間的連線。

  • 範例：如果您使用雜湊電子郵件 ID 連線網路數據與呼叫中心數據，則擷取到呼叫中心數據後，請考慮您打算揭露的、基於歷程的分析。檢閱客戶歷程的連線性和數量，以確保符合您打算擷取的分析。
  • 範例：數據擷取至 Adobe CJA 後，稽核主索引鍵（例如雜湊電子郵件 ID、客戶 ID）以可確保數據一致性與完整性。定期監控唯一識別碼計數，以偵測指出潛在數據遺失或重複的下降或尖峰。確保所有數據來源的主要索引鍵完整且一致，以便準確拼接客戶歷程。使用趨勢分析來識別異常現象，並快速解決 ETL 或來源問題。透過檢查空鍵、無效鍵或重複鍵來驗證數據品質。這種主動式監控有助於維護可靠的客戶歷程分析。
  • 範例：數據擷取至 Adobe CJA 後，稽核時間戳記對於精確的歷程排序至關重要。錯誤的時間戳記格式可能會在客戶歷程中錯誤放置數據，導致分析偏差。按天和小時定期檢閱數據，以確保不同來源的時間戳記都符合預期。驗證基於歷程的分析是否遵循邏輯順序——順序錯亂的時間戳記可能會打亂整個客戶歷程。確保擷取後的時間戳記準確性可以精確追蹤和分析各個接觸點的客戶互動。
  • 範例：持續監控所有數據來源的數據重新整理程序，對於維持數據正確性至關重要。請務必追蹤每個個別數據來源，以偵測可能會阻礙數據完全填入的任何滯後或中斷。即使某個來源出現微小的延遲或損毀，也可能導致數據不完整或遺失，進而影響整體的分析和決策過程。定期檢查這些問題可確保您的數據順暢地流動，並且在產生分析時保持可靠性。

2. 啟用與採用

• 我們此步驟的目標是讓團隊能夠有效地運用 CJA 的跨通道分析。擷取數據後，推出的下一個關鍵階段是啟用和採用，也就是我們在 CJA 推出計劃開始時腦力激盪的客戶歷程，以及我們擷取的數據所揭示的分析將真正實現。
• 首先，考慮業務的哪些部分將受益於從這些連線客戶歷程衍生的分析。有許多資源可用於學習如何在 CJA 中建立儀表板，但應首先啟用您的內部 Data Analytics 或 Center of Excellence 團隊。確保他們瞭解 CJA 這個「新興產品」，以及如何利用它來獲得有意義的分析。
• 接下來，請清楚傳達使用 Adobe Analytics (AA) 與 CJA 之間的差異。下表著重說明幾項主要差異，您可以根據組織的特定需求加以自訂。這一比較有助於釐清 CJA 相對於傳統 Adobe Analytics 提供的獨特優勢，尤其是圍繞跨通道分析的優勢。
• 透過 CJA 推動採用的一個優勢是，它與 AA Analysis Workspace 共用相同的 UI 程式碼庫，可讓分析師的學習曲線更加平緩。這裡的主要工作是提供全面的文件來說明啟用的功能。源自數據擷取步驟期間所建立結構描述的文件特別實用，因為它可以幫助分析師瞭解網路參與以外的變數如何映射。
• 此步驟涉及確定關鍵的內部和外部利害關係人——尤其是來自 Adobe Analytics 和組織內其他 BI 工具的超級使用者和數據消費者。建立結構化的溝通計畫（例如每月電子報、圓桌會議和研討會）將有助於教育並使他們完全瞭解和利用 CJA 的功能。

Adobe Analytics 與 Customer Journey Analytics 之間的主要差異

3. 啟動和 ROI

我們 CJA 推出計劃的第三個步驟著重於啟動和 ROI。此步驟的主要目標是展示我們的 CJA 投資報酬率 (ROI)。必須認識到，我們在此階段所能達到的大部分成就將取決於我們擁有的、與 CJA 相輔相成的技術堆疊。

使用 CJA 作為一項獨立技術，與其他重要的站內與站外啟用平台脫節，這並非一個可行的選擇。反之，CJA 大幅增強我們的站內與站外個人化引擎，無論其是 Adobe 解決方案還是其他平台。

為了有效證明 ROI，我們需要將從 CJA 中汲取的分析的可操作性與可度量的結果相結合，例如獲得的收入與提高的客戶體驗 (CX) 分數。所需的自訂量將取決於促進從 CJA 轉移客群的現有技術棧疊。

根據我們技術推出計畫的規模，我們可以將 CJA 的各種使用案例分類為「爬行」、「行走」和「奔跑」情境：

1. 跨通道分析報告：跨通道分析報告的一個重要使用案例是有效度量廣告投資報酬率 (ROAS)。透過 CJA，我們可報告轉換，而不論轉換發生在網路還是非網路平台上，讓我們可以準確地將銷售歸因到驅動這些轉換的行銷通道。
2. Target for CJA 報告：另一個重要的方面是 Target for CJA 報告，這對您的最佳化和個人化團隊尤其有利。Target for CJA 可以報告實驗活動的結果，並將重點放在由此產生的轉換上。透過利用擷取到 CJA 的 Target 實驗數據，此功能可讓團隊將轉換和參與歸因於特定的實驗活動，無論這些活動發生在何處。此功能為學習提供了真正的價值，並能夠將尚無結論或失敗的測試轉換為具體結果，進而為客戶提供更好的個人化體驗。
3. 從 CJA 建立客群並發佈至 RTCDP：如果您的組織使用 Adobe 的 Real-Time Customer Data Platform (RTCDP)，則 Customer Journey Analytics (CJA) 可以變得更加強大。AEP 中 CJA 與 RTCDP 之間的連結可讓您擷取客群以進一步啟動。這可將 CJA 分析套用至已識別的客群，藉此增強其可操作性。

對於已使用 Real-Time Customer Data Platform (RTCDP) 的組織而言，從 CJA 建立客群的能力可顯著增強目標策略。您可以直接在 CJA 中透過「客群」介面，或透過「自由格式表格」和「歷程畫布」等視覺效果來開發客群。這種靈活性可讓行銷人員根據從客戶行為和互動衍生的即時分析來定義區段，確保客群與其行銷目標相關且符合情境。

發佈後，這些客群即可與 RTCDP 中的現有客戶檔案無縫整合，促進精準的跨裝置和跨通道目標定位。使用者可以設定這些客群的重新整理頻率，確保其在時間敏感的行銷活動中保持最新狀態。由於此容量可容納最多 2,000 萬人的客群，且快速發佈程式只需幾秒鐘即可完成，因此組織能夠有效地運用歷程特定數據來完善個人化策略，並提升整體客戶參與度。