COVID-19 的爆發改變了許多人的消費習慣，也凸顯了管道數位化的重要性。對品牌而言，建立覆蓋線上和線下的完整且愉悅的客戶體驗變得意義非凡。Adobe 近日宣布針對客戶旅程分析（Customer Journey Analytics）進行功能上的提升，藉由 AI 提供更深入的見解，同時釋放更多資源。本次更新將原本廣受歡迎的 Adobe Analytics 功能作用於包含網站在內的全通路資料庫。經由 Adobe 的人工智慧技術Adobe Sensei，企業可以取得經過時間考驗的演算法（在大量資料庫上進行訓練），產生更能精準掌握客戶體驗和業務績效品質的洞見。

異常檢測（現已推出）

異常檢測（Anomaly Detection）是 Adobe Analytics 中最受歡迎的功能之一，可用來查看網路體驗的哪個部份推動或損害銷售業績，讓團隊加速特定的行銷活動或即時發布快速修復。

Adobe 首次在客戶旅程分析中提供了異常檢測功能。這是特意為此而設計的專用 AI，使用者可更清楚理解客戶支援和行動應用程式等通路之間發生的「交接」，能夠透過數據分析識別痛點或進一步改善體驗，更讓品牌與消費者之間的互動更加緊密和直覺化。

貢獻分析（即將推出）

若企業從資料庫中發現異常動態時，可以從根本原因的進一步分析中受益。假設一家媒體公司發現用戶參與度大幅下降，經由貢獻分析（Contribution Analysis），他們可能發現某個瀏覽器可能是帶來這一變化的首要懷疑對象，就可以由此深入調查。而這一貢獻分析（Contribution Analysis）功能即將在客戶旅程管理中發佈。假設某個常客計劃的參與度大幅下降，通過在客戶旅程分析中上的貢獻分析，企業就能夠更清楚看到客戶在線上看到的會員福利與銷售代表親自展示的福利計劃有何差異。

智慧警報（即將推出）

在開發 Adobe Analytics 的 AI 和機器學習功能時，Adobe 意識到許多團隊不知道自己的盲點，有一些信號深深隱藏在數據中，即使熟練的數據科學家在建立組織的分析實務時也可能無法充分理解。借助智慧警報，企業可以依靠Adobe Sensei 進行繁重的工作—發現「未知的未知」。

考慮到企業合併通路時需要處理的數據量增加，將這項功能內建到客戶旅程分析中至關重要。無需用戶主動要求，客戶旅程管理的智慧警報會自動顯示尚未引起注意的見解。隨著企業開始處理警報，人工智慧也將變得更智慧，並開始呈現客製化的內容。

透過此次 Adobe 客戶旅程管理的更新，未來企業將可以藉由 Adobe 的人工智慧技術 Adobe Sensei 增強功能，合併銷售點數據與網站和應用程式發出的信號，將客服中心的洞見與常客計劃和數位數據結合，透過共同語言將不同客戶數據集整合在一起，更加即時且靈活的採取行動以改善客戶體驗。