什么是 Adobe Customer Journey Analytics？用数据解锁完整客户旅程视角
CDP, Customer Journey Analytics, Martech
2025年10月11日
在数字时代，消费者与品牌的互动遍布网站、App、实体门店、邮件、社交媒体等多个触点。每一次互动都会产生大量数据，但这些数据往往分散在不同平台中，导致营销团队难以全面了解客户旅程，从而错失最佳的互动时机。
这正是 Adobe 推出 Customer Journey Analytics（CJA） 的初衷——帮助企业 整合各个客户触点的行为数据，并将其转化为可执行的洞察，实现真正以客户为中心的数据驱动决策。
本文将带你快速了解 CJA 的定位、功能、核心差异与导入建议，并为后续两篇实战与策略应用文章打好基础。
1. 为什么需要「跨渠道」的客户旅程分析？
随着 MarTech（营销科技）工具的普及，企业虽然拥有大量数据资源，却依旧难以回答这些问题：
- 为什么用户离开网站却不下载 App？
- 为什么 EDM（电子邮件营销）点击率高，但实际转化率低？
- 哪些设备组合或触点路径最容易带来转化？
问题的根源在于缺乏「数据整合与关联性视角」。Adobe Customer Journey Analytics 正是为此设计，能够提供 全渠道、多设备的客户行为轨迹分析能力。
2. Adobe Customer Journey Analytics 是什么？核心定位与功能简介
CJA 是建立在 Adobe Experience Platform（AEP） 之上的高阶分析工具，其最大特色在于 数据融合能力 与 旅程可视化分析。核心功能包括：
跨来源数据整合分析
可整合网站、App、CRM、POS、客服系统等第一方数据，构建统一的客户旅程数据模型。
实时分析与自定义报表
通过 Analysis Workspace 拖拽式界面，自由定义维度、指标与可视化报表。
旅程路径探索（Journey Pathing）
分析用户在不同设备与渠道的真实路径，找出转化或流失节点。
设备桥接与身份合并
自动整合同一用户在手机与电脑上的行为，建立完整的用户画像。
与 AJO、RT-CDP 无缝集成
分析结果可立即在 Adobe Journey Optimizer 中启用，实现实时个性化营销。
3. CJA 与传统分析工具（如 Adobe Analytics）的区别
虽然 CJA 与 Adobe Analytics（AA）同属 Adobe 的数据分析产品，但两者的定位与应用场景截然不同：
| 功能 / 平台 | Adobe Analytics (AA) | Customer Journey Analytics (CJA) |
|---|---|---|
| 数据来源 | 以网站 / App 数据为主 | 可整合多系统来源数据 |
| 分析维度 | 以预设 Schema 为主 | 可自定义 Schema，组合灵活 |
| 实时性 | 多为每日批处理 | 支持近乎实时分析 |
| 行为关联 | 以单设备为主 | 支持跨设备、跨渠道整合 |
| 操作界面 | 以 Report Builder 为主 | 以 Analysis Workspace 为主，视觉化更强 |
换句话说，AA 适用于追踪网站或 App 的互动行为，而 CJA 则帮助企业 从客户视角理解完整旅程与互动成效。
4. CJA 与 AJO、AEP 的整合价值
Customer Journey Analytics 并不是单一工具，而是 Adobe Experience Platform 生态系统 的重要组成部分。它与 Adobe Journey Optimizer（AJO） 及 Real-Time CDP（RT-CDP） 形成互补，构成一个「观察 → 分析 → 激活」的数据循环：
AEP / RT-CDP
汇总并持续更新第一方客户数据。
CJA
对这些数据进行可视化分析，发现转化瓶颈与洞察机会。
AJO
根据分析结果，自动触发个性化旅程与消息推送。
AEP / RT-CDP
汇总并持续更新第一方客户数据。
CJA
对这些数据进行可视化分析，发现转化瓶颈与洞察机会。
AJO
根据分析结果，自动触发个性化旅程与消息推送。
这种整合机制构成了从洞察到行动的闭环，将数据价值最大化。
5. 哪些企业 / 场景适合导入 CJA？
CJA 适用于多种行业，尤其适合以下场景的企业：
- 拥有多个客户触点（网站、App、门店、客服等）
- 拥有大量用户行为数据但分析零散
- 希望提升报表的「实时性与决策参考价值」
- 需要跨部门（营销、产品、运营）共享客户洞察
常见行业包括：零售 / 电商、金融保险、旅游、订阅型服务平台等。
6. 导入前的数据准备与建议
要充分发挥 CJA 的潜能，企业应做好以下准备：
定义数据来源与整合方式
确认各系统数据如何导入 AEP，如 Web SDK、API、批量上传等。
规划统一的数据模型与身份桥接逻辑
包括用户 ID、设备映射、事件定义等。
确保数据实时性与质量
避免延迟与字段错误，提升分析可信度。
培训内部使用者
熟悉 Analysis Workspace 的逻辑与可视化设计，以充分利用 CJA 的高灵活性。
7. 结语与导入 CTA
Adobe Customer Journey Analytics 为企业提供一个真正「以客户旅程为中心」的数据视角，不仅弥补传统分析的不足，还能与 Adobe MarTech 生态系统整合，形成 从观察到行动的实时决策闭环。
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