
什么是 Adobe Customer Journey Analytics?用数据解锁完整客户旅程视角
Adobe Experience Platform & Realtime CDP, Customer Journey Analytics
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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