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Dans l'espace de travail GitScrum, vous n'avez plus à jongler entre des tableaux de bord. En connectant Adobe Analytics via cet MCP, Claude accède directement aux données d'entreprise complexes pour segmenter et auditer instantanément les tendances de conversion sans effort manuel.
Claude
ChatGPT
Cursor
Gemini
Windsurf
VS Code
JetBrains
VercelConnecté via catalogue Vinkius · Sans carte
task.delegate()
Vous décrivez la tâche pour Claude, par exemple : « Peux-tu me récupérer le taux d'engagement moyen sur les fonctionnalités X et Y des trois derniers mois en te basant uniquement sur Adobe Analytics ? »
Claude utilise votre MCP pour interroger le système d'analyse. Il sélectionne les dimensions et métriques nécessaires, exécutant ainsi la requête complexe en coulisses.
Claude reformule les données brutes dans un format structuré (JSON ou texte) directement dans le corps de la tâche, prêt à être revu et validé par l'équipe.
task.create()
Copie. Colle dans une tâche GitScrum avec Claude. C'est fait.
J'ai besoin de vérifier si le taux de rebond que j'utilise dans notre sprint est toujours pertinent aujourd'hui.
Claude, en utilisant l'MCP Adobe Analytics, liste-moi les métriques disponibles pour la suite de rapports 'Comportement Utilisateur'. Je veux m'assurer qu'il n'y a pas une meilleure métrique que nous pourrions utiliser dans nos tickets GitScrum.
Le marketing vient de lancer trois campagnes et je dois savoir immédiatement quels segments d'utilisateurs ont été touchés différemment.
Claude, utilise l'MCP Adobe Analytics pour lister tous les segments d'audience créés au cours du dernier trimestre. Peux-tu me détailler ceux qui sont liés à des campagnes de conversion spécifiques ? Je dois le savoir avant notre standup.
Nous avons une baisse d'engagement sur la page de paiement. J'ai besoin de voir où les utilisateurs décrochent exactement dans leur parcours.
Claude, je veux que tu utilises l'MCP Adobe Analytics pour me fournir un rapport synchrone détaillé du parcours utilisateur pour le tunnel de conversion principal. Je cherche à identifier la dimension qui montre une chute soudaine d'engagement.
Avant, pour évaluer le succès d'une fonctionnalité ou la performance d'un sprint, nous devions passer un temps fou à naviguer entre les outils. Il fallait exporter manuellement des données depuis Adobe Analytics, les nettoyer dans Excel, puis les réimporter dans GitScrum. Ce processus de copier-coller est lent et source d'erreurs.
Maintenant, le flux change radicalement. Vous créez une tâche dans GitScrum ; Claude lit la demande et exécute l'audit complexe via notre MCP Adobe Analytics. Le rapport complet arrive directement dans votre ticket, vous faisant gagner des heures de travail répétitif sur l'analyse manuelle.
Ouvrir ce flux dans GitScrum →Quand une équipe produit doit réévaluer le backlog, la première étape est souvent de valider si l'hypothèse de départ tient toujours. Manuellement, cela implique de demander des rapports spécifiques sur les dimensions et métriques pour confirmer l'état actuel du marché ou de l'utilisateur.
Avec Claude et cet MCP, vous demandez simplement l'audit requis. L'intelligence artificielle fournit immédiatement le contexte nécessaire au sein même de GitScrum. Vous ne devinez plus ; vous agissez sur des données vérifiées.
claude.ask()
Claude, peux-tu utiliser l'MCP Adobe Analytics pour me générer un tableau comparant les performances des trois dernières versions du site ? Je veux auditer les dimensions clés et identifier les tendances d'amélioration.
J'ai besoin de savoir quels sont tous les report suites disponibles. Peux-tu me les lister via l'MCP Adobe Analytics ?
Claude, je travaille sur une nouvelle fonctionnalité. Utilise le MCP pour récupérer toutes les données de performance utilisateur liées à cette feature afin que nous puissions planifier son intégration dans notre prochain sprint.
Quelles sont les meilleures pratiques pour gérer et auditer nos segments d'audience en utilisant l'MCP Adobe Analytics ?
tools.list()
Chaque outil est une opération que Claude exécute pour toi.
| tool_name | operation |
|---|---|
| list_report_suites | Claude peut lister toutes les suites de rapports disponibles. Cela vous permet d'identifier rapidement le périmètre analytique dont votre équipe a besoin pour un projet. |
| get_metrics | Cette fonction permet à Claude d'afficher la liste des métriques spécifiques (comme 'taux de clics' ou 'nombre d’utilisateurs') au sein d'une suite de rapports ciblée. C'est crucial pour l'audit technique. |
| get_dimensions | En utilisant cet outil, Claude récupère les dimensions disponibles pour une suite de rapport spécifique (comme 'type d'appareil' ou 'page visitée'). Cela assure que vous n'oubliez aucun angle lors de la planification du sprint. |
| get_report | Vous soumettez un corps JSON contenant une requête analytique. Claude exécute cette requête complexe via l'MCP et récupère le rapport final, ce qui remplace des heures de configuration manuelle. |
| list_segments | Claude peut récupérer la liste complète des segments d'audience définis dans Adobe Analytics. Cela aide les chefs de projet à vérifier si les critères de segmentation sont toujours pertinents pour nos objectifs marketing. |
grade
A+
tools
5
auth
Requis
catalog
Vinkius
faq.read()
Gratuit pour petites équipes. Configure en 5 minutes. Annule à tout moment.
GitScrum liste ce MCP comme partenaire Vinkius. Les installations se font sur Vinkius.
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