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Fullstory

Die Plattform für Verhaltensdaten von Fullstory hilft Technologieführern, bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen. Durch das Einspeisen digitaler Verhaltensdaten in ihren Analytics-Stack erschließt die patentierte Technologie von Fullstory die Leistungsfähigkeit hochwertiger Verhaltensdaten im großen Maßstab und verwandelt jeden digitalen Besuch in umsetzbare Insights.

Diese Integration wird von Fullstory gepflegt.

Über diese Integration

Sie können Fullstory-Insights in Braze nutzen, um ein lückenloses Bild des Website- oder App-Erlebnisses Ihrer Nutzer:innen zu erstellen und so hochgradig kontextuelles Messaging zu ermöglichen. Die Session Summary API von Fullstory ermöglicht es, detaillierte Metadaten zum Browsing-Verhalten von Nutzer:innen zu erfassen und in Braze-Nachrichten zu verwenden. Das ist besonders leistungsstark, wenn es in einer mehrstufigen Messaging-Journey wie einem Canvas eingesetzt wird.

Der Realtime-Wert der Session-Summary-Daten von Fullstory lässt sich am besten über Connected-Content nutzen. Indem Sie Connected-Content in einem Canvas-Context-Schritt verwenden, können Sie die Daten von Fullstory über die gesamte Canvas-Journey von Nutzer:innen hinweg speichern und in allen nachfolgenden Canvas-Schritten verwenden. So entfällt auch die Notwendigkeit, diese Daten über angepasste Events oder Attribute in ein Braze-Nutzerprofil zu schreiben.

Im folgenden Beispiel werden Canvas-Context-Daten in einem Agent-AI-Canvas-Schritt genutzt, um die optimale Nachricht zu generieren, die Nutzer:innen dazu ermutigt, einen abgebrochenen Warenkorb wieder aufzugreifen. Sie können die Daten jedoch auch nutzen, um die Nachricht direkt zu personalisieren, die Journey von Nutzer:innen über Zielgruppenpfade zu steuern oder den Text bzw. die Assets in nachfolgenden Messaging-Schritten festzulegen.

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, benötigen Sie Folgendes:

Voraussetzung Beschreibung
Ein Fullstory Session API Authorization Token Siehe Schritt 1 in diesem Leitfaden.
Ein aktiviertes Braze Connected-Content Authorization Token Siehe den Hinweis zum Early Access in diesem Abschnitt.
Ein Braze-Canvas-Context-Schritt Siehe den Hinweis zum Early Access in diesem Abschnitt.
Ein aktivierter Braze AI Agent-Schritt Siehe den Hinweis zum Early Access in diesem Abschnitt.

Fullstory integrieren

Schritt 1: Fullstory für die Session Summary API einrichten

Schritt 1.1: Authentifizierungstoken für den Session Summary API-Endpunkt abrufen

So erstellen Sie einen Fullstory API-Schlüssel:

  1. Gehen Sie in Fullstory zu Settings > API Keys.
  2. Wählen Sie die Berechtigungsstufe Standard aus.
  3. Kopieren Sie den Schlüsselwert sofort, da er nur einmal angezeigt wird.

Schritt 1.2: Session-Summary-Profil-ID erstellen

Erstellen Sie gemäß der Anleitung von Fullstory ein Session-Summary-Profil über den dafür vorgesehenen Endpunkt. Hier legen Sie fest, welche Art von Daten die Session-Summary-Antwort an Braze liefern soll.

In der Antwort auf diese Anfrage stellt Fullstory eine Session-Profil-ID bereit. Diese Profil-ID ist ein wesentlicher Bestandteil des Connected-Content-Anfragekörpers, der im folgenden Anwendungsfall verwendet wird.

Schritt 2: Connected-Content-Token-Authentifizierung erstellen

  1. Gehen Sie in Braze zu Settings > Workspace Settings > Connected Content > Add Credential > Token Authentication.
  2. Benennen Sie die Authentifizierung fullstory.
  3. Fügen Sie den Header-Schlüssel „Authorization“ hinzu. Geben Sie den Header-Wert ein, den Fullstory im vorherigen Schritt bereitgestellt hat.
  4. Geben Sie unter Allowed Domain den Wert api.fullstory.com ein.

Screenshot von Braze mit den Feldern „Edit Credential“

Anwendungsfälle

Dynamische Nachrichten-Journeys erstellen

Mit den Activation Streams von Fullstory können Sie Braze Canvases unmittelbar nach wichtigen Nutzerinteraktionen triggern. Die Stärke dieser Integration liegt in der eindeutigen client_session_id (zugänglich über {{canvas_entry_properties.${client_session_id}}}), die das System automatisch von Fullstory an Braze übergibt. Diese ID fungiert als Schlüssel und ermöglicht es Braze, die vollständige Sitzungszusammenfassung dessen abzurufen, was die Nutzer:innen erlebt haben.

Durch die Nutzung von Canvas-Context-Schritten und Connected-Content können Sie diese ID verwenden, um eine API-Anfrage an Fullstory zu senden, die Sitzungsdaten abzurufen und sie als Variable für die spätere Verwendung im Journey zu speichern.

Braze-Canvas-Context-Schritt, der zeigt, wie die Kontextvariable „summary_result“ erstellt und mit einem Connected-Content-Aufruf an Fullstory befüllt wird, um eine Sitzungszusammenfassung abzurufen

Verwenden Sie mit dem zuvor erstellten Autorisierungs-Token die folgende Anfragestruktur, um die Daten der Sitzungszusammenfassung abzurufen.

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{% connected_content https://api.fullstory.com/v2/sessions/{{canvas_entry_properties.${client_session_id} | url_encode}}/summary?config_profile=[YOUR-FULLSTORY-PROFILE-ID] :auth_credentials fullstory :save summary_result %}
{{summary_result | as_json_string }}

In diesem Stadium kann der Canvas auf die Antwort des Connected-Content-Aufrufs zugreifen, die den gesamten Nachrichten-Payload für die Sitzung der Nutzer:innen enthält.

Beispiel-Payload der Session Summary API
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{
    "response": {
        "primary_goal": "User attempted to update payment method.",
        "issues_encountered": [
            "Received 'invalid card number' error twice.",
            "Clicked 'Submit' button multiple times with apparent frustration (based on event patterns)."
        ],
        "final_action": "Navigated away from payment page to dashboard.",
        "reason_for_termination_suggestion": "Could not update payment method successfully.",
        "help_pages_visited": [
            "/help/payment-errors"
        ]
    },
    "response_schema": {
        "type": "OBJECT",
        "properties": {
            "primary_goal": {
                "type": "STRING",
                "description": "A summary of the user's main objective during the session."
            },
            "issues_encountered": {
                "type": "ARRAY",
                "description": "A list of problems or errors the user faced.",
                "items": {
                    "type": "STRING",
                    "description": "A description of a single issue."
                }
            },
            "final_action": {
                "type": "STRING",
                "description": "The last significant action the user took before the session ended."
            },
            "reason_for_termination_suggestion": {
                "type": "STRING",
                "description": "A suggested reason for why the user ended their session."
            },
            "help_pages_visited": {
                "type": "ARRAY",
                "description": "A list of URLs for help or documentation pages the user visited.",
                "items": {
                    "type": "STRING",
                    "description": "The URL of a help page."
                }
            }
        },
        "required": [
            "primary_goal",
            "issues_encountered",
            "final_action",
            "reason_for_termination_suggestion",
            "help_pages_visited"
        ]
    }
}

Sie können alle im vorhergehenden Objekt verfügbaren Daten mithilfe des Context-Liquid-Tags später im Canvas-Journey der Nutzer:innen nutzen. Die folgenden Schritte zeigen, wie Sie diese Daten in einem Agent-Schritt verwenden können.

Passenden Text erstellen

Indem Sie einen Agent-Schritt in einem durch Fullstory getriggerten Canvas erstellen und den in diesem Abschnitt beschriebenen Context-Schritt einbinden, können Sie die Sitzungszusammenfassungsdaten von Fullstory im Agent referenzieren.

In diesem Beispiel nutzen Sie diese Daten, damit der Braze-Agent passenden Nachrichtentext für die Verwendung in einer Content-Card generieren kann, die Nutzer:innen dazu ermutigen soll, zu ihrem abgebrochenen Warenkorb zurückzukehren.

Screenshot des Braze-Agent-Context-Erstellers mit dem Prompt

Verwenden Sie für den in diesem Schritt erstellten Context-Liquid-Tag denselben Namen wie für den Context-Liquid-Tag, der im zuvor erstellten AI-Agent-Schritt verwendet wird.

Der für Ihren Anwendungsfall erforderliche Prompt variiert. Best Practices zur Erstellung effektiver Agent-Prompts finden Sie unter Anweisungen schreiben.

Wählen Sie in Ihrem Canvas einen AI-Agent-Schritt aus und wählen Sie dann den Session Context-Agent aus dem Dropdown. Speichern Sie die Ausgabe als Variable – in diesem Fall „message“ – die Sie mithilfe des Liquid-Tags {{context.${message}.message}} in den Nachrichtentext einfügen können.

Screenshot des Braze-Agent-Context-Canvas-Schritts mit dem Prompt

Erstellen Sie einen Nachrichten-Schritt, der den vom AI-Agent erstellten Text nutzt. Verwenden Sie den Liquid-Tag in diesem Schritt.
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