Agenten konzipieren
Dieser Artikel behandelt die Konzeption Ihres Decisioning Studio Go-Agenten, einschließlich der Definition Ihrer Zielgruppe, der Auswahl von Dimensionen und des Verständnisses der Go-spezifischen Funktionen und Einschränkungen.
Grundlegende Konzepte zu Entscheidungsagenten – einschließlich Erfolgsmetriken, Dimensionen, Aktionsbanken und Einschränkungen – finden Sie unter Entscheidungsagenten konzipieren.
Funktionen von Go im Vergleich zu Pro
Decisioning Studio Go ist eine Self-Service-Plattform mit im Vergleich zu Decisioning Studio Pro vereinfachten Funktionen. Das Verständnis dieser Unterschiede unterstützt Sie dabei, einen effektiven Agenten im Rahmen von Go zu entwickeln.
| Fähigkeit | Decisioning Studio Go | Decisioning Studio Pro |
|---|---|---|
| Erfolgsmetrik | Nur Klicks | Jede Geschäftsmetrik (Umsatz, Conversions oder ARPU) |
| Dimensionen | Begrenzte Aktionsbank | Unbegrenzte Dimensionen |
| Unterstützte CEPs | Braze, SFMC | Jeder CEP (nativ und angepasst) |
| Kundendaten | Nur Engagement | Alle 1P-Daten |
| Einrichtung | Self-Service | Unterstützung durch KI-Entscheidungsdienste |
| Versuchsgruppen | Go + zufällige Kontrollgruppe + optionales BAU | Vollständig anpassbar |
Ihren Go-Agenten konzipieren
Bei der Konzeption eines Decisioning Studio Go-Agenten treffen Sie Entscheidungen in den folgenden Bereichen:
1. Schritt: Definieren Sie Ihre Zielgruppe
Ihre Zielgruppe ist die Gruppe von Kund:innen, die der Agent ansprechen wird. In Go werden Zielgruppen in Ihrem CEP definiert:
Zielgruppe in Braze definieren:
- Erstellen Sie in Braze ein Segment, das die Kund:innen definiert, die der Agent ansprechen soll.
- Wählen Sie bei der Konfiguration Ihres Experimentators im Decisioning Studio Go-Portal dieses Segment als Zielgruppe aus.
Erwägen Sie, ein eigenes Segment für Ihren Decisioning Studio Go-Experimentator zu erstellen, um Ihre Tests isoliert und messbar zu halten.
Zielgruppe in SFMC definieren:
- Konfigurieren Sie eine Data Extension, die Ihre Zielgruppe enthält.
- Stellen Sie sicher, dass diese Data Extension täglich mit den neuesten Kundendaten aktualisiert wird.
- Referenzieren Sie diese Data Extension im Decisioning Studio Go-Portal bei der Konfiguration Ihres Experimentators.
2. Schritt: Wählen Sie Ihre Dimensionen aus
Dimensionen sind die „Hebel“, die der Agent betätigen kann, um das Kundenerlebnis zu personalisieren. Dazu gehören kreative Dimensionen wie Betreffzeile und Hero-Bild sowie Versandtyp-Dimensionen wie die Häufigkeit von E-Mails oder die Tageszeit.
Die verfügbaren spezifischen Dimensionen hängen von Ihrem CEP und der Konfiguration Ihrer Campaigns ab. Arbeiten Sie mit den Templates und Inhalten, die Sie in Ihrem CEP eingerichtet haben.
3. Schritt: Konfigurieren Sie Ihre Aktionsbank
Die Aktionsbank definiert die spezifischen Optionen, aus denen der Agent für jede Dimension auswählen kann. Zum Beispiel:
- E-Mail-Templates: Wählen Sie aus, welche Templates der Agent verwenden darf (diese müssen zuvor in Ihrem CEP konfiguriert werden).
- Betreffzeilen: Definieren Sie die Betreffzeilen-Varianten, die der Agent testen kann.
- Versandzeiten: Geben Sie die Zeitfenster an, aus denen der Agent auswählen kann.
4. Schritt: Versuchsgruppen einrichten
Decisioning Studio Go erstellt automatisch Versuchsgruppen, um die Performance zu messen:
| Gruppe | Beschreibung |
|---|---|
| Decisioning Studio Go | Kund:innen, die KI-optimierte Empfehlungen erhalten |
| Zufällige Kontrollgruppe | Kund:innen, die zufällig ausgewählte Optionen erhalten (Basisvergleich) |
| Business as Usual (optional) | Kund:innen, die Ihre bestehende Campaign erhalten (zum Vergleich mit der aktuellen Performance) |
Um einen genauen Vergleich zu gewährleisten, stellen Sie sicher, dass keine Kund:in mehr als einer Versuchsgruppe angehören kann und dass die Kund:innen ohne Verzerrung zufällig den Gruppen zugeordnet werden.
Zu berücksichtigende Einschränkungen
Beachten Sie bei der Konzeption Ihres Go-Agenten die folgenden Einschränkungen:
- Nur Klicks: Go optimiert für Click-through-Raten. Wenn Sie für Umsatz, Conversions oder andere Geschäftsmetriken optimieren möchten, empfehlen wir Decisioning Studio Pro.
- Begrenzte Dimensionen: Go unterstützt eine vordefinierte Reihe von Dimensionen. Für angepasste Dimensionen oder komplexe Personalisierung empfehlen wir Decisioning Studio Pro.
- Begrenzte CEP-Unterstützung: Go lässt sich nur mit Braze und Salesforce Marketing Cloud integrieren. Für andere Plattformen empfehlen wir Decisioning Studio Pro.
Best Practices
- Beginnen Sie mit einem engen Fokus: Verwenden Sie zwei bis drei Templates oder Betreffzeilen-Varianten. Dies gibt dem Agenten genügend Optionen zum Lernen, während das Experiment überschaubar bleibt.
- Geben Sie dem Ganzen Zeit: Der Agent benötigt ausreichend Daten, um zu lernen. Warten Sie mindestens 2–4 Wochen, bevor Sie Schlussfolgerungen zur Performance ziehen.
- Sorgen Sie für abwechslungsreiche Inhalte: Stellen Sie sicher, dass sich Ihre Optionen deutlich voneinander unterscheiden. Das Testen geringfügiger Abweichungen liefert möglicherweise keine aussagekräftigen Insights.
- Überwachen Sie regelmäßig: Überprüfen Sie das Decisioning Studio Go-Portal, um den Fortschritt des Experiments und die Engagement-Metriken zu überwachen.
Nächste Schritte
Nachdem Sie Ihren Agenten konzipiert und im Decisioning Studio Go-Portal konfiguriert haben, können Sie ihn starten: