Mehrsprachige Szenarien verwalten

Decisioning Studio Pro kann zwischen beliebig vielen Sprachvarianten wählen und trotzdem ein einziges Modell über alle hinweg trainieren. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sprache in dieses Modell passt, wer für die Übersetzungen verantwortlich ist und welche drei Möglichkeiten es gibt, sprachspezifische Nachrichteninhalte zu speichern.

Wie aus einer Entscheidung eine Nachricht wird, erfahren Sie unter Erste Schritte mit Decisioning Studio Pro.

Funktionsweise

Ein Szenario kann so viele Sprachen umfassen, wie Ihr Team erstellen und pflegen kann, sodass alle Kund:innen Inhalte in der richtigen Sprache erhalten.

Decisioning Studio trainiert ein einziges Modell über die gesamte Population. Die Sprache schränkt ein, welche Varianten Kund:innen erhalten können, und das Szenario bleibt ein einziges Experiment. Ein Muster, das in einer Sprache gut funktioniert, etwa ein Angebot oder ein Versandzeitpunkt, kann in das Modell für das gesamte Szenario einfließen. Kund:innen erhalten nur die Varianten in ihrer eigenen Sprache.

Ihr Team erstellt und pflegt die Übersetzungen. Decisioning Studio wählt aus den Varianten aus, die Sie für eine Sprache als berechtigt markieren.

Voraussetzungen

Bevor Sie mehrsprachiges Decisioning einrichten, stellen Sie Folgendes sicher:

• Sie haben von Ihrer Marke genehmigte Übersetzungen für jede Sprache, die das Szenario unterstützt.
• Jedes Kundenprofil hat ein zuverlässiges Sprachattribut oder ein gleichwertiges Signal, anhand dessen Decisioning Studio entscheiden kann, für welche Sprache die jeweilige Kund:in berechtigt ist.

Architekturen für Sprachvarianten

Drei Setups steuern, welche Sprachvariante Kund:innen erhalten. Jedes davon funktioniert mit einem API-getriggerten Canvas oder mit API-getriggerten Campaigns. Entscheidend ist, wo die sprachspezifischen Inhalte liegen und wie sie ausgewählt werden. Informationen zu dieser Versandarchitektur finden Sie unter API-getriggerte Campaign oder Canvas auswählen.

Option 1: Alle Varianten in einer Action Bank

Dies ist das gängigste Setup. Fügen Sie alle Nachrichtenvarianten in allen Sprachen zur Action Bank hinzu. Fügen Sie eine Spalte für die Sprache hinzu, die Kund:innen haben müssen, um für die jeweilige Zeile berechtigt zu sein. Beispielsweise sind nur Kund:innen mit der Sprache Spanisch für die spanischen Zeilen berechtigt. Decisioning Studio nutzt diese Spalte als Leitplanke und wählt nur aus den Zeilen aus, die zur Sprache der Kund:in passen.

Diese Option eignet sich für Teams, die bis zu drei Sprachen unterstützen.

Vorteile

• Alle Inhalte befinden sich in einer Action Bank, in der Decisioning Studio sie sehen kann.
• Varianten müssen nicht in jeder Sprache existieren, sodass sich Nachrichteninhalte je nach Sprache unterscheiden können.
• Das Modell kann aus Elementen lernen, die sich je nach Sprache unterscheiden, etwa Länge oder Aufbau der Betreffzeile.

Die Action Bank wird mit zunehmender Anzahl von Varianten oder Sprachen groß, da jede Kombination aus Variante und Sprache eine eigene Zeile ist. Deshalb eignet sich dieses Setup für Szenarien mit drei oder weniger Sprachen.

Option 2: Eine Action Bank, Übersetzungen in Braze gespeichert

Die Action Bank listet Varianten in einer einzigen Sprache auf. Decisioning Studio gibt aus dieser Liste Empfehlungen für alle Kund:innen, auch für Kund:innen, die eine andere Sprache sprechen. Beim Versand liest Braze die Sprache der Kund:in aus dem Profil und lädt den passenden Inhalt aus einer sprachspezifischen Quelle in Braze. Teams nutzen dafür in der Regel einen Katalog. Manche Teams verwenden stattdessen mehrsprachige Nachrichten. In beiden Fällen benötigt jede Variante in der Action Bank einen passenden Eintrag in jeder Sprache mit demselben Bezeichner. Bei Katalogen ist dieser Bezeichner die Artikel-id.

Diese Option eignet sich für Teams mit drei oder mehr Sprachen, die ihre Übersetzungen in Braze verwalten möchten.

Vorteile

• Das Setup lässt sich auf eine große Anzahl von Sprachen erweitern.
• Kataloge oder mehrsprachige Nachrichten geben jedem Team einen eigenen Arbeitsbereich, getrennt von einer gemeinsamen Action Bank.
• Übersetzungen bleiben in Braze, sodass Sie sie wiederverwenden können.

Überlegungen

• Jede Variante in der einsprachigen Action Bank benötigt denselben Bezeichner im Katalog oder Gebietsschema jeder Sprache. Das erfordert Abstimmung zwischen den Teams.
• Das Modell lernt unter Umständen weniger über Muster, die nur in einer Sprache vorkommen, da die Empfehlungen aus der einsprachigen Action Bank stammen.

Option 3: Eine Action Bank, Übersetzungen in Ihrem eigenen Tool

Diese Option funktioniert wie Option 2, mit dem Unterschied, dass die sprachspezifischen Inhalte in einem Übersetzungstool liegen, das Ihrem Team gehört. Braze befüllt die Nachricht über eine API aus diesem Tool statt aus einem Katalog oder einer mehrsprachigen Nachricht.

Diese Option eignet sich für Teams mit drei oder mehr Sprachen, die bereits ein Übersetzungstool betreiben und es mit Braze verbinden möchten. Stellen Sie sicher, dass sich das Tool in ein API-getriggertes Canvas oder eine API-getriggerte Campaign integrieren lässt und Ihr erwartetes Versandvolumen bewältigen kann. Die Vorteile und Kompromisse aus Option 2 gelten auch hier.

Best Practices

• Halten Sie die Variantenabdeckung über alle Sprachen hinweg gleichwertig. Eine Lücke in einer Sprache verändert das Erlebnis dieser Population und das, was das Modell daraus lernt, obwohl ein einziges Modell für das gesamte Szenario trainiert wird.
• Prüfen Sie vor dem Launch und nach jedem Inhalts-Update, ob die Übersetzungen noch übereinstimmen. Bei den Optionen 2 und 3 führt eine nicht übereinstimmende Artikel-id oder API-Antwort dazu, dass der falsche Inhalt versendet wird. Inhalte, die zwar einen Bezeichner teilen, aber Unterschiedliches aussagen, schwächen das, was das Modell lernt, und beeinträchtigen die Performance des Szenarios.
• Überprüfen Sie das Sprachattribut. Decisioning Studio nutzt ein Attribut im Kundenprofil in Braze, um auszuwählen, welche Sprache eine Kund:in erhalten soll. Prüfen Sie, ob das Feld für die berechtigte Zielgruppe korrekt und befüllt ist.
• Wählen Sie die Architektur passend zu den Sprachen, die Sie später hinzufügen möchten. Eine Änderung des Musters nach dem Launch bedeutet in der Regel Nacharbeit für alle beteiligten Teams. Berücksichtigen Sie diese späteren Sprachen im ursprünglichen Design, auch wenn Sie mit einer Teilmenge starten.

Häufig gestellte Fragen

Trainiert Decisioning Studio für jede Sprache ein eigenes Modell?

Decisioning Studio trainiert ein einziges Modell über das gesamte Szenario. Die Sprache bestimmt, welche Varianten Kund:innen erhalten können, und das Szenario bleibt ein einziges Experiment.

Wer ist für die Übersetzungen verantwortlich?

Ihr Team erstellt und pflegt die Übersetzungen für alle Nachrichteninhalte. Decisioning Studio wählt aus den Varianten aus, die Sie für jede Sprache als berechtigt markieren, und Ihr Team ist für die Übersetzungsqualität verantwortlich.

Kann ich Architekturen kombinieren?

Verwenden Sie pro Szenario eine Architektur, einschließlich der Sprachen, die Sie später möglicherweise hinzufügen. Das Kombinieren von Architekturen erhöht den Abstimmungsaufwand und erschwert die Beurteilung, ob jede Sprache in der Action Bank fair vertreten ist.

Was passiert, wenn eine Variante in einer Sprache fehlt?

Decisioning Studio empfiehlt nur Varianten, die für die Sprache der jeweiligen Kund:in berechtigt sind. Wenn eine Variante in einer Sprache existiert, in einer anderen aber nicht, steht Kund:innen in der Sprache ohne diese Variante eine kleinere Auswahl an Aktionen zur Verfügung, und die Performance lässt sich schwerer zwischen Sprachen vergleichen.

Je nach Setup kann ein fehlender Katalogeintrag außerdem dazu führen, dass die Inhalte, die Kund:innen erhalten, nicht mehr mit der Action Bank übereinstimmen, aus der das Modell lernt. Halten Sie die Variantensets über alle Sprachen hinweg gleichwertig.