Cómo empezar con Decisioning Studio
Artículos de la sección
Recursos adicionales
BrazeAI Decisioning Studio™ te permite diseñar y desplegar agentes de toma de decisiones que optimizan cualquier métrica de negocio.
Esta referencia ofrece un resumen de los pasos necesarios para configurar Decisioning Studio, incluyendo el diseño de tu agente, la configuración y conexión de orígenes de datos, la configuración de la orquestación y la evaluación del rendimiento.
Decisiones clave de diseño
Trabaja con el equipo de AI Decisioning Services para tomar las siguientes decisiones:
| Decisión | Descripción | Ejemplos |
|---|---|---|
| Métrica de éxito | ¿Qué maximizará el agente al personalizar la interacción con los clientes? | Ingresos, LTV, ARPU, conversiones, retención |
| Audiencia | ¿Para quién tomará decisiones de interacción con los clientes el agente de Decisioning Studio? | Todos los clientes, miembros de fidelización, suscriptores en riesgo |
| Grupos de experimento | ¿Cómo deben estructurarse los ensayos controlados aleatorizados de Decisioning Studio? | Decisioning Studio, control aleatorio, BAU, exclusión |
| Dimensiones | ¿Qué decisiones debe personalizar el agente? | Hora del día, línea del asunto, frecuencia, ofertas, canal |
| Opciones | ¿Con qué opciones cuenta el agente para trabajar? | Plantillas específicas, ofertas, ventanas de tiempo |
| Restricciones | ¿Qué decisiones no debe tomar nunca el agente? | Restricciones geográficas, límites de presupuesto, reglas de elegibilidad |
Cada una de estas decisiones tiene implicaciones en cuánto incremento adicional puede generar el agente y con qué rapidez. Nuestro equipo de AI Decisioning Services trabajará contigo para diseñar un agente que genere el máximo valor respetando todas tus reglas de negocio.
Capacidades de Decisioning Studio
| Capacidad | Detalles |
|---|---|
| Cualquier métrica de éxito | Optimiza para ingresos, conversiones, ARPU, LTV o cualquier KPI de negocio |
| Dimensiones ilimitadas | Personaliza a través de oferta, canal, momento, frecuencia, creatividad y más |
| Cualquier CEP | Integraciones nativas con Braze, Salesforce Marketing Cloud o integraciones personalizadas para cualquier plataforma |
| AI Decisioning Services | Soporte dedicado del equipo de ciencia de datos de Braze |
| Diseño avanzado de experimentos | Grupos de tratamiento y exclusiones totalmente personalizables |
Mejores prácticas
Algunas mejores prácticas para diseñar agentes de Decisioning Studio:
- Maximiza la riqueza de datos: cuanta más información tengan los agentes sobre tus clientes, mejor será su rendimiento.
- Diversifica las acciones: cuanto más diverso sea el conjunto de acciones que el agente puede realizar, más podrá personalizar su estrategia para cada usuario.
- Minimiza las restricciones: cuantas menos restricciones tengan tus agentes, mejor. Las restricciones deben diseñarse para respetar las reglas de negocio y, al mismo tiempo, liberar la experimentación dirigida por el agente tanto como sea posible.