Lanzar tu agente
Después de conectar los orígenes de datos, configurar la orquestación y diseñar tu agente, ya puedes lanzarlo. Este artículo explica cómo activar tu agente y cerrar el ciclo de toma de decisiones con IA para que el agente pueda aprender y mejorar continuamente.
Pasos de lanzamiento
Después de completar todos los pasos de configuración con tu equipo de AI Decisioning Services:
- Revisa la configuración de tu agente para asegurarte de que todos los ajustes son correctos.
- Verifica que tus conexiones de datos y tus integraciones de orquestación estén activas.
- Trabaja con tu equipo de AI Decisioning Services para activar el agente.
Después del lanzamiento, tu agente:
- Empieza a recibir datos de audiencia y de clientes
- Comienza a hacer recomendaciones personalizadas para cada cliente
- Orquesta acciones a través de la CEP que configuraste
- Recopila datos de retroalimentación para aprender y mejorar con el tiempo
Cerrar el ciclo de toma de decisiones con IA
Después del lanzamiento, tu agente necesita datos de retroalimentación para aprender y mejorar. Esto incluye datos de conversiones, datos de participación y datos de activaciones que le indican al agente qué ocurrió después de enviar las decisiones de interacción con los clientes.
Para conocer los requisitos detallados sobre cómo preparar estos activos de datos de retroalimentación críticos, consulta Preparar tus orígenes de datos.
Si el agente está integrado de forma nativa con la plataforma de interacción con los clientes (como Braze o Salesforce Marketing Cloud), es posible que no se necesiten pasos de configuración adicionales para los datos de retroalimentación, ya que estos pueden enviarse automáticamente junto con los datos de clientes.
Monitoriza tu agente
Después del lanzamiento, trabaja con tu equipo de Servicios de Decisiones con IA para monitorizar el rendimiento:
- Métricas de rendimiento: Haz un seguimiento de tu métrica de éxito en todos los grupos del experimento
- Progreso del aprendizaje: Observa cómo evolucionan las recomendaciones del agente con el tiempo
- Información: Comprende qué dimensiones y opciones impulsan los resultados para los distintos segmentos de clientes
Optimización continua
Tu equipo de AI Decisioning Services sigue trabajando contigo para:
- Analizar el rendimiento de los agentes e identificar oportunidades de optimización
- Ampliar dimensiones u opciones según sea necesario
- Ajustar las restricciones en función de los cambios en las reglas de negocio
- Escalar los agentes que funcionan bien a otros casos de uso
El agente aprende y mejora continuamente con el tiempo. Deja que pase suficiente tiempo para que el agente recopile datos y se optimice antes de hacer cambios importantes en la configuración.