Conectar tus datos
Los agentes de BrazeAI Decisioning Studio™ Pro necesitan comprender completamente el contexto del cliente para tomar decisiones eficaces. Este artículo explica cómo conectar orígenes de datos de clientes a Decisioning Studio Pro.
Tu equipo de AI Decisioning Services te ayudará a configurar las conexiones de datos para un rendimiento óptimo.
Patrones de integración compatibles
Decisioning Studio Pro admite varios patrones de integración para conectar los datos de clientes:
| Patrón de integración | Ideal para | Complejidad de configuración |
|---|---|---|
| Plataforma de datos de Braze | Clientes que ya usan Braze | Baja |
| Ingesta de datos en el cloud de Braze (CDI) | Conectar almacenes de datos externos | Media |
| Almacenamiento en el cloud (GCS, AWS, Azure) | Exportaciones directas de datos desde otras plataformas | Media |
| Integraciones de CEP | Extensiones de datos de SFMC y Klaviyo | Media |
Tipos de datos de clientes
Los siguientes activos de datos de clientes ayudan a los agentes a personalizar de forma más eficaz:
| Tipo de datos | Descripción | Ejemplos |
|---|---|---|
| Perfil de usuario | Atributos estáticos y que cambian lentamente | Años como cliente, ubicación geográfica, canal de adquisición, nivel de satisfacción, estimación del valor de duración del ciclo de vida |
| Comportamiento del cliente | Patrones de actividad y participación | Inicios de sesión en la cuenta, tipo de dispositivo, interacciones con el servicio de atención al cliente, uso del producto |
| Historial de transacciones | Datos de compras y conversiones | Productos comprados, importes de las transacciones, métodos de pago, canales de compra |
| Participación en marketing | Respuestas a las comunicaciones | Aperturas y clics de correo electrónico, participación en SMS, actividad web y móvil, respuestas a cuestionarios |
Cuanta más información tengan los agentes sobre tus clientes, mejor será su rendimiento. Considera incluir datos sobre cualquier información que sea especialmente importante para tu empresa (por ejemplo, ¿quieres ver cómo la IA trata de forma diferente a tus clientes fidelizados? Asegúrate de que el estado de fidelización esté incluido en los datos de clientes).
Conectar datos por plataforma
Enviar datos de clientes a través de Braze
BrazeAI Decisioning Studio Pro puede usar todos los datos que ya envías a la plataforma de datos de Braze.
Para los datos de clientes que no están en el perfil de usuario ni en los atributos personalizados, tienes dos formas de incorporarlos con la ingesta de datos en la nube de Braze:
- Ingerirlos en la plataforma de datos de Braze. Sincroniza los datos del almacén de datos con los perfiles de usuario, atributos personalizados o eventos de Braze. Elige esta opción cuando también quieras que los datos estén disponibles en Braze para la segmentación y la mensajería. Es compatible con Snowflake, Redshift, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric, AWS S3 y Google Cloud Storage.
- Enviarlos directamente a Decisioning Studio Pro. Sincroniza los datos del almacén de datos directamente con Decisioning Studio Pro, sin añadirlos al perfil de usuario ni a los atributos personalizados de Braze. Elige esta opción para los datos que quieras que use Decisioning Studio Pro, pero que no necesites en otras partes de Braze. Esta opción está en acceso anticipado. Consulta Ingesta de datos en la nube: Sincronizar datos de Decisioning Studio Pro para configurarla.
Cuando estés conforme con los datos que envías a la plataforma de datos de Braze, ponte en contacto con tu equipo de servicios de AI Decisioning para decidir qué campos del perfil de usuario o de los atributos personalizados deben usarse para AI Decisioning.
Para agilizar este proceso, crea una lista de los atributos del perfil de usuario de Braze que consideres que mejor representan el comportamiento de tus clientes y que deberían usarse en Decisioning Studio Pro (consulta la lista de campos disponibles). Tu equipo de servicios también puede ayudarte a realizar sesiones de descubrimiento para decidir qué campos son los más adecuados para AI Decisioning.
Otras opciones para enviar datos son:
- Enviar eventos personalizados de Braze a través del SDK
- Enviar eventos mediante el endpoint REST (
/users/track)
Estos patrones requieren más esfuerzo de ingeniería, pero a veces son preferibles según tu configuración actual de Braze. Ponte en contacto con el equipo de servicios de AI Decisioning para obtener más información.
Enviar datos de clientes a través de SFMC
Para integraciones con Salesforce Marketing Cloud:
- Configura una o varias extensiones de datos de SFMC para tus datos de clientes
- Configura un paquete instalado de SFMC para la integración de API con los permisos adecuados que requiere Decisioning Studio Pro
- Asegúrate de que las extensiones de datos se actualicen a diario, ya que Decisioning Studio Pro extrae los datos incrementales más recientes disponibles
Proporciona el ID de la extensión y la clave de API a tu equipo de servicios de AI Decisioning. Ellos te ayudarán con los siguientes pasos para la ingesta de datos de clientes.
Enviar datos de clientes a través de Klaviyo
Para integraciones con Klaviyo:
- Confirma que los datos del perfil de usuario están disponibles en los perfiles de Klaviyo
- Genera una clave de API privada con acceso completo a los perfiles
- Proporciona la clave de API a tu equipo de servicios de AI Decisioning
Consulta la documentación de Klaviyo para obtener más información sobre la configuración de la clave de API.
Otras soluciones en la nube (Google Cloud Storage, Azure, AWS)
Si los datos de clientes no se almacenan actualmente en Braze, SFMC o Klaviyo, el siguiente paso más recomendable es configurar una exportación automatizada directamente a un contenedor de Google Cloud Storage controlado por Braze. Braze también admite la exportación a AWS o Azure (aunque es preferible GCS). Para estas plataformas, exporta a su almacenamiento en el cloud interno en esas plataformas en la nube y Braze podrá extraer esos datos.
Para determinar si esto es viable, consulta la documentación de tu plataforma MarTech. Por ejemplo:
- mParticle ofrece una integración nativa con Google Cloud Storage
- Twilio Segment
- Treasure Data
- ActionIQ
- Adobe Experience Platform
Si es viable, Braze puede proporcionarte un contenedor de GCS aislado para Decisioning Studio Pro al que exportar los datos de clientes.
Buenas prácticas
- Nombres de columna descriptivos: Los datos de clientes deben tener nombres de columna claros y descriptivos. Lo ideal es proporcionar un diccionario de datos.
- Actualizaciones incrementales: Es preferible usar archivos incrementales en lugar de instantáneas diarias de todo el historial de clientes.
- Identificadores coherentes: Cada registro debe contener un identificador de cliente único que sea coherente en todos los activos de datos.
- Incluye marcas de tiempo: Los registros deben tener marcas de tiempo asociadas para lograr una atribución precisa y entrenar a los agentes.
Integraciones personalizadas
Es posible usar otras opciones o pipelines de datos completamente personalizados. Esto puede requerir trabajo adicional de Servicios o de ingeniería por parte de tu equipo. Para determinar qué es viable y óptimo, colabora con tu equipo de Servicios de AI Decisioning.
Esta guía explica los patrones de integración más comunes. El equipo de Seguridad de la Información deberá revisar igualmente todos los puntos de conexión, y los consultores de soluciones estarán disponibles para asesorarte sobre la implementación.
Próximos pasos
Después de conectar tus orígenes de datos, continúa con la configuración de la orquestación: