Activos de datos críticos
Decisioning Studio Pro requiere ciertos activos de datos para funcionar y se beneficia de datos opcionales adicionales. Este artículo describe qué es cada activo, por qué es importante y qué campos son obligatorios.
Cerrar el ciclo de decisiones de IA
Los tres activos de eventos obligatorios (activaciones, interacciones y conversiones) forman en conjunto el ciclo de retroalimentación que permite a Decisioning Studio Pro aprender y mejorar con el tiempo.
- Las activaciones le indican al modelo qué decidió hacer
- Las interacciones le indican al modelo cómo respondieron los clientes al mensaje
- Las conversiones le indican al modelo si se logró el resultado empresarial final
Cada uno de ellos debe estructurarse como un flujo incremental de eventos con registros individuales. Consulta Instantáneas frente a flujos de eventos para obtener más detalles.
Si Decisioning Studio Pro está integrado de forma nativa con tu plataforma de interacción con los clientes (como Braze o Salesforce Marketing Cloud), los datos de activación e interacción pueden recopilarse automáticamente sin configuración adicional. Consulta tu documentación de configuración para confirmarlo.
Activos necesarios
Perfil de usuario
Los datos del perfil de usuario describen quiénes son tus clientes. Decisioning Studio Pro usa estos datos para comprender el estado actual de cada cliente y generar recomendaciones relevantes.
Entre los atributos de perfil habituales se incluyen:
- Años como cliente
- Ubicación geográfica (cuando lo permitan los requisitos de tu sector y de privacidad)
- Canal de adquisición (por ejemplo, web, teléfono, tienda física)
- Puntuación de satisfacción o de sentimiento
- Puntuaciones derivadas de modelos (por ejemplo, propensión a la cancelación, estimación del valor de duración del ciclo de vida)
- Nivel de fidelización o pertenencia a un programa
Datos de activación y participación
Los datos de activación registran lo que Decisioning Studio Pro envió realmente: qué recomendación se entregó a qué cliente y a través de qué canal. Los datos de participación registran lo que hizo el cliente en respuesta: si abrió el mensaje, hizo clic o interactuó con él de alguna otra forma.
En las integraciones nativas de Braze, los datos de activación y participación pueden estar disponibles automáticamente a través de Braze Currents. En otras configuraciones, estos datos deben proporcionarse explícitamente.
Estos datos son fundamentales porque cierran el ciclo entre una recomendación y su resultado. Sin ellos, el modelo no puede aprender qué decisiones están funcionando.
Datos de conversiones
Los datos de conversión describen lo que le ocurrió al cliente después de hacerse una recomendación y enviarse un mensaje. Esta es la señal principal que usa el modelo para evaluar si una recomendación tuvo éxito.
| Requisito | Motivo |
|---|---|
| Cada registro contiene el identificador del cliente, coherente con todos los demás activos | Decisioning Studio Pro debe poder vincular las conversiones con las recomendaciones que las precedieron. |
| Cada registro tiene una marca de tiempo del momento en que se produjo el evento de conversión | Una sincronización precisa es esencial para la atribución. El modelo necesita saber a qué recomendación se puede atribuir una conversión. |
| Si usas una métrica de éxito no binaria (por ejemplo, ingresos en lugar de convertido o no convertido), el valor de la métrica debe incluirse en cada registro de conversión | Decisioning Studio Pro usa el valor de la métrica para generar experiencias de entrenamiento. Ese valor es lo que permite al modelo aprender la magnitud de cada conversión. |
| Si las conversiones pueden atribuirse directamente a una comunicación concreta (por ejemplo, el canje de un cupón), incluye los campos necesarios para relacionar la conversión con el registro de activación | La atribución directa proporciona al modelo la señal de aprendizaje más clara. Si la atribución directa no es posible, Decisioning Studio Pro usa como alternativa la atribución basada en la proximidad. |
Activos opcionales
Por lo general, cuantos más datos tengas, mejor será el rendimiento del modelo, pero debes equilibrarlo con el esfuerzo de implementación necesario. Los siguientes activos opcionales suelen ser útiles:
Comportamiento del cliente
- Historial de inicios de sesión de la cuenta
- Tipo de dispositivo y sistema operativo
- Interacciones con el servicio de atención al cliente (por ejemplo, número de llamadas de soporte, temas tratados)
- Uso del producto (por ejemplo, horas de uso al día, características utilizadas, categorías de contenido vistas)
Otras transacciones
- Productos comprados por fecha, incluidos los atributos del producto
- Importes de las transacciones
- Canales de transacción (por ejemplo, en tienda frente a en línea)
- Métodos de pago
Otra participación en marketing
- Comunicaciones salientes enviadas fuera de las recomendaciones de Decisioning Studio Pro (por ejemplo, correos electrónicos, SMS)
- Participación por correo electrónico no desencadenada por Decisioning Studio Pro (por ejemplo, aperturas, clics)
- Respuestas a cuestionarios (por ejemplo, puntuaciones NPS, cuestionarios de participación)
- Actividad en la Web y en la aplicación móvil (por ejemplo, páginas visitadas, productos vistos)