Identifica audiencias elegibles y cohortes de experimento
Decisioning Studio Pro usa Segments para dos tareas: definir quién es elegible para el escenario y a qué cohorte de experimento pertenece cada consumidor. Este ejemplo cubre los seis Segments que configura un escenario típico de Braze y quién crea cada uno.
Para saber cómo una decisión se convierte en un mensaje, consulta Primeros pasos con Decisioning Studio Pro.
Cómo funciona
Los Segments definen dos cosas en un escenario de Decisioning Studio:
- Audiencia elegible: El Segment maestro contiene a los consumidores que aceptaron recibir marketing y que pueden llegar a ser elegibles para el escenario. Decisioning Studio descarga los datos de perfil y de participación de los consumidores de este Segment. El Segment base contiene a los consumidores elegibles para este escenario concreto.
- Cohortes de experimento: Segments más pequeños deciden qué tratamiento recibe cada consumidor: una decisión de IA, una comparación aleatoria, la estrategia habitual (BAU, por sus siglas en inglés) o un grupo de exclusión. Cada consumidor se asigna aleatoriamente a una cohorte.
Un escenario estándar de Decisioning Studio Pro en Braze usa estos Segments:
| Segment | Descripción | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
| Segment maestro | Contiene a los consumidores que aceptaron recibir marketing y que pueden llegar a ser elegibles para el escenario. Si ejecutas más de un escenario, el Segment maestro puede incluir consumidores elegibles para al menos uno de ellos. | Descargar los datos de perfil y de participación de los consumidores que Decisioning Studio puede tener en cuenta. |
| Segment base con filtros del escenario | Contiene a los consumidores elegibles para este escenario concreto. | Suprimir envíos en tiempo real para que los mensajes lleguen solo a los consumidores que siguen siendo elegibles después de la última sincronización de datos de Decisioning Studio. |
| Cohorte de IA | El subconjunto que recibe selecciones personalizadas por IA. | Medir el impacto incremental de Decisioning Studio en tus métricas clave. |
| Cohorte de estrategia habitual | El subconjunto que recibe las selecciones de tus Campaigns actuales. | Establecer la referencia de tu estrategia existente. |
| Control aleatorio | El subconjunto que recibe una acción aleatoria del banco de acciones. | Establecer la referencia para la mensajería automatizada y siempre activa. |
| Grupo de exclusión | El subconjunto que no recibe mensajes de este escenario. | Establecer la referencia del rendimiento orgánico. |
Funciones y responsabilidades
Tu equipo crea los Segments en el panel de Braze. El equipo de AI Decisioning Services configura la aleatorización en el pipeline de Decisioning Studio y te asesora sobre los filtros.
| Tarea | Responsable | Dónde |
|---|---|---|
| Crear cada Segment | Tu equipo | Panel de Braze |
| Elegir qué filtros de elegibilidad corresponden a cada Segment | Equipo de AI Decisioning Services, junto con tu equipo | Diseño del escenario |
| Asignar aleatoriamente los consumidores a una cohorte de experimento, incluido el método y el tamaño de cada cohorte | Equipo de AI Decisioning Services, de acuerdo con tu equipo durante el diseño | Pipeline de Decisioning Studio |
| Aplicar los Segments de cohorte en Campaigns y Canvas para que cada cohorte reciba los mensajes correctos | Tu equipo, con la orientación del equipo de AI Decisioning Services | Panel de Braze |
Requisitos previos
- El público objetivo está definido, los filtros de perfil son conocidos y los datos están disponibles en Braze.
- Tu equipo y el equipo de AI Decisioning Services acuerdan cómo se asignan aleatoriamente los consumidores a los Segments de IA, estrategia habitual, control aleatorio y grupo de exclusión.
Crea el Segment para los datos entrantes
Paso 1: Crea el Segment maestro
Crea un Segment de consumidores que aceptaron recibir marketing y que pueden llegar a ser elegibles para el escenario.
Un nombre claro es “Decisioning Studio — Maestro”. Si ejecutas más de un escenario, incluye a los consumidores elegibles para al menos uno de ellos. Un ejemplo de filtro es “El consumidor aceptó recibir mensajes en un canal que el escenario puede usar para enviar”.
Este Segment proporciona datos de perfil e historial de participación a Decisioning Studio. Para ver los pasos en el panel, consulta Crear un Segment.
Los consumidores que estén fuera de este Segment maestro quedan excluidos de las recomendaciones y de los informes. Decisioning Studio descarga datos de perfil y de participación solo de los consumidores de este Segment.
No incluyas la elegibilidad basada en la participación en este Segment maestro. Si la elegibilidad depende del comportamiento reciente, como no haber comprado en los últimos 30 días, el equipo de AI Decisioning Services define esa regla en el pipeline de Decisioning Studio. El estado de participación cambia a diario. Un consumidor que realiza una compra debe permanecer en la fuente de datos el tiempo suficiente para que esa conversión aparezca en los informes.
Crea Segments para supresión e informes
Tu equipo crea estos Segments en Braze. El equipo de AI Decisioning Services te asesora sobre la aleatorización y el tamaño de los Segments.
Crea el Segment base con los filtros de elegibilidad de este escenario. Por ejemplo, el país es Estados Unidos, Canadá o Reino Unido. Úsalo para suprimir envíos en tiempo real, de modo que los mensajes lleguen solo a los consumidores que siguen siendo elegibles después de la última sincronización de datos de Decisioning Studio.
| Segment | Quién lo forma | Para qué sirve | Mensajes recibidos |
|---|---|---|---|
| Segment base con filtros de elegibilidad | Una vista diaria de todas las personas elegibles para el escenario, incluidos los filtros basados en la participación | Suprimir esta audiencia de los envíos acordados fuera del escenario, como una oferta relámpago, y suprimir a los consumidores que dejaron de ser elegibles después de la última extracción diaria | Ninguno por sí solo. Este Segment es una lista de supresión. |
| IA | Consumidores elegibles asignados aleatoriamente a la cohorte de IA | Limitar los envíos de Decisioning Studio a las cohortes de IA y aleatoria, e identificar la cohorte de IA en los informes | Mensajes elegidos por Decisioning Studio |
| Aleatorio | Consumidores elegibles asignados aleatoriamente al control aleatorio | Limitar los envíos de Decisioning Studio a las cohortes de IA y aleatoria, e identificar la cohorte aleatoria en los informes | Una acción aleatoria del banco de acciones |
| Estrategia habitual | Consumidores elegibles asignados aleatoriamente a la cohorte de estrategia habitual | Limitar los envíos de la estrategia habitual a esa cohorte e identificarla en los informes | Mensajes de tus Campaigns o Canvas de estrategia habitual |
| Grupo de exclusión | Consumidores elegibles asignados aleatoriamente al grupo de exclusión | Suprimir a los consumidores del grupo de exclusión de las Campaigns del escenario e identificarlos en los informes | Ningún mensaje de este escenario |
Los porcentajes de división de las cohortes varían según el escenario y la fase de implementación. Los lanzamientos suelen empezar con una pequeña proporción de IA y aleatoria junto a un gran grupo de estrategia habitual. Al inicio son habituales los porcentajes de un solo dígito, que aumentan a medida que crece la confianza. Acuerda las divisiones con tu equipo de AI Decisioning Services.
Paso 2: Aplica los Segments de cohorte a Campaigns y Canvas
Durante el diseño, acuerda qué mensajes corresponden a cada cohorte:
- La cohorte de IA recibe decisiones personalizadas por IA desde el Canvas o las Campaigns desencadenados por API.
- La cohorte aleatoria recibe una acción aleatoria del banco de acciones a través de esos mismos envíos.
- La cohorte de estrategia habitual recibe mensajes basados en tus reglas actuales, desde tus Canvas o Campaigns de estrategia habitual.
- La cohorte del grupo de exclusión queda excluida de las Campaigns del escenario.
Añade el Segment correspondiente a cada Campaign o Canvas incluido en el alcance para que cada consumidor reciba mensajes solo de los envíos de su cohorte.
Para ver el resumen de los grupos de tratamiento, incluidas otras plataformas de interacción con los clientes, consulta Define tu audiencia.
Buenas prácticas
- Crea cada cohorte de experimento a partir del Segment base más la asignación de cohorte. Cuando cambie la definición de la audiencia, actualiza el Segment base con los filtros de elegibilidad y las cohortes se ajustarán.
- Acuerda durante el diseño qué Campaigns fuera del escenario debe recibir cada cohorte. Para que los informes sigan siendo comparables, un mensaje fuera del escenario debe llegar a todas las cohortes o a ninguna.
- Usa un grupo de exclusión propio de este escenario. Un grupo de control global mide la audiencia que no recibe ningún mensaje. El grupo de exclusión del escenario mide la audiencia que no recibe mensajes de este escenario. Compara las cohortes de este escenario entre sí.
Preguntas frecuentes
¿Qué pasa si omito una cohorte?
Cada cohorte mide una referencia distinta, que es lo que te permite interpretar el rendimiento incremental e investigar problemas. El equipo de AI Decisioning Services trabaja contigo para dimensionar cada cohorte de modo que cumpla esa función y, al mismo tiempo, mantenga la mayor parte posible de la audiencia con decisiones optimizadas por IA.
¿Qué pasa si mi Segment base es pequeño?
Los Segments pequeños producen resultados con más ruido. Amplía la elegibilidad, por ejemplo con un periodo de revisión más largo o menos filtros geográficos, y confirma un tamaño de audiencia viable con tu equipo de AI Decisioning Services.
¿Puede una cohorte servir para más de un escenario?
Asigna a cada escenario su propia cohorte, de forma aleatoria e independiente. Compartir una cohorte mezcla los modelos y dificulta la interpretación de la medición.