Mettre en place l’orchestration

Mise en place de l’intégration de Braze

Suivez ces étapes pour intégrer un agent Braze Decisioning Studio aux fonctionnalités d’orchestration de Braze (l’équipe des services de Braze sera à votre disposition pour vous aider) :

Étape 1 : créez une clé API

Allez dans Paramètres > Clés API, puis créez une nouvelle clé avec les autorisations suivantes :

Autorisation	Objectif	Requise ?
/users/track	Met à jour les attributs personnalisés des profils utilisateurs, en plus de créer des profils utilisateurs temporaires lors de l’utilisation d’envois de tests.	✓
/users/delete	Supprime les profils utilisateurs temporaires qui ont été créés lors des envois de tests.	Uniquement pour les envois de tests
/users/export/segment	Met à jour les communications d’audiences disponibles chaque matin en exportant la liste des utilisateurs de chaque segment sélectionné.	✓
/users/export/ids	Récupère une liste d’identifiants lors du ciblage des utilisateurs à l’aide d’un external_id au lieu d’un segment. Decisioning Studio n’acceptant pas les informations d’identification personnelle (PII), vous devez vous assurer que votre paramètre fields_to_export ne renvoie que des champs non PII.
Seulement si vous utilisez des external_ids
/messages/send	Envoie les variantes recommandées au moment recommandé à l’aide des campagnes API configurées pour l’expérimentateur de Decisioning Studio.	✓
/campaigns/list	Récupère la liste des campagnes actives et extrait le contenu des e-mails disponibles à des fins d’expérimentation.	✓
/campaigns/data_series	Exporte les données de campagne agrégées pour permettre la création de rapports, la validation et la résolution des problèmes dans Decisioning Studio, afin que vous puissiez comparer les valeurs des rapports et analyser les performances de base. Cette autorisation n’est pas obligatoire, mais elle est recommandée.
/campaigns/details	Récupère le contenu HTML, la ligne d’objet et les ressources d’images des campagnes existantes à des fins d’expérimentation.	✓
/canvas/list	Récupère la liste des canvas actifs afin d’extraire le contenu des e-mails disponibles à des fins d’expérimentation.	✓
/canvas/data_series	Exporte les données agrégées des canvas à des fins de création de rapports et de validation, notamment lorsque le BAU est orchestré via Canvas. Cette autorisation n’est pas obligatoire, mais elle est recommandée.
/canvas/details	Récupère le contenu HTML, la ligne d’objet et les ressources d’images des canvas existants à des fins d’expérimentation.	✓
/segments/list	Récupère tous les segments existants en tant qu’audiences cibles potentielles pour l’expérimentateur de Decisioning Studio.	✓
/segments/data_series	Exporte les informations sur la taille des segments, qui s’affichent dans Decisioning Studio lors de la sélection d’une audience.	✓
/segments/details	Récupère les détails sur les segments, tels que les critères d’entrée et de sortie, pour aider à comprendre les changements dans la taille ou les performances des audiences.
/templates/email/create	Crée des copies des modèles HTML de base sélectionnés avec des marques substitutives dynamiques (étiquettes Liquid de Braze) à des fins d’expérimentation, en évitant de modifier les originaux.	✓
/templates/email/update	Pousse les mises à jour des copies de modèles créées par Decisioning Studio lorsque les critères d’expérimentation changent, tels que les appels à l’action.	✓
/templates/email/info	Récupère des informations sur les modèles créés par Decisioning Studio dans votre instance Braze.	✓
/templates/email/list	Valide que les modèles ont été copiés avec succès dans votre instance Braze.	✓

Étape 2 : Implanter des campagnes déclenchées par l’API

Implantez une campagne déclenchée par l’API pour chaque modèle de base avec des propriétés de déclenchement de l’API pour toutes les dimensions optimisées.

Un modèle de base est un modèle que l’agent décisionnel peut utiliser pour orchestrer les messages. Un agent décisionnaire peut avoir un ou plusieurs modèles de base, auquel cas le choix du modèle de base approprié pour chaque client sera l’une des décisions que l’agent personnalisera.

Étape 3 : Configurer la rééligibilité

Assurez-vous que toutes les campagnes déclenchées par l’API permettent aux utilisateurs de redevenir éligibles dans les 15 minutes.

Étape 4 : Ajouter des marques substitutives dynamiques

Ceux-ci servent de marque substitutive dynamique pour les décisions que l’agent du Decisioning Studio est en train d’optimiser.

Exemple 1 : Campagne par e-mail

Supposons que l’agent Decisioning Studio optimise une campagne d’e-mailing. La configuration pourrait être la suivante :

Supposons que l’agent optimise le choix des modèles et du message d’appel à l’action, une campagne déclenchée par l’API doit être créée pour chaque modèle, et la section d’appel à l’action d’un modèle peut ressembler à ce qui suit :

Exemple 2 : Campagne de notification push

Supposons qu’un agent du Decisioning Studio optimise le message d’une campagne de communication. La configuration pourrait être la suivante :

L’envoi du message suivant apparaît :

Exemple 3 : Campagne SMS

Supposons que l’agent Decisioning Studio optimise les champs d’une campagne SMS. La configuration pourrait être la suivante :

L’envoi du message suivant apparaît :