Premiers pas avec Decisioning Studio
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BrazeAI Decisioning Studio™ vous permet de concevoir et de déployer des agents de décision qui optimisent n’importe quel indicateur métier.
Cette référence donne un aperçu des étapes nécessaires à la mise en place de Decisioning Studio, notamment la conception de votre agent, la configuration et la connexion des sources de données, la mise en place de l’orchestration et l’évaluation des performances.
Décisions clés de conception
Travaillez avec l’équipe AI Decisioning Services pour prendre les décisions suivantes :
| Décision | Description | Exemples |
|---|---|---|
| Indicateur de réussite | Le résultat métier que l’agent maximise lors de la personnalisation de l’engagement client. | Chiffre d’affaires, LTV, ARPU, conversions, rétention |
| Audience | Les clients pour lesquels l’agent Decisioning Studio prend des décisions d’engagement. | Tous les clients, membres fidélité, abonnés à risque |
| Groupes d’expérience | Comment les essais contrôlés randomisés de Decisioning Studio doivent-ils être structurés ? | Decisioning Studio, contrôle aléatoire, BAU, groupe de contrôle |
| Dimensions | Les décisions d’engagement que l’agent personnalise pour chaque client. | Heure de la journée, ligne d’objet, fréquence, offres, canal |
| Options | Les variantes spécifiques que l’agent peut sélectionner au sein de chaque dimension. | Modèles spécifiques, offres, créneaux horaires |
| Contraintes | Les règles métier et les limites qui restreignent les décisions de l’agent. | Restrictions géographiques, limites budgétaires, règles d’éligibilité |
Chacune de ces décisions a des implications sur le gain incrémental que l’agent peut générer, et sur la rapidité avec laquelle il y parvient. Notre équipe AI Decisioning Services travaille avec vous pour concevoir un agent qui génère une valeur maximale tout en respectant l’ensemble de vos règles métier.
Fonctionnalités de Decisioning Studio
| Fonctionnalité | Détails |
|---|---|
| N’importe quel indicateur de réussite | Optimisez le chiffre d’affaires, les conversions, l’ARPU, la LTV ou tout indicateur clé de performance métier |
| Dimensions illimitées | Personnalisez les offres, le canal, le timing, la fréquence, le contenu créatif, et bien plus encore |
| N’importe quelle CEP | Intégrations natives avec Braze, Salesforce Marketing Cloud, ou intégrations personnalisées pour toute plateforme |
| AI Decisioning Services | Accompagnement dédié par l’équipe de data science de Braze |
| Conception avancée d’expériences | Groupes de traitement et groupes de contrôle entièrement personnalisables |
Bonnes pratiques
Voici quelques bonnes pratiques pour concevoir des agents Decisioning Studio :
- Maximisez la richesse des données : plus les agents disposent d’informations sur vos clients, meilleures seront leurs performances.
- Diversifiez les actions : plus l’ensemble d’actions que l’agent peut entreprendre est diversifié, plus il peut personnaliser sa stratégie pour chaque utilisateur.
- Minimisez les contraintes : moins il y a de contraintes sur vos agents, mieux c’est. Les contraintes doivent être conçues pour respecter les règles métier tout en libérant autant que possible l’expérimentation pilotée par l’agent.