Connecter vos données
Les agents BrazeAI Decisioning Studio™ Pro doivent bien comprendre le contexte client pour prendre des décisions efficaces. Cet article explique comment connecter des sources de données clients à Decisioning Studio Pro.
Votre équipe AI Decisioning Services vous accompagne dans la configuration des connexions de données pour des performances optimales.
Modèles d’intégration pris en charge
Decisioning Studio Pro prend en charge plusieurs modèles d’intégration pour connecter les données clients :
| Modèle d’intégration | Idéal pour | Complexité de configuration |
|---|---|---|
| Braze Data Platform | Clients utilisant déjà Braze | Faible |
| Braze Cloud Data Ingestion (CDI) | Connexion d’entrepôts de données externes | Moyenne |
| Stockage cloud (GCS, AWS, Azure) | Exportations directes de données depuis d’autres plateformes | Moyenne |
| Intégrations CEP | Extensions de données SFMC et Klaviyo | Moyenne |
Types de données client
Les ressources de données client suivantes aident les agents à personnaliser plus efficacement :
| Type de données | Description | Exemples |
|---|---|---|
| Profil utilisateur | Attributs statiques et évoluant lentement | Ancienneté du client, zone géographique, canal d’acquisition, niveau de satisfaction, estimation de la valeur vie client |
| Comportement des clients | Schémas d’activité et d’engagement | Connexions au compte, type d’appareil, interactions avec le service client, utilisation du produit |
| Historique des transactions | Données d’achat et de conversion | Produits achetés, montants des transactions, moyens de paiement, canaux d’achat |
| Engagement marketing | Réponses aux communications | Ouvertures et clics d’e-mails, engagement SMS, activité web et mobile, réponses aux enquêtes |
Plus les agents disposent d’informations sur vos clients, plus ils sont performants. Pensez à inclure des données sur toutes les informations particulièrement importantes pour votre entreprise (par exemple, vous souhaitez savoir comment l’IA traite différemment vos clients fidèles ? Assurez-vous que le statut de fidélité figure dans les données client).
Connecter les données par plateforme
Envoyer des données clients via Braze
BrazeAI Decisioning Studio Pro peut utiliser toutes les données que vous envoyez déjà à la plateforme de données de Braze.
Pour les données clients qui ne figurent pas dans le profil utilisateur ou les attributs personnalisés, deux options s’offrent à vous pour les importer avec l’ingestion de données cloud de Braze :
- Ingérer dans la plateforme de données de Braze. Synchronisez les données de votre entrepôt de données avec les profils utilisateurs, les attributs personnalisés ou les événements Braze. Choisissez cette option si vous souhaitez aussi que ces données soient disponibles dans Braze pour la segmentation et l’envoi de messages. Prend en charge Snowflake, Redshift, BigQuery, Databricks, Microsoft Fabric, AWS S3 et Google Cloud Storage.
- Envoyer directement à Decisioning Studio Pro. Synchronisez les données de votre entrepôt de données directement avec Decisioning Studio Pro, sans les ajouter au profil utilisateur ou aux attributs personnalisés de Braze. Choisissez cette option pour les données que Decisioning Studio Pro doit utiliser, mais dont vous n’avez pas besoin ailleurs dans Braze. Cette option est en accès anticipé. Consultez Ingestion de données cloud : Synchroniser les données de Decisioning Studio Pro pour la configurer.
Une fois satisfait des données que vous envoyez à la plateforme de données de Braze, contactez votre équipe AI Decisioning Services pour déterminer quels champs du profil utilisateur ou quels attributs personnalisés utiliser pour la prise de décision par IA.
Pour simplifier ce processus, dressez une liste des attributs du profil utilisateur Braze qui, selon vous, représentent le mieux le comportement de vos clients et devraient être utilisés dans Decisioning Studio Pro (consultez la liste des champs disponibles). Votre équipe de services peut également vous aider à organiser des sessions de découverte pour choisir les champs les plus adaptés à la prise de décision par IA.
Voici d’autres options pour envoyer des données :
- Envoyer des événements personnalisés Braze via le SDK
- Envoyer des événements à l’aide de l’endpoint REST (
/users/track)
Ces approches demandent davantage d’efforts d’ingénierie, mais elles sont parfois préférables selon votre configuration Braze actuelle. Contactez l’équipe AI Decisioning Services pour en savoir plus.
Envoyer des données clients via SFMC
Pour les intégrations Salesforce Marketing Cloud :
- Configurez une ou plusieurs extensions de données SFMC pour vos données clients
- Configurez un package installé SFMC pour l’intégration API, avec les autorisations requises par Decisioning Studio Pro
- Assurez-vous que les extensions de données sont actualisées quotidiennement, car Decisioning Studio Pro récupère les dernières données incrémentielles disponibles
Transmettez l’ID de l’extension et la clé API à votre équipe AI Decisioning Services. Elle vous accompagnera dans les étapes suivantes de l’ingestion des données clients.
Envoyer des données clients via Klaviyo
Pour les intégrations Klaviyo :
- Vérifiez que les données du profil utilisateur sont disponibles dans les profils Klaviyo
- Générez une clé API privée avec un accès complet (Full Access) aux profils
- Transmettez la clé API à votre équipe AI Decisioning Services
Consultez la documentation de Klaviyo pour en savoir plus sur la configuration de la clé API.
Autres solutions cloud (Google Cloud Storage, Azure, AWS)
Si vos données clients ne sont pas actuellement stockées dans Braze, SFMC ou Klaviyo, la meilleure solution consiste à configurer une exportation automatisée directement vers un compartiment Google Cloud Storage contrôlé par Braze. Braze peut également prendre en charge l’exportation vers AWS ou Azure (même si GCS est préférable). Pour ces plateformes, exportez les données vers leur stockage cloud interne, puis Braze pourra les récupérer.
Pour savoir si cette option est envisageable, consultez la documentation de votre plateforme martech. Par exemple :
- mParticle propose une intégration native avec Google Cloud Storage
- Twilio Segment
- Treasure Data
- ActionIQ
- Adobe Experience Platform
Si c’est le cas, Braze peut vous fournir un compartiment GCS dédié à Decisioning Studio Pro, vers lequel exporter vos données clients.
Bonnes pratiques
- Noms de colonnes descriptifs : les données clients doivent comporter des noms de colonnes clairs et descriptifs. Idéalement, fournissez un dictionnaire de données.
- Mises à jour incrémentielles : privilégiez des fichiers incrémentiels plutôt que des instantanés quotidiens de l’historique client complet.
- Identifiants cohérents : chaque enregistrement doit contenir un identifiant client unique, cohérent dans toutes les ressources de données.
- Inclure des horodatages : les enregistrements doivent comporter des horodatages pour garantir une attribution précise et l’entraînement des agents.
Intégrations personnalisées
D’autres options, voire des pipelines de données entièrement personnalisés, sont possibles. Elles peuvent nécessiter un travail supplémentaire de la part des Services ou de l’équipe d’ingénierie de votre côté. Pour déterminer ce qui est faisable et optimal, collaborez avec votre équipe AI Decisioning Services.
Ce guide présente les modèles d’intégration les plus courants. L’équipe Sécurité de l’information devra tout de même valider l’ensemble des points de connexion, et les Solutions Consultants seront disponibles pour vous conseiller sur le déploiement.
Étapes suivantes
Une fois vos sources de données connectées, passez à la configuration de l’orchestration :