Cas d’utilisation : reconquérir les clients inactifs grâce à un agent de décision axé sur le chiffre d’affaires
Cet exemple illustre comment une marque fictive utilise BrazeAI Decisioning Studio™ Pro et un agent de décision pour orienter chaque client vers une décision optimale à partir de la banque d’actions, personnaliser les messages de reconquête et optimiser le chiffre d’affaires. Il relie la conception de l’agent, l’audience et les expériences, l’orchestration via Braze et l’apprentissage post-lancement.
Supposons que Poppy occupe le poste de gestionnaire CRM chez Kitchenerie, une marque fictive de vente en ligne spécialisée dans les ustensiles de cuisine.
De nombreux clients ne consultent les collections saisonnières qu’une ou deux fois avant de quitter le site. Les programmes de reconquête précédents reposaient sur des parcours figés et des tests A/B manuels pour tester les accroches. Déterminer quelle combinaison d’offre, de canal, de cadence et de timing maximise le chiffre d’affaires des achats pour chaque client restait un problème à part. La priorité de la direction est claire : ramener un maximum d’acheteurs inactifs et augmenter le chiffre d’affaires sans dépasser les limites fixées en matière de remises ou de fréquence d’envoi.
Ce tutoriel explique comment Poppy :
- Cible les clients inactifs ou à risque comme audience de l’agent tout en structurant des groupes d’expérience pour une comparaison équitable
- Permet à l’agent de choisir les actions autorisées les plus adaptées parmi une banque d’actions riche, afin que les messages restent personnalisés à grande échelle
- Met en place l’orchestration pour que les décisions transitent par Braze en tant que plateforme d’engagement client
- Lance l’agent, lui permettant d’apprendre de manière autonome ce qui génère du chiffre d’affaires en reconquête
Étape 1 : Définir les indicateurs de réussite et « qui » l’agent cible
Poppy confirme l’indicateur de réussite que l’agent doit maximiser : le chiffre d’affaires généré par les rachats des clients qui ont cessé d’acheter.
Elle définit qui entre dans le programme : un Segment Braze composé d’anciens acheteurs inactifs ou d’utilisateurs dormants à forte valeur. Poppy n’a plus qu’à indiquer à l’équipe AI Decisioning Services quel Segment l’agent doit cibler. L’intégration qui récupère les données de ce Segment s’effectue en arrière-plan, sans que Poppy ait besoin de la configurer.
Étape 2 : Créer la banque d’actions et définir les contraintes
Poppy identifie les dimensions clés de ses stratégies de reconquête :
- Offre : livraison gratuite, pourcentage de réduction ou lot d’articles
- Canal : e-mail, notification push ou SMS
- Heure d’envoi ou cadence
- Création : petites illustrations ou texte axé sur l’utilité
Pour chaque dimension, elle répertorie des options concrètes dans la banque d’actions. Ce sont les seules actions que l’agent peut entreprendre : tout le reste est exclu par conception. L’agent teste ensuite les combinaisons autorisées pour découvrir ce qui fonctionne pour chaque client, tout en optimisant l’indicateur de réussite choisi.
Étape 3 : préparer les données et connecter l’orchestration à Braze
En suivant les instructions de Connecter vos données, Poppy s’assure que des signaux first-party riches (notamment l’historique d’achat, l’affinité pour certaines catégories, le comportement de navigation et l’engagement) alimentent l’agent, afin que chaque décision repose sur des comportements réels.
Pour l’orchestration, elle utilise le chemin natif de Braze : Decisioning Studio Pro décide quoi envoyer et quand, puis Braze se charge de la livraison. Elle prévoit des modèles de base (Campaigns déclenchées par API) pour chaque canal, avec des champs dynamiques pour les offres et les créations, et elle définit la rééligibilité.
Étape 4 : Lancer, surveiller et optimiser pour le chiffre d’affaires
Après la vérification de la configuration avec les AI Decisioning Services, Poppy lance l’agent. Celui-ci commence à recommander des actions pour chaque utilisateur et à orchestrer les envois via Braze afin de s’améliorer au fil du temps.
En associant un indicateur de réussite axé sur le chiffre d’affaires à un agent de décision qui teste en continu les actions autorisées, Kitchenerie passe d’envois de reconquête statiques et massifs à des décisions individualisées qui s’adaptent à chaque client. L’objectif : reconquérir davantage de clients et augmenter le chiffre d’affaires, tout en respectant les règles métier définies par Poppy.