BrazeAI Decisioning Studio™

BrazeAI Decisioning Studio™ (旧名称 OfferFit by Braze) で、あらゆるビジネス指標を最大化する 1:1 の AI 意思決定を始めましょう!

BrazeAI Decisioning Studio™ とは

BrazeAI Decisioning Studio™ は、AB テストに代わる AI 意思決定であり、すべてをパーソナライズし、あらゆる指標を最大化し、クリックではなく収益の増加を促します。Decisioning Studio を使用すれば、ビジネスの KPI を最適化できます。

BrazeAI™ の意思決定エージェントが、顧客ごとに最適なアクションを自動的に発見します。BrazeAI™ は、お客様のファーストパーティデータを利用して、クロスセル、アップセル、再購入、リテンション、更新、紹介、ウィンバックなど、幅広いユースケースにおいて、あらゆるビジネス KPI を最大化することができます。

AI エキスパートサービスチームは、BrazeAI Decisioning Studio™ をお客様のビジネスニーズに合わせてカスタマイズします。Decisioning Studio は Braze で最もよく機能しますが、他のさまざまなプラットフォームでもすでにサポートされています。詳しくは、Braze との面談をご予約ください。

主な機能

• **技術スタックはそのままに、頭脳を追加: **BrazeAI™ は、データシステムとマーケティングオートメーションプラットフォームの間の意思決定レイヤーとしてプラグインします。
• **セグメントではなく、人のための勝者を選択: **すべてのファーストパーティデータを使用して、顧客ごとに最適な 1:1 の意思決定を行います。
• **すべてをパーソナライズ: **AI 意思決定エージェントが、顧客ごとに、最良のメッセージ、製品、インセンティブ、チャネル、タイミング、頻度を見つけます。
• **指標の最大化: **クリックが常に収益につながるとは限りません。BrazeAI™ を使って、収益、利益、CLV、またはその他のビジネス KPI を最大化するオファーやインセンティブを選びましょう。
• **ブラックボックスを開く: **顧客行動の要因に関する深いくインサイトを得るために、AI 意思決定エージェントがどのようにパーソナライズするかを確認します。

エージェントについて

仕組み

エージェントは、BrazeAI Decisioning Studio™ のカスタム設定であり、特定のビジネス目標を達成するためにパーソナライズされます。

例えば、初回販売後のフォローアップコンバージョンを増やすために、リピート購入エージェントを構築することができます。Braze でオーディエンスやメッセージを定義すると、Decisioning Studio が毎日実験を行い、顧客ごとに商品のオファー、メッセージのタイミング、頻度などのさまざまな組み合わせを自動的にテストします。時間の経過とともに、BrazeAI™ は何が最も効果的かを学習し、再購入率を最大化するために Braze を通じてパーソナライズされた送信を調整します。

優れたエージェントを作るためには、以下の点が重要です。

• 収益、コンバージョン、ARPU など、最適化する BrazeAI™ の成功指標を選択する。
• オファー、件名、クリエイティブ、チャネル、送信時間など、テストするディメンションを定義する。
• メールと SMS、1 日および 1 週あたりの頻度など、ディメンションごとにオプションを選択する。

サンプルエージェント

BrazeAI Decisioning Studio™ で構築できるエージェントの例をいくつかご紹介します。AI の意思決定エージェントは、顧客とのやり取りから学習し、そのインサイトを翌日のアクションに活かします。

エージェントのユースケース	ビジネス目標	典型的な方法の使用	BrazeAI Decisioning Studio™ の使用
クロスセルまたはアップセル	インターネットサブスクリプションからのユーザーあたりの平均収益 (ARPU) を最大化する。	すべての顧客に対し次に最も高いティアプランを提供する年間キャンペーンを実行する。	顧客ごとに最適なメッセージ、送信時刻、割引、提案プランを経験的に特定し、リープフロッグオファーを受け入れやすい顧客や、アップグレードの際に割引やその他のインセンティブを必要とする顧客を把握する。
更新とリテンション	契約更新を確保し、契約期間と純現在価値 (NPV)の両方を最大化する。	AB テストを手動で実施し、更新を確保するために大幅な割引を提示する。	自動化された実験を利用して、顧客ごとに最適な更新オファーを特定し、価格にそれほど敏感ではなく、更新に大幅な割引を必要としない顧客を特定する。
リピート購入	購入率と再購入率を最大化する。	すべての顧客に対し、Web サイトアカウントの作成後に同じジャーニーが提供される (同じケイデンスでの同じメールシーケンスなど)。	実験を自動化して、それぞれの顧客に最適なメニューアイテムを見つけ、最も効果的な件名、送信時刻、およびコミュニケーションの頻度を確認する。
ウィンバック	以前にサブスクライブしていたユーザーに再度サブスクリプションを促すことで、再アクティベーションを増やす。	高度な AB テストとセグメンテーション。	自動化された実験を利用して、数千個の変数を一括でテストし、顧客ごとに最適なクリエイティブ、メッセージ、チャネル、ケイデンスを特定する。
紹介	既存の顧客からのビジネスクレジットカード紹介による新規アカウントの開設を最大化する。	すべての顧客に対する固定のメールシーケンスと、顧客群に対する最適な送信時刻、ケイデンスなどを判断するための大規模な AB テスト。	特定の顧客に対して理想的なメール、クリエイティブ、送信時刻、クレジットカードを決定するための実験を自動化する。
リードナーチャリングとコンバージョン	増分収益を促進し、顧客ごとに適切な金額を支払う。	Facebook などのプラットフォームでのプライバシーポリシーの変更に伴い、パーソナライズされた有料広告に対する以前のアプローチが最後に有効になる。	強固なファーストパーティデータを利用して、顧客セグメント、入札方法、入札レベル、クリエイティブに対する実験を自動的に行う。
ロイヤルティとエンゲージメント	顧客ロイヤルティプログラムの新規登録者による購入を最大化する。	顧客のアクションに対して一定の順序でメールが顧客に送信された。たとえば、ロイヤルティプログラムのすべての新規登録者が同じジャーニーを受け取った。	各顧客の購入と再購入を最大化するため、さまざまなメールオファー、送信時刻、および頻度で実験を行う。

API キーの権限について

BrazeAI Decisioning Studio™ の統合中に、統合の機能を定義する特定の権限を持つ Braze API キーを作成します。各権限の詳細については、以下の表でご確認ください。

権限	目的	必須かどうか
/users/track	テスト送信を使用して一時的なユーザープロファイルを作成するだけでなく、ユーザープロファイルのカスタム属性を更新します。	✓
/users/delete	テスト送信の使用中に作成された一時的なユーザープロファイルを削除します。	テスト送信のみ
/users/export/segment	選択したセグメントからユーザーの一覧をエクスポートして、毎朝、利用可能なオーディエンスの通信を更新します。	✓
/users/export/ids	セグメントの代わりに external_id を使用してユーザーをターゲットにする場合、識別子の一覧を取得します。Decisioning Studio は個人識別情報 (PII) を受け入れないため、fields_to_export パラメーターが非 PII フィールドのみを返すようにする必要があります。
external_ids を使用している場合のみ
/messages/send	Decisioning Studio の実験者を決定するために設定された API キャンペーンを使用して、推奨された時刻に推奨バリアントを送信します。	✓
/campaigns/list	アクティブなキャンペーンの一覧を取得し、使用可能なメールコンテンツを抽出して、実験に使用します。	✓
/campaigns/data_series	集約されたキャンペーンデータをエクスポートして、Decisioning Studio でのレポート、検証、トラブルシューティングを可能にするため、レポートの値を比較したり、ベースラインパフォーマンスを分析したりできます。 必須ではありませんが、この権限をお勧めします。
/campaigns/details	HTML の内容、件名、および画像のリソースを、既存のキャンペーンから取得して、実験に使用します。	✓
/canvas/list	アクティブなキャンバスの一覧を取得し、使用可能なメールコンテンツを抽出して、実験に使用します。	✓
/canvas/data_series	BAU がキャンバスでオーケストレーションされている場合は、集約されたキャンバスをエクスポートしてレポートと検証を行います。 必須ではありませんが、この権限をお勧めします。
/canvas/details	HTML の内容、件名、および画像のリソースを、既存のキャンバスから取得して、実験に使用します。	✓
/segments/list	Decisioning Studio の実験者の潜在的なターゲットオーディエンスとして、すべての既存のセグメントを取得します。	✓
/segments/data_series	オーディエンスを選択したときに、Decisioning Studio に表示されるセグメントサイズ情報をエクスポートします。	✓
/segments/details	オーディエンスのサイズやパフォーマンスの変化を理解するのに役立つ、エントリや終了の基準などのセグメント情報を取得します。
/templates/email/create	ダイナミックなプレースホルダー (Braze Liquid タグ) を使用して選択した基本の HTML テンプレートのコピーを作成し、オリジナルの変更を回避します。	✓
/templates/email/update	コールトゥアクションなどの実験条件が変更された場合、更新を Decisioning Studio で作成されたテンプレートコピーにプッシュします。	✓
/templates/email/info	Braze インスタンス内の Decisioning Studio 作成テンプレートの決定に関する情報を取得します。	✓
/templates/email/list	テンプレートが Braze インスタンスに正常にコピーされたことを検証します。	✓

次のステップ

BrazeAI Decisioning Studio™ の詳細が理解できたところで、次のステップに進みましょう。

1. Decisioning Studio の統合
2. エージェントの構築