エージェントの設計
この記事では、オーディエンスの定義、ディメンジョンの選択、Go固有の機能と制限の理解など、Decisioning Studio Goエージェントの設計方法について説明する。
成功指標、次元、アクションバンク、制約など、意思決定エージェントの基礎概念については、意思決定エージェントの設計を参照のこと。
囲碁対プロの能力
Decisioning Studio Goは、Decisioning Studio Proに比べて合理化された機能を持つセルフサービスプラットフォームである。これらの違いを理解することで、Goの範囲内で効果的なエージェントを設計することができる。
| 能力 | Decisioning Studio Go | デシジョン・スタジオ・プロ |
|---|---|---|
| 成功の指標 | クリックのみ | あらゆるビジネス指標（収益、コンバージョン、ARPU） |
| ディメンション | 限定アクションバンク | 寸法は無制限 |
| CEPがサポートする | Braze、SFMC、Klaviyo | あらゆるCEP（ネイティブおよび顧客） |
| 顧客データ | エンゲージメントのみ | すべての1Pデータ |
| 設定 | セルフサービス | AI意思決定サービスのサポート |
| 実験グループ | 囲碁＋ランダムコントロール＋オプションのBAU | フルカスタマイズ可能 |
囲碁エージェントをデザインする
意思決定スタジオ囲碁エージェントを設計する場合、以下の領域で意思決定を行うことになる：
ステップ 1: オーディエンスを定義する
オーディエンスとは、エージェントがエンゲージメントする顧客のことである。Goでは、オーディエンスはCEPで定義される：
Brazeでオーディエンスを定義する：
- Brazeでセグメンテーションを作成し、エージェントがターゲットとする顧客を定義する。
- Decisioning Studio Goポータルで実験者を設定する際、このセグメンテーションをターゲットオーディエンスとして選択する。
Decisioning Studio Goの実験者専用のセグメンテーションを作成し、テストを分離して測定できるようにすることを検討する。
SFMCにおけるオーディエンスの定義：
- ターゲット・オーディエンスを含むData Extensionを設定する。
- このData Extensionが最新の顧客データで毎日更新されるようにする。
- 実験装置を設定する際に、Decisioning Studio GoポータルでこのData Extensionを参照する。
Klaviyoにおけるオーディエンスの定義：
- Klaviyoでターゲットオーディエンスを定義するセグメンテーションを作成する。
- Decisioning Studio Goポータルで実験者を設定する際、このセグメンテーションを選択する。
ステップ 2:寸法を選択する
ディメンションとは、カスタマーエクスペリエンスをパーソナライズするためにエージェントが引くことのできる「レバー」のことである。これには、件名や画像、メールの頻度や時間帯のような送信タイプの次元だけでなく、クリエイティブな次元も含まれる。
利用可能な特定のディメンションは、CEPとキャンペーンの構成方法によって異なる。CEPで設定したテンプレートとコンテンツを使用する。
ステップ 3:アクションバンクを設定する
アクションバンクは、エージェントが各次元で選択できる特定のオプションを定義する。以下に例を示します。
- メールテンプレート：エージェントが使用できるテンプレートを選択する（これらは最初に CEP で設定されなければならない）。
- 件名だ：エージェントがテストできる件名のバリアントを定義する
- 時間を送る：エージェントが選択できるタイムウィンドウを指定する
ステップ 4: 実験グループの設定
Decisioning Studio Goは、パフォーマンスを測定するための実験グループを自動的に作成する：
| グループ | 説明 |
|---|---|
| Decisioning Studio Go | AIに最適化されたレコメンデーションを受ける顧客 |
| ランダムコントロール | 無作為に選択されたオプションを受けた顧客（ベースライン比較） |
| 通常通り（オプション） | 既存のキャンペーンを受け取った顧客（現在のパフォーマンスと比較する場合） |
正確な比較のために、顧客が複数の実験グループに属することがないようにし、偏りなく無作為にグループ分けを行う。
考慮すべき限界
囲碁エージェントを設計する際には、これらの制限を念頭に置いてほしい：
- クリックのみである：Goはクリックスルー率を最適化する。収益、コンバージョン、その他のビジネス指標を最適化する必要がある場合は、Decisioning Studio Proをご検討いただきたい。
- 寸法は限られている：囲碁はあらかじめ定義された次元のセットをサポートしている。カスタム・ディメンションや複雑なパーソナライゼーションをご希望の場合は、Decisioning Studio Proをご検討いただきたい。
- 3つのCEPGoはBraze、Salesforce Marketing Cloud、Klaviyoとだけ統合している。その他のプラットフォームについては、Decisioning Studio Proを検討してほしい。
ベストプラクティス
- シンプルに始めよう：テンプレートや件名のバリアントを2～3個用意する。これは、実験を管理しやすく保ちながら、エージェントに学習するのに十分な選択肢を与えることになる。
- 時間を与えよう：エージェントが学習するには十分なデータが必要だ。パフォーマンスについて結論を出す前に、少なくとも2～4週間は待つこと。
- コンテンツに変化を持たせる：選択肢が有意義に異なっていることを確認する。些細なバリエーションをテストしても、重要なインサイトは得られないかもしれない。
- 定期的に監視する：Decisioning Studio Goポータルをチェックし、実験の進捗とエンゲージメントの指標をモニターする。
次のステップ
エージェントを設計し、Decisioning Studio Goポータルで設定したら、起動する準備ができた：
GitHub でこのページを編集