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エージェントの起動
データソースの接続、オーケストレーションの設定、エージェントのデザインが完了したら、起動の準備は完了です。この記事では、エージェントのアクティブ化とAI意思決定ループの閉鎖について説明します。これにより、エージェントは継続的に学習し改善できるようになります。
起動ステップ
AI Decisioning Servicesチームとすべての設定ステップを完了した後：
- エージェントの設定を確認し、すべての設定が正しいことを確認します。
- データ接続とオーケストレーション統合がアクティブであることを確認します。
- AI Decisioning Servicesチームと連携してエージェントをアクティブ化します。
起動後、エージェントは以下を行います：
- オーディエンスと顧客データの受信を開始します
- 各顧客に対してパーソナライズ済みのおすすめを作成し始めます
- 設定済みのCEPを通じてアクションをオーケストレーションします
- フィードバックデータを収集し、時間の経過とともに学習・改善します
AI意思決定ループを閉じる
起動後、エージェントが学習し改善するためにはフィードバックデータが必要です。これには、カスタマーエンゲージメントの意思決定が送信された後に何が起こったかをエージェントに伝えるコンバージョンデータ、エンゲージメントデータ、アクティベーションデータが含まれます。
これらの重要なフィードバックデータアセットの準備に関する詳細な要件については、データソースの準備を参照してください。
注:
エージェントがカスタマーエンゲージメントプラットフォーム（BrazeやSalesforce Marketing Cloudなど）とネイティブに統合されている場合、フィードバックデータのための追加の設定ステップは不要な場合があります。これらは顧客データとともに自動的に送信される可能性があるためです。
エージェントの監視
起動後、AI Decisioning Servicesチームと連携してパフォーマンスを監視します：
- パフォーマンス指標： 実験グループ全体で成功指標を追跡します
- 学習の進捗： エージェントのおすすめが時間の経過とともにどのように進化するかを観察します
- インサイト： さまざまな顧客セグメントに対してどのディメンションやオプションが結果を促進しているかを把握します
継続的な最適化
AI Decisioning Servicesチームは引き続き以下の点でサポートします：
- エージェントのパフォーマンスを分析し、最適化の機会を特定します
- 必要に応じてディメンションやオプションを拡張します
- ビジネスルールの変更に基づいて制約を調整します
- 成功したエージェントを追加のユースケースにスケーリングします
ヒント:
エージェントは時間の経過とともに継続的に学習し改善します。設定に大幅な変更を加える前に、エージェントがデータを収集し最適化するための十分な時間を確保してください。
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