データを接続する
BrazeAI Decisioning Studio™ Proのエージェントが効果的な意思決定を行うには、顧客コンテキストを十分に理解する必要があります。この記事では、顧客データソースをDecisioning Studio Proに接続する方法について説明します。
AI Decisioning Servicesチームが、最適なパフォーマンスを実現するためのデータ接続の設定をサポートします。
サポートされている統合パターン
Decisioning Studio Proは、顧客データを接続するための複数の統合パターンをサポートしています。
| 統合パターン | 最適な用途 | 設定の複雑さ |
|---|---|---|
| Braze Data Platform | すでにBrazeを使用している顧客 | 低 |
| Braze Cloud Data Ingestion (CDI) | 外部データウェアハウスの接続 | 中 |
| クラウドストレージ (GCS、AWS、Azure) | 他のプラットフォームからの直接データエクスポート | 中 |
| CEP統合 | SFMC、Klaviyoのデータエクステンション | 中 |
顧客データの種類
以下の顧客データアセットは、エージェントがより効果的にパーソナライズするのに役立ちます。
| データの種類 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| ユーザープロファイル | 静的な属性、または変化が緩やかな属性 | 顧客歴、地域、獲得チャネル、満足度、LTV推定値 |
| 顧客行動 | アクティビティとエンゲージメントのパターン | アカウントへのログイン、デバイスの種類、カスタマーサービスとのやり取り、製品の利用状況 |
| 取引履歴 | 購入とコンバージョンのデータ | 購入した製品、取引金額、支払い方法、購入チャネル |
| マーケティングエンゲージメント | コミュニケーションへの反応 | メールの開封/クリック、SMSエンゲージメント、Webおよびモバイルでのアクティビティ、調査への回答 |
エージェントが顧客について持つ情報が多いほど、パフォーマンスは向上します。ビジネスにとって特に重要なインサイトに関するデータを含めることを検討してください (たとえば、AIがロイヤルティ顧客をどのように異なる方法で扱うかを確認したい場合は、顧客データにロイヤルティステータスが含まれていることを確認してください)。
プラットフォーム別にデータを接続する
Braze経由で顧客データを送信する
BrazeAI Decisioning Studio Proでは、すでにBraze Data Platformに送信しているすべてのデータを使用できます。
ユーザープロファイルやカスタム属性に含まれていない顧客データについては、Braze Cloud Data Ingestionを使って取り込む方法が2つあります。
- Braze Data Platformに取り込む。データウェアハウスのデータをBrazeのユーザープロファイル、カスタム属性、またはイベントに同期します。セグメンテーションやメッセージングのためにBraze内でもデータを使用したい場合は、こちらを選択してください。Snowflake、Redshift、BigQuery、Databricks、Microsoft Fabric、AWS S3、Google Cloud Storageに対応しています。
- Decisioning Studio Proに直接送信する。データウェアハウスのデータを、Brazeのユーザープロファイルやカスタム属性に追加せずに、Decisioning Studio Proへ直接同期します。Decisioning Studio Proで使用したいものの、Braze内の他の場所では不要なデータの場合は、こちらを選択してください。このオプションは早期アクセス段階です。設定方法については、Cloud Data Ingestion:Decisioning Studio Proデータの同期を参照してください。
Braze Data Platformに送信しているデータに問題がないことを確認したら、AI意思決定サービスチームに連絡し、ユーザープロファイルやカスタム属性のどのフィールドをAI意思決定に使用するかを相談してください。
このプロセスを効率化するために、Decisioning Studio Proで使用すべき顧客行動を最もよく表していると考えられるBrazeのユーザープロファイル属性のリストを作成してください（利用可能なフィールドのリストを参照）。サービスチームは、AI意思決定に最も適したフィールドを決定するためのディスカバリーセッションの実施もサポートします。
データを送信するその他の方法には、次のものがあります。
- SDK経由でBrazeのカスタムイベントを送信する
- RESTエンドポイント（
/users/track）を使用してイベントを送信する
これらの方法はより多くの開発工数を必要としますが、現在のBrazeの設定によっては適している場合があります。詳しくは、AI意思決定サービスチームにお問い合わせください。
SFMC経由で顧客データを送信する
Salesforce Marketing Cloudとの統合の場合:
- 顧客データ用のSFMCデータエクステンションを設定します
- Decisioning Studio Proに必要な適切な権限を付与したAPI統合用のSFMCインストール済みパッケージを設定します
- Decisioning Studio Proは利用可能な最新の増分データを取得するため、データエクステンションが毎日更新されるようにします
エクステンションIDとAPI キーをAI意思決定サービスチームに提供してください。顧客データの取り込みに向けた次のステップをチームがサポートします。
Klaviyo経由で顧客データを送信する
Klaviyoとの統合の場合:
- KlaviyoのプロファイルでユーザープロファイルのデータがI利用可能であることを確認します
- Profilesへのフルアクセス権を持つプライベートAPI キーを生成します
- API キーをAI意思決定サービスチームに提供します
API キーの設定の詳細については、Klaviyoのドキュメントを参照してください。
その他のクラウドソリューション（Google Cloud Storage、Azure、AWS）
顧客データが現在Braze、SFMC、Klaviyoに保存されていない場合、次善の策は、Brazeが管理するGoogle Cloud Storageバケットへの自動エクスポートを直接設定することです。BrazeはAWSやAzureへのエクスポートにも対応しています（ただしGCSが推奨されます）。これらのプラットフォームの場合は、各クラウドプラットフォーム内の内部クラウドストレージにエクスポートすると、Brazeがそのデータを取得できます。
これが実現可能かどうかを判断するには、ご利用のマーテクプラットフォームのドキュメントを参照してください。例:
- mParticleはGoogle Cloud Storageとのネイティブ統合を提供しています
- Twilio セグメント
- トレジャーデータ
- ActionIQ
- Adobe Experience Platform
実現可能な場合、Brazeは顧客データのエクスポート先として、Decisioning Studio Pro専用に分離されたGCSバケットを提供できます。
ベストプラクティス
- わかりやすい列名: 顧客データには、明確でわかりやすい列名を付ける必要があります。データディクショナリも用意されていることが理想的です。
- 増分更新: 顧客履歴全体のスナップショットを毎日送るよりも、増分ファイルを使うことをお勧めします。
- 一貫性のある識別子: 各レコードには、すべてのデータアセットで一貫した一意の顧客識別子を含める必要があります。
- タイムスタンプを含める: 正確なアトリビューションとエージェントのトレーニングのために、レコードには関連するタイムスタンプが必要です。
カスタム統合
その他のオプションや、完全にカスタムのデータパイプラインも可能です。これらには、追加のサービス作業やお客様のチームによる開発作業が必要になる場合があります。何が実現可能で最適かを判断するには、AI意思決定サービスチームと連携してください。
このガイドでは、最も一般的な統合パターンについて説明します。すべての接続ポイントについては引き続き情報セキュリティによる審査が必要であり、実装に関してはソリューションコンサルタントがアドバイスを提供します。
次のステップ
データソースを接続したら、オーケストレーションの設定に進みます。