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データを接続する

BrazeAI Decisioning Studio™のエージェントは、効果的な意思決定を行うために、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に接続する方法について説明します。

サポートされている統合パターン

Decisioning Studio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。

顧客データタイプ

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。

プラットフォーム別のデータ接続

Brazeを通じて顧客データを送信する

BrazeAI Decisioning Studioは、すでにBrazeデータプラットフォームに送信しているすべてのデータを使用できます。

Decisioning Studioに使用したい顧客データが、現在ユーザープロファイルやカスタム属性に保存されていない場合、推奨されるアプローチはBrazeクラウドデータ取り込みを使用して他のソースからデータを取り込むことです。

CDIは以下との直接統合をサポートしています：

  • Snowflake
  • Redshift
  • BigQuery
  • Databricks
  • Microsoft Fabric
  • AWS S3

サポートされているソースの完全なリストについては、クラウドデータ取り込みを参照してください。

Brazeデータプラットフォームに送信しているデータに満足したら、AI Decisioning Servicesチームに連絡して、ユーザープロファイルまたはカスタム属性のどのフィールドをAI意思決定に使用すべき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で使用すべき顧客の行動を最もよく表すと思われるBraze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意思決定に最も適切な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できます。

データを送信するその他のオプションには以下があります：

  • SDKを介してBraze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

これらのパターンはより多くのエンジニアリング作業が必要ですが、現在のBraze設定によっては好ましい場合があります。詳細については、AI Decisioning Servicesチームにお問い合わせください。

SFMCを通じて顧客データを送信する

Salesforce Marketing Cloudとの統合の場合：

  1. 顧客データ用のSFMCデータ拡張を設定します
  2. Decisioning Studioが必要とする適切な権限を持つ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
  3. Decisioning Studioは利用可能な最新の増分データから取得するため、データ拡張が毎日更新されることを確認します

拡張IDとAPIキーをAI Decisioning Servicesチームに提供してください。チームが顧客データの取り込みにおける次のステップをサポートします。

Klaviyoを通じて顧客データを送信する

Klaviyoとの統合の場合：

  1. 顧客プロファイルデータがKlaviyoプロファイルで利用可能であることを確認します
  2. プロファイル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
  3. APIキーをAI Decisioning Servicesチームに提供します

APIキーの設定の詳細については、Klaviyo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、またはKlaviyoに保存されていない場合、次善のステップは、Brazeが管理するGoogle Cloud Storageバケットへの自動エクスポートを設定することです。AWSまたはAzureへのエクスポートもサポートできます（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、それぞれの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し、Brazeがそのデータを取得できるようにします。

これが実現可能かどうかを判断するには、お使い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。例えば：

これが実現可能な場合、Decisioning Studio専用に分離された顧客データエクスポート用のGCSバケットを提供できます。

ベストプラクティス

  • わかりやすいカラム名：顧客データには明確でわかりやすいカラム名を付ける必要があります。理想的には、データディクショナリを提供してください。
  • 増分更新：毎日の顧客履歴全体のスナップショットよりも、増分ファイルが推奨されます
  • 一貫した識別子：各レコードには、すべてのデータアセットで一貫したユニークな顧客識別子が含まれている必要があります
  • 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、チームからの追加のサービス作業またはエンジニアリング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 Decisioning Servicesチームと協力してください。

次のステップ

データソースを接続した後、オーケストレーションの設定に進みます：
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