AI 의사결정 에이전트 구축
BrazeAI Decisioning Studio™를 위한 에이전트를 구축하여 수동 A/B 테스트 없이도 개인화된 실험을 자동화하고 전환, 리텐션, 매출 등의 결과를 최적화하는 방법을 알아보세요.
BrazeAI Decisioning Studio™는 Braze에서 가장 잘 작동하지만, 이미 다양한 다른 플랫폼도 지원합니다. Braze를 사용하지 않더라도 필요한 모든 정보를 얻을 수 있도록 설명서를 계속 업데이트할 예정입니다.
에이전트 소개
AI 의사결정 에이전트는 특정 비즈니스 목표에 맞게 맞춤 설정된 BrazeAITM 의사결정 엔진의 커스텀 구성입니다.
예를 들어, 초기 구매 이후 후속 전환을 증가시키기 위한 재구매 에이전트를 구축할 수 있습니다. Braze에서 오디언스와 메시지를 정의하면, 의사결정 에이전트가 매일 실험을 실행하여 각 고객에게 제품 제안, 메시지 타이밍, 빈도의 다양한 조합을 자동으로 테스트합니다. 시간이 지남에 따라 BrazeAITM는 가장 효과적인 방법을 학습하고, Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 재구매율을 극대화합니다.
좋은 에이전트를 구축하려면 다음을 수행합니다:
- BrazeAITM가 최적화할 성공 지표를 선택합니다(예: 매출, 전환, ARPU 등).
- 테스트할 차원을 정의합니다(예: 제안, 제목란, 크리에이티브, 채널, 발송 시간 등).
- 각 차원에 대한 옵션을 선택합니다(예: 이메일 대 SMS, 일간 빈도 대 주간 빈도 등).
샘플 에이전트
다음은 BrazeAI Decisioning Studio™를 사용하여 구축할 수 있는 에이전트의 예시입니다. AI 의사결정 에이전트는 모든 고객 인터랙션에서 학습하고, 그 인사이트를 다음 날의 액션에 적용합니다.
| 에이전트 사용 사례 | 비즈니스 목표 | 일반적인 방법 사용 | BrazeAI Decisioning Studio™ 사용 |
|---|---|---|---|
| 교차 판매 또는 업셀 | 인터넷 구독에서 사용자당 평균 매출(ARPU)을 극대화합니다. | 모든 고객에게 차상위 티어 요금제를 제공하는 연간 캠페인을 실행합니다. | 각 고객에게 가장 적합한 메시지, 발송 시간, 할인, 요금제를 경험적으로 발견하여 단계 건너뛰기 오퍼에 민감한 고객과 업그레이드를 위해 할인이나 기타 인센티브가 필요한 고객을 파악합니다. |
| 갱신 및 유지 | 계약 기간과 순현재가치(NPV)를 모두 극대화하여 계약 갱신을 확보합니다. | 수동으로 A/B 테스트를 수행하고, 갱신을 확보하기 위해 상당한 할인을 제공합니다. | 자동화된 실험을 통해 각 고객에게 가장 적합한 갱신 제안을 찾고, 가격에 덜 민감하여 갱신 시 큰 할인이 필요하지 않은 고객을 파악합니다. |
| 반복 구매 | 구매 및 재구매율을 극대화합니다. | 모든 고객은 웹사이트 계정을 만든 후 동일한 여정(예: 동일한 주기의 동일한 이메일 시퀀스)을 수신합니다. | 실험을 자동화하여 각 고객에게 가장 적합한 메뉴 항목과 가장 효과적인 제목란, 발송 시간, 커뮤니케이션 빈도를 찾습니다. |
| 윈백 | 과거 가입자의 재가입을 유도하여 재활성화를 늘립니다. | 정교한 A/B 테스트 및 세분화. | 자동화된 실험을 활용하여 수천 개의 변수를 한 번에 테스트하고, 각 개인에게 가장 적합한 크리에이티브, 메시지, 채널 및 케이던스를 발견합니다. |
| 추천 | 기존 고객의 비즈니스 신용카드 추천을 통해 신규 계좌 개설을 극대화합니다. | 모든 고객에 대한 고정된 이메일 시퀀스와 광범위한 A/B 테스트를 통해 고객 집단에 가장 적합한 발송 시간, 주기 등을 결정합니다. | 실험을 자동화하여 특정 고객에게 제공할 이상적인 이메일, 크리에이티브, 발송 시간, 신용카드를 결정합니다. |
| 리드 육성 및 전환 | 점진적 매출 증대를 유도하고 각 고객에게 적절한 금액을 지불합니다. | Facebook 및 기타 플랫폼의 개인정보 보호정책이 변경됨에 따라 개인화된 유료 광고에 대한 이전의 접근 방식은 효과가 떨어지고 있습니다. | 강력한 퍼스트파티 데이터를 활용하여 고객 세그먼트, 입찰 방법, 입찰 수준 및 크리에이티브를 자동으로 실험합니다. |
| 로열티 및 참여 | 고객 로열티 프로그램 신규 등록자의 구매를 극대화합니다. | 고객은 자신의 행동에 대한 응답으로 고정된 시퀀스의 이메일을 수신했습니다. 예를 들어 로열티 프로그램의 모든 신규 등록자는 동일한 여정을 수신합니다. | 다양한 이메일 오퍼, 발송 시간 및 빈도를 자동으로 실험하여 각 고객의 구매와 재구매를 극대화합니다. |
에이전트 구축
사전 요구 사항
에이전트를 구축하기 전에 BrazeAI Decisioning Studio™를 통합해야 합니다.
1단계: AI Decisioning Services에 문의하기
AI Decisioning Services 팀은 고객과 긴밀히 협력하여 의사결정 에이전트의 범위를 설정하고, 설계하며, 구축합니다. 아직 연락하지 않으셨다면 고객 성공 매니저에게 문의하여 시작하세요.
다음 단계를 함께 완료하여 고객에게 적합한 커스텀 에이전트를 구축하게 됩니다.
2단계: 에이전트 설계하기
AI Decisioning Services 팀과 함께 다음을 정의합니다:
- 타겟 오디언스,
- 최적화할 비즈니스 지표,
- BrazeAITM 의사결정 에이전트의 액션, 그리고
- 비즈니스 성과를 견인하기 위해 에이전트가 활용해야 할 퍼스트파티 고객 데이터.
설계가 완료되면 팀이 함께 추가 통합 요구 사항을 파악하고 완료합니다.
3단계: 전달 플랫폼 설정하기
다음으로, AI Decisioning Services 팀이 고객 인게이지먼트 플랫폼 설정을 도와드립니다. Decisioning Studio는 Braze와 가장 잘 작동하지만, 다양한 다른 플랫폼도 지원됩니다—추가 리소스에 대해서는 AI Decisioning Services 팀에 문의하세요.
Braze를 설정하려면:
4단계: 출시 및 모니터링
에이전트를 출시한 후, AI Decisioning Services 팀이 합의된 설계에 맞게 계속 모니터링하고 조정합니다. 필요한 경우 에이전트에 대한 조정, 확장 또는 수정도 도와드립니다.