에이전트 설계
이 문서에서는 오디언스 정의, 차원 선택, Go 관련 기능 및 제한 사항 이해를 포함하여 Decisioning Studio Go 에이전트를 설계하는 방법을 다룹니다.
의사결정 에이전트에 대한 기본 개념(성공 측정기준, 차원, 액션 뱅크, 제약 조건 등)은 의사결정 에이전트 설계를 참조하세요.
Go와 Pro 기능 비교
Decisioning Studio Go는 Decisioning Studio Pro에 비해 간소화된 기능을 갖춘 셀프 서비스 플랫폼입니다. 이러한 차이를 이해하면 Go의 범위 내에서 효과적인 에이전트를 설계하는 데 도움이 됩니다.
| 기능 | Decisioning Studio Go | Decisioning Studio Pro |
|---|---|---|
| 성공 측정기준 | 클릭만 | 모든 비즈니스 측정기준(매출, 전환 또는 ARPU) |
| 차원 | 제한된 액션 뱅크 | 무제한 차원 |
| 지원되는 CEP | Braze, SFMC | 모든 CEP(네이티브 및 커스텀) |
| 고객 데이터 | 참여만 | 모든 1P 데이터 |
| 설정 | 셀프 서비스 | 인공지능 의사 결정 서비스 지원 |
| 실험 그룹 | Go + 랜덤 제어 + 선택적 BAU | 완전 맞춤형 |
Go 에이전트 설계
Decisioning Studio Go 에이전트를 설계할 때 다음 영역에서 결정을 내리게 됩니다.
1단계: 오디언스 정의
오디언스는 에이전트가 참여시킬 고객 집합입니다. Go에서 오디언스는 CEP에서 정의됩니다.
Braze에서 오디언스 정의:
- 에이전트가 타겟으로 삼을 고객을 정의하는 Segment를 Braze에서 생성합니다.
- Decisioning Studio Go 포털에서 실험자를 구성할 때 이 Segment를 타겟 오디언스로 선택합니다.
테스트를 격리하고 측정 가능하게 유지하기 위해 Decisioning Studio Go 실험자 전용 Segment를 만드는 것을 고려하세요.
SFMC에서 오디언스 정의:
- 타겟 오디언스를 포함하는 Data Extension을 구성합니다.
- 이 Data Extension이 최신 고객 데이터로 매일 새로고침되는지 확인합니다.
- 실험자를 구성할 때 Decisioning Studio Go 포털에서 이 Data Extension을 참조합니다.
2단계: 차원 선택
차원은 에이전트가 고객 경험을 개인화하기 위해 조작할 수 있는 “레버”입니다. 여기에는 제목란 및 히어로 이미지와 같은 크리에이티브 차원과 이메일 빈도 또는 발송 시간과 같은 발송 유형 차원이 포함됩니다.
사용 가능한 특정 차원은 CEP 및 Campaign 구성 방식에 따라 다릅니다. CEP에서 설정한 템플릿 및 콘텐츠로 작업하세요.
3단계: 액션 뱅크 구성
액션 뱅크는 에이전트가 각 차원에 대해 선택할 수 있는 특정 옵션을 정의합니다. 예를 들어:
- 이메일 템플릿: 에이전트가 사용할 수 있는 템플릿을 선택합니다(이 템플릿은 먼저 CEP에서 구성되어야 합니다).
- 제목란: 에이전트가 테스트할 수 있는 제목란 배리언트를 정의합니다.
- 발송 시간: 에이전트가 선택할 수 있는 시간 기간을 지정합니다.
4단계: 실험 그룹 설정
Decisioning Studio Go는 성과를 측정하기 위해 자동으로 실험 그룹을 생성합니다.
| 그룹 | 설명 |
|---|---|
| Decisioning Studio Go | AI 최적화 추천을 받는 고객 |
| 랜덤 제어 | 무작위로 선택된 옵션을 받는 고객(기준 비교) |
| 일상적인 비즈니스(선택 사항) | 현재 성과와 비교하는 경우 기존 Campaign을 받는 고객 |
정확한 비교를 위해 고객이 하나의 실험 그룹에만 속할 수 있도록 하고, 고객이 편향 없이 무작위로 그룹에 배정되도록 하세요.
고려해야 할 제한 사항
Go 에이전트를 설계할 때 다음 제한 사항을 염두에 두세요.
- 클릭만 해당: Go는 클릭률을 최적화합니다. 매출, 전환 또는 기타 비즈니스 측정기준을 최적화해야 하는 경우 Decisioning Studio Pro를 고려하세요.
- 제한된 차원: Go는 미리 정의된 차원 집합을 지원합니다. 커스텀 차원이나 복잡한 개인화를 위해서는 Decisioning Studio Pro를 고려하세요.
- 제한된 CEP 지원: Go는 Braze 및 Salesforce Marketing Cloud와만 통합됩니다. 다른 플랫폼의 경우 Decisioning Studio Pro를 고려하세요.
모범 사례
- 좁은 범위로 시작하세요: 2~3개의 템플릿 또는 제목란 배리언트로 시작하세요. 이렇게 하면 에이전트가 학습할 수 있는 충분한 옵션을 제공하면서 실험을 관리 가능하게 유지할 수 있습니다.
- 시간을 주세요: 에이전트는 학습하기 위해 충분한 데이터가 필요합니다. 성과에 대한 결론을 내리기 전에 최소 2~4주를 허용하세요.
- 콘텐츠를 다양하게 유지하세요: 옵션이 의미 있게 다르도록 하세요. 사소한 변형을 테스트하면 유의미한 인사이트를 얻지 못할 수 있습니다.
- 정기적으로 모니터링하세요: 실험 진행 상황 및 참여 측정기준을 모니터링하기 위해 Decisioning Studio Go 포털을 확인하세요.
다음 단계
에이전트를 설계하고 Decisioning Studio Go 포털에서 구성한 후 시작할 준비가 되었습니다.