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의사 결정 에이전트 설계

이 참조 문서에서는 의사 결정 에이전트를 설계하고 구성하기 위한 핵심 개념과 모범 사례를 다룹니다.

의사 결정 에이전트 소개

의사 결정 에이전트를 설계하는 것은 Decisioning Studio를 설정하는 첫 번째 단계입니다. 의사 결정 에이전트가 결정을 내릴 수 있으려면, 최대화하려는 결과와 이를 위해 에이전트가 취할 수 있는 동작을 정의해야 합니다.

핵심 개념

다음 용어는 Decisioning Studio 가이드 전반에서 참조됩니다.

용어 정의
의사 결정 에이전트 의사 결정 에이전트는 특정 비즈니스 목표를 충족하도록 맞춤 구성된 BrazeAI Decisioning Studio™의 커스텀 구성입니다. 이는 선택한 성공 측정기준, 차원, 옵션에 의해 정의됩니다.
성공 측정기준 매출, 전환, 사용자당 평균 매출(ARPU) 등 최적화하려는 특정 비즈니스 측정기준입니다. 의사 결정 에이전트가 동작을 통해 최대화하려는 측정기준입니다.
차원 차원은 의사 결정 에이전트가 성공 측정기준을 최대화하기 위해 당길 수 있는 레버의 유형으로 생각할 수 있습니다. 일반적인 차원에는 오퍼, 제목란, 크리에이티브, 채널 또는 발송 시간이 포함됩니다.
동작 뱅크 동작 뱅크는 각 차원 “레버”에 대해 의사 결정 에이전트가 접근할 수 있는 특정 옵션을 정의합니다. 예를 들어, 채널 차원의 경우 의사 결정 에이전트가 접근할 수 있는 특정 채널을 정의합니다. 오퍼 차원의 경우 의사 결정 에이전트가 테스트할 수 있는 특정 오퍼를 정의합니다.
제약 조건 일반적으로 의사 결정 에이전트는 동작 뱅크에 넣은 동작의 모든 조합을 취할 수 있습니다. 그러나 중요한 비즈니스 규칙을 준수하도록 의사 결정 에이전트의 동작을 제한하는 제약 조건을 정의할 수도 있습니다. 예를 들어, 자격이 없는 지역의 고객에게 특정 오퍼가 선택되지 않도록 하거나, 의사 결정 에이전트가 지출할 수 있는 최대 예산을 설정하는 것이 될 수 있습니다.

의사 결정 에이전트의 상위 수준 개요

의사 결정 에이전트 설계 방법

의사 결정 에이전트를 설정할 때 네 가지 주요 설계 요소를 고려해야 합니다.

“목표”: 성공 측정기준 정의

에이전트가 최대화하기를 원하는 결과는 무엇인가요?

성공 측정기준은 에이전트가 최적화할 비즈니스 결과입니다. 이는 클릭 수나 오픈 수와 같은 대리 측정기준이 아니라, 매출, 전환, ARPU 또는 고객 생애주기 가치와 같은 실제 비즈니스 결과와 직접적으로 일치해야 합니다.

“대상”: 오디언스 선택

의사 결정 에이전트가 참여시킬 대상은 누구인가요?

에이전트가 서비스할 오디언스를 정의합니다. 이는 모든 고객, 특정 Segment(세그먼트)(예: 로열티 프로그램 회원), 또는 특정 라이프사이클 단계에 있는 고객(예: 최근 구매자 또는 이탈 위험 가입자)이 될 수 있습니다.

“내용”: 동작 뱅크 구성

에이전트가 결과를 이끌어내기 위해 선택할 수 있는 옵션은 무엇인가요?

동작 뱅크는 에이전트가 당길 수 있는 모든 레버를 정의합니다. 여기에는 차원(예: 채널, 오퍼, 타이밍, 빈도)과 각 차원 내의 특정 옵션이 포함됩니다. 에이전트는 이러한 옵션의 다양한 조합을 실험하여 각 고객에게 가장 효과적인 것을 찾습니다.

“방법”: 제약 조건 구성

에이전트가 따라야 할 규칙은 무엇인가요?

제약 조건은 에이전트가 반드시 따라야 하는 규칙입니다. 이는 자격이 없는 지역의 고객에게 특정 오퍼가 선택되지 않도록 하거나, 의사 결정 에이전트가 지출할 수 있는 최대 예산을 설정하는 것이 될 수 있습니다.

모범 사례 및 예시

의사 결정 에이전트의 효과를 극대화하려면 다음을 수행해야 합니다.

  • 매출, 전환 또는 ARPU와 같이 비즈니스 목표 및 목적과 밀접하게 일치하는 성공 측정기준을 선택합니다.
  • 성공 측정기준에 가장 큰 영향을 미칠 가능성이 높은 차원, 즉 테스트할 “레버”(예: 오퍼, 제목란, 크리에이티브, 채널 또는 발송 시간)에 집중합니다.
  • 성공 측정기준에 가장 큰 영향을 미칠 가능성이 높은 각 차원의 옵션(예: 이메일 대 SMS, 또는 일별 대 주별 빈도)을 선택합니다.

구축할 수 있는 의사 결정 에이전트의 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

초기 판매 후 후속 전환을 늘리기 위한 재구매 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Braze에서 오디언스와 메시지를 정의합니다
  • Decisioning Studio가 자동으로 매일 실험을 실행하여 각 고객에 대해 다양한 제품 오퍼, 메시지 타이밍 및 빈도 조합을 테스트합니다
  • 시간이 지남에 따라 BrazeAITM가 각 고객에게 가장 효과적인 것을 학습합니다
  • Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 재구매율을 극대화합니다

인터넷 구독에서 사용자당 평균 매출(ARPU)을 극대화하기 위한 크로스셀 또는 업셀 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Braze에서 오디언스와 메시지를 정의합니다
  • Decisioning Studio가 자동으로 매일 실험을 실행하여 각 고객에 대해 다양한 메시지, 발송 시간, 할인 및 플랜 오퍼 조합을 테스트합니다
  • BrazeAITM가 도약 오퍼에 반응하는 고객과 업그레이드를 위해 할인이나 기타 인센티브가 필요한 고객을 학습합니다
  • Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 ARPU를 극대화합니다

계약 갱신을 확보하고 계약 기간과 순현재가치(NPV)를 모두 극대화하기 위한 갱신 및 유지 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Braze에서 오디언스와 메시지를 정의합니다
  • Decisioning Studio가 자동으로 매일 실험을 실행하여 각 고객에 대해 다양한 갱신 오퍼를 테스트합니다
  • BrazeAITM가 가격 민감도가 낮아 갱신을 위해 큰 할인이 필요하지 않은 고객을 식별합니다
  • Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 계약 갱신과 NPV를 극대화합니다

과거 가입자가 재가입하도록 유도하여 재활성화를 높이기 위한 윈백 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Braze에서 오디언스와 메시지를 정의합니다
  • Decisioning Studio가 자동으로 매일 실험을 실행하여 크리에이티브, 메시지, 채널, 케이던스를 포함한 수천 개의 변수를 동시에 테스트합니다
  • BrazeAITM가 각 개별 고객에게 최적의 조합을 발견합니다
  • Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 재활성화율을 극대화합니다

기존 고객의 비즈니스 신용카드 추천을 통해 신규 계정 개설을 극대화하기 위한 추천 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Braze에서 오디언스와 메시지를 정의합니다
  • Decisioning Studio가 자동으로 매일 실험을 실행하여 각 고객에 대해 다양한 이메일, 크리에이티브, 발송 시간 및 신용카드 오퍼를 테스트합니다
  • BrazeAITM가 특정 고객에게 이상적인 조합을 결정합니다
  • Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 추천 전환을 극대화합니다

증분 매출을 창출하고 각 고객에게 적절한 금액을 지불하기 위한 리드 육성 및 전환 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Braze에서 오디언스와 메시지를 정의합니다
  • Decisioning Studio가 자동으로 매일 실험을 실행하여 다양한 고객 Segments, 입찰 방법론, 입찰 수준 및 크리에이티브를 테스트합니다
  • BrazeAITM가 개인정보 보호 정책이 변경됨에 따라 강력한 퍼스트파티 데이터를 활용하여 유료 광고 성과를 최적화합니다
  • Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 고객당 비용을 최적화하면서 매출을 극대화합니다

고객 로열티 프로그램의 신규 등록자의 구매를 극대화하기 위한 로열티 및 참여 에이전트를 구축할 수 있습니다.

  • Braze에서 오디언스와 메시지를 정의합니다
  • Decisioning Studio가 자동으로 매일 실험을 실행하여 각 고객에 대해 다양한 이메일 오퍼, 발송 시간 및 빈도를 테스트합니다
  • BrazeAITM가 로열티 프로그램의 각 신규 등록자에게 가장 효과적인 것을 학습합니다
  • Braze를 통해 개인화된 발송을 오케스트레이션하여 구매 및 재구매율을 극대화합니다

다음 단계

나만의 의사 결정 에이전트를 구축할 준비가 되셨나요? 데이터 소스 연결, 오케스트레이션 설정, 에이전트 설계 및 프로덕션 시작 과정을 안내하는 Decisioning Studio 시작하기를 참조하세요.
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