Decisioning Studio 시작하기

섹션 문서

추가 리소스

BrazeAI Decisioning Studio™를 사용하면 비즈니스 측정기준을 최적화하는 의사 결정 에이전트를 설계하고 배포할 수 있습니다.

이 참조 문서에서는 에이전트 설계, 데이터 소스 구성 및 연결, 오케스트레이션 설정, 성과 평가 등 Decisioning Studio를 설정하는 데 필요한 단계를 개요로 안내합니다.

주요 설계 결정 사항

AI Decisioning Services 팀과 협력하여 다음 사항을 결정하세요:

결정 사항	설명	예시
성공 측정기준	고객 참여를 개인화할 때 에이전트가 무엇을 극대화할 것인가?	매출, LTV, ARPU, 전환, 리텐션
오디언스	Decisioning Studio 에이전트가 누구를 대상으로 고객 참여 결정을 내릴 것인가?	전체 고객, 로열티 회원, 이탈 위험 가입자
실험 그룹	Decisioning Studio의 무작위 대조 시험을 어떻게 구성할 것인가?	Decisioning Studio, Random Control, BAU, Holdout
차원	에이전트가 어떤 결정을 개인화해야 하는가?	시간대, 제목란, 빈도, 오퍼, 채널
옵션	에이전트가 활용할 수 있는 옵션은 무엇인가?	특정 템플릿, 오퍼, 시간 기간
제약 조건	에이전트가 절대 내려서는 안 되는 결정은 무엇인가?	지역 제한, 예산 한도, 자격 규칙

이러한 각 결정 사항은 에이전트가 생성할 수 있는 점진적 향상의 크기와 속도에 영향을 미칩니다. AI Decisioning Services 팀이 모든 비즈니스 규칙을 준수하면서 최대 가치를 창출하는 에이전트를 설계할 수 있도록 함께 협력합니다.

Decisioning Studio 기능

기능	세부 정보
모든 성공 측정기준	매출, 전환, ARPU, LTV 또는 모든 비즈니스 KPI에 대해 최적화
무제한 차원	오퍼, 채널, 타이밍, 빈도, 크리에이티브 등 다양한 항목에 걸쳐 개인화
모든 CEP	Braze, Salesforce Marketing Cloud와의 네이티브 통합 또는 모든 플랫폼에 대한 커스텀 통합
AI Decisioning Services	Braze 데이터 사이언스 팀의 전담 지원
고급 실험 설계	완전히 커스텀 가능한 처리 그룹 및 홀드아웃

모범 사례

Decisioning Studio 에이전트를 설계할 때 참고할 몇 가지 모범 사례입니다:

• 데이터 풍부성을 극대화하세요: 에이전트가 고객에 대해 더 많은 정보를 가질수록 더 나은 성과를 발휘합니다.
• 동작을 다양화하세요: 에이전트가 취할 수 있는 동작의 집합이 다양할수록 각 사용자에 맞게 전략을 더 잘 개인화할 수 있습니다.
• 제약 조건을 최소화하세요: 에이전트에 대한 제약 조건이 적을수록 좋습니다. 제약 조건은 비즈니스 규칙을 준수하면서도 에이전트 주도의 실험을 최대한 자유롭게 허용하도록 설계해야 합니다.