데이터 소스 준비하기

이 참조 문서에서는 AI 의사 결정 루프를 닫고 상담원이 지속적으로 학습하고 개선하는 데 필요한 중요한 피드백 데이터 자산에 대해 설명합니다.

AI 의사 결정 루프 닫기

상담원에게는 모든 고객 데이터가 중요하지만( 데이터 소스 연결하기 참조), 가장 중요한 데이터 자산은 고객 참여 결정이 전송된 후 상담원에게 어떤 일이 일어났는지를 알려주는 데이터입니다.

이러한 자산은 상담원이 학습할 수 있는 피드백 루프를 만듭니다.

중요한 피드백 데이터 자산

피드백 루프를 만들기 위한 세 가지 중요한 자산이 있습니다:

1. 전환 데이터
2. 참여 데이터
3. 활성화 데이터

전환 데이터

전환 자산은 오케스트레이션 후 고객에게 어떤 일이 일어났는지 설명합니다. 예를 들어, 에이전트가 최적화된 캠페인을 받는 고객을 위해 순현재가치(NPV)를 기준으로 최적화한다고 가정하면 전환 자산에 매일 업데이트되는 NPV 변경 사항이 포함될 수 있습니다.

Requirement	이유
각 레코드에는 모든 데이터 자산과 일치하는 고유한 고객 식별자가 포함됩니다.	디시전킹 스튜디오는 추천부터 활성화, 전환에 이르는 개별 고객 여정을 추적해야 합니다.
각 레코드에는 연결된 타임스탬프가 있습니다.	커뮤니케이션과 고객 행동의 순서 사이의 시간을 이해하는 것은 상담원 교육 및 측정기준 계산에 매우 중요합니다.
바이너리가 아닌(예: 전환된 것과 전환되지 않은 것) 타겟 지표를 사용하는 경우, 각 전환 이벤트와 함께 타겟 지표 값이 제공됩니다.	Decisioning Studio는 목표 측정기준 값을 사용하여 권장 작업의 결과에 따라 상담원에게 적절한 보상/불이익을 주는 교육 경험을 생성합니다.
전환을 커뮤니케이션(e.g., 쿠폰 사용)에 고유하게 속성할 수 있는 경우, 전환을 활성화와 일치시키는 데 필요한 필드가 제공됩니다.	전환 이벤트를 특정 커뮤니케이션에 연결할 수 있다면 깔끔하고 정확한 기여도 속성을 파악할 수 있습니다. 직접 속성은 상담원에게 가장 명확한 신호를 제공하지만, 가능하지 않은 경우(종종 그렇듯이) 근접성 기반 기여도가 사용됩니다.

참여 데이터

고객 참여 자산은 클릭, 열기 및 기타 노출 횟수를 포함한 고객 상호 작용을 설명합니다. 참여 데이터는 전환 데이터에 포함되거나 별도의 데이터일 수 있습니다. 고객 참여 후 어떤 일이 일어났는지 상담원에게 알려주는 전환 데이터와 비슷한 역할을 합니다.

Requirement	이유
각 레코드에는 모든 데이터 자산과 일치하는 고유한 고객 식별자가 포함됩니다.	Decisioning Studio는 각 개별 고객에 대한 고객 참여 이벤트를 추적해야 합니다.
각 레코드에는 연결된 타임스탬프가 있습니다.	커뮤니케이션과 고객 행동의 순서 사이의 시간을 이해하는 것은 상담원 교육 및 측정기준 계산에 매우 중요합니다.
클릭, 열기 또는 기타 참여 데이터를 커뮤니케이션에 고유하게 속성화할 수 있는 경우, 참여와 활성화를 일치시키는 데 필요한 필드가 제공됩니다.	전환 데이터와 마찬가지로 참여도를 특정 커뮤니케이션과 연결할 수 있다면 깔끔하고 정확한 기여도 속성을 파악할 수 있습니다. 직접 기여도는 상담원에게 가장 명확한 신호를 제공합니다.

활성화 데이터

활성화 자산은 상담원에게 어떤 커뮤니케이션이 전송되었는지 알려줍니다. 이는 오케스트레이션 구성 방식에 따라 필요한 경우가 많습니다. 에이전트가 Braze, SFMC 또는 Klaviyo와의 직접 통합을 통해 오케스트레이션하는 경우 에이전트가 활성화 데이터를 직접 가져올 수 있습니다.

Requirement	이유
각 레코드에는 모든 데이터 자산과 일치하는 고유한 고객 식별자가 포함됩니다.	디시전킹 스튜디오는 추천부터 활성화, 전환에 이르는 개별 고객 여정을 추적해야 합니다.
각 레코드에는 연결된 타임스탬프가 있습니다.	커뮤니케이션과 고객 행동의 순서 사이의 시간을 이해하는 것은 상담원 교육 및 측정기준 계산에 매우 중요합니다.
커뮤니케이션 콘텐츠를 활성화 이벤트와 일치시키는 데 필요한 필드가 제공됩니다(예: event_id).	상담원 기여도 및 교육을 위해서는 커뮤니케이션 특성을 전송에 정확하게 일치시키는 것이 필요합니다.