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핵심 데이터 자산

Decisioning Studio는 작동하기 위해 특정 데이터 자산이 필요하며, 추가적인 선택 데이터를 통해 더 나은 성과를 얻을 수 있습니다. 이 문서에서는 각 자산이 무엇인지, 왜 중요한지, 어떤 필드가 필수인지 설명합니다.

AI 의사 결정 루프 완성하기

세 가지 필수 이벤트 자산(활성화, 참여, 전환)이 함께 피드백 루프를 형성하여 Decisioning Studio가 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있도록 합니다.

  • 활성화는 모델이 어떤 결정을 내렸는지 알려줍니다
  • 참여는 고객이 메시지에 어떻게 반응했는지 알려줍니다
  • 전환은 궁극적인 비즈니스 목표가 달성되었는지 알려줍니다

이러한 각 자산은 스냅샷이 아닌 증분 이벤트 스트림으로 구성되어야 합니다. 자세한 내용은 스냅샷과 이벤트 스트림 비교를 참조하세요.

필수 자산

고객 프로필

고객 프로필 데이터는 고객이 누구인지를 설명합니다. Decisioning Studio는 이 데이터를 사용하여 각 고객의 현재 상태를 파악하고 관련성 높은 추천을 생성합니다.

일반적인 프로필 속성은 다음과 같습니다:

  • 고객 기간(연수)
  • 지역(업종 및 개인정보 보호 요건에 따라 허용되는 경우)
  • 획득 채널(예: 웹, 전화, 매장)
  • 만족도 또는 감성 점수
  • 모델 기반 점수(예: 고객이탈 성향, 생애주기 가치 추정치)
  • 로열티 등급 또는 프로그램 멤버십

활성화 및 참여 데이터

활성화 데이터는 Decisioning Studio가 실제로 전송한 내용, 즉 어떤 추천이 어떤 고객에게 어떤 채널을 통해 전달되었는지를 기록합니다. 참여 데이터는 고객이 이에 대해 어떤 행동을 했는지, 즉 메시지를 열었는지, 클릭했는지, 또는 다른 방식으로 상호작용했는지를 기록합니다.

네이티브 Braze 통합의 경우, 활성화 및 참여 데이터는 Braze 커런츠를 통해 자동으로 제공될 수 있습니다. 다른 구성의 경우, 이 데이터를 명시적으로 제공해야 합니다.

이 데이터는 추천과 그 결과 사이의 루프를 완성하기 때문에 매우 중요합니다. 이 데이터가 없으면 모델은 어떤 결정이 효과적인지 학습할 수 없습니다.

전환 데이터

전환 데이터는 추천이 이루어지고 메시지가 전송된 후 고객에게 어떤 일이 발생했는지를 설명합니다. 이것은 모델이 추천이 성공적이었는지 평가하는 데 사용하는 주요 신호입니다.

선택 자산

더 많은 데이터는 일반적으로 더 나은 모델 성능으로 이어지지만, 구현에 필요한 노력과 균형을 맞춰야 합니다. 다음 선택 자산은 일반적으로 유용합니다:

고객 행동

  • 계정 로그인 이력
  • 기기 유형 및 운영체제
  • 고객 서비스 상호작용(예: 고객지원 전화 횟수, 논의된 주제)
  • 제품 사용(예: 일일 사용 시간, 접근한 기능, 조회한 콘텐츠 카테고리)

기타 트랜잭션

  • 날짜별 구매 제품(제품 속성 포함)
  • 트랜잭션 금액
  • 트랜잭션 채널(예: 매장 대 온라인)
  • 결제 수단

기타 마케팅 참여

  • Decisioning Studio 추천 외에 발송된 아웃바운드 커뮤니케이션(예: 이메일, SMS)
  • Decisioning Studio에 의해 트리거되지 않은 이메일 참여(예: 열기, 클릭)
  • 설문조사 응답(예: 순고객추천지수 점수, 참여 설문조사)
  • 웹 및 모바일 앱 활동(예: 탐색한 페이지, 조회한 제품)
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