BrazeAI Decisioning Studio™

Comece a usar o BrazeAI Decisioning Studio™ (anteriormente OfferFit by Braze) para tomar decisões de IA 1:1 que maximizem suas métricas de negócios.

O que é o BrazeAI Decisioning Studio™?

O BrazeAI Decisioning Studio™ substitui os testes A/B por decisões de IA que personalizam tudo e maximizam qualquer métrica: gere dólares, não cliques. Com o Decisioning Studio, você consegue otimizar qualquer KPI de negócios.

Os agentes de decisão BrazeAI™ descobrem automaticamente a ação ideal para cada cliente. Usando seus dados primários, o BrazeAI™ consegue maximizar qualquer KPI de negócios para uma ampla gama de casos de uso, incluindo venda cruzada, venda adicional, recompra, retenção, renovação, indicação, retorno e muito mais.

A equipe de Serviços Especializados em IA adaptará o BrazeAI Decisioning Studio™ às necessidades específicas da sua empresa. Embora o Decisioning Studio funcione melhor com a Braze, várias outras plataformas já são compatíveis. Para saber mais, agende uma chamada com a Braze.

Principais recursos

• Mantenha sua pilha de tecnologia, mas adicione um cérebro: A BrazeAI™ se conecta como uma camada de decisão entre seus sistemas de dados e sua plataforma de automação de marketing.
• Escolha vencedores para pessoas, não para segmentos. Use todos os seus dados primários para tomar a decisão ideal para cada pessoa.
• Personalize tudo. Os agentes de decisão de IA encontram a melhor mensagem, produto, incentivo, canal, momento e frequência para cada cliente individual.
• Maximize qualquer métrica. Cliques não são dólares. Use a BrazeAI™ para escolher as ofertas ou incentivos que maximizam a receita, o lucro, o CLV ou qualquer outro KPI da empresa.
• Abra a caixa preta: Veja como os agentes de decisão de IA personalizam para obter insights profundos sobre os motivadores do comportamento do cliente

Sobre os agentes

Como funciona?

Um agente é uma configuração personalizada do BrazeAI Decisioning Studio™ que é feita sob medida para atender a um objetivo comercial específico.

Por exemplo, você pode criar um agente de compras repetidas para aumentar as conversões de acompanhamento após uma venda inicial. Você define o público e a mensagem na Braze, enquanto o Decisioning Studio executa experimentos diários, testando automaticamente diferentes combinações de ofertas de produtos, tempo de mensagem e frequência para cada cliente. Com o tempo, a BrazeAI™ aprende o que funciona melhor e orquestra envios personalizados por meio da Braze para maximizar as taxas de recompra.

A formação de um bom agente consiste em:

• Escolher uma métrica de sucesso para otimizar a BrazeAI™, como receita, conversões ou ARPU.
• Definir as dimensões a serem testadas, como oferta, linha de assunto, criativo, canal ou horário de envio.
• Selecionar as opções para cada dimensão, como e-mail versus SMS, ou frequência diária versus semanal.

Agentes de amostra

Aqui estão alguns exemplos de agentes que você pode criar com o BrazeAI Decisioning Studio™. Seus agentes de decisão com IA aprenderão com cada interação com o cliente e aplicarão esses insights às ações do dia seguinte.

Caso de uso do agente	Meta de negócios	Usando métodos típicos	Usando o BrazeAI Decisioning Studio™
Venda cruzada ou venda adicional	Maximizar a receita média por usuário (ARPU) das inscrições na Internet.	Realizar campanhas anuais oferecendo a cada cliente o plano de nível mais alto.	Descubra empiricamente a melhor mensagem, horário de envio, desconto e plano a ser oferecido para cada cliente, aprendendo quais clientes são suscetíveis a ofertas de salto e quais clientes precisam de descontos ou outros incentivos para fazer upgrade.
Renovação e retenção	Garantir renovações de contratos, maximizando a duração do contrato e o valor presente líquido (VPL).	Faça testes A/B manualmente e ofereça descontos significativos para garantir renovações.	Use a experimentação automatizada para encontrar a melhor oferta de renovação para cada cliente e identifique os clientes que são menos sensíveis ao preço e precisam de descontos menos significativos para renovar.
Compra recorrente	Maximizar as taxas de compra e recompra.	Todos os clientes recebem a mesma jornada depois de criar uma conta no site (por exemplo, a mesma sequência de e-mails com a mesma cadência).	Automatize a experimentação para encontrar o melhor item do menu para oferecer a cada cliente, bem como a linha de assunto mais eficaz, o horário de envio e a frequência da comunicação.
Reconquista	Aumente a reativação incentivando os assinantes anteriores a se inscreverem novamente.	Testes A/B sofisticados e segmentação.	Aproveite a experimentação automatizada para testar milhares de variáveis de uma só vez, descobrindo o melhor criativo, mensagem, canal e cadência para cada indivíduo.
Indicação	Maximizar as novas contas abertas por meio de indicações de cartões de crédito comerciais de clientes existentes.	Sequência fixa de envio de e-mail para todos os clientes, com extensos Testes A/B para determinar os melhores horários de envio, cadência, etc. para a população de clientes.	Automatize a experimentação para determinar o e-mail, o criativo, o horário de envio e o cartão de crédito ideais para oferecer a clientes específicos.
Nutrição e conversão de leads	Aumente a receita e pague o valor certo para cada cliente.	À medida que as políticas de privacidade mudam no Facebook e em outras plataformas, as abordagens anteriores para anúncios pagos personalizados se tornam menos eficazes.	Aproveite os dados primários robustos para fazer experiências automáticas com segmentos de clientes, metodologia de lances, níveis de lances e criativos.
Fidelidade e engajamento	Maximizar as compras de novos inscritos em um programa de fidelidade do cliente.	Os clientes recebiam uma sequência fixa de e-mails em resposta às suas ações. Por exemplo, todos os novos inscritos no programa de fidelidade recebem a mesma viagem.	Faça experiências automáticas com diferentes ofertas de e-mail, horários de envio e frequências para maximizar a compra e a recompra de cada cliente.

Sobre as permissões de chave de API

Durante a integração com o BrazeAI Decisioning Studio™, você criará uma chave da API da Braze com permissões específicas que definirão os recursos da sua integração. Consulte a tabela a seguir para saber mais sobre cada permissão.

Permissão	Finalidade	Necessário?
/users/track	Atualiza os atributos personalizados nos perfis de usuário, além de criar perfis de usuário temporários ao usar envios de teste.	✓
/users/delete	Exclui perfis de usuário temporários que foram criados durante o uso de envios de teste.	Somente para envios de teste
/users/export/segment	Atualiza as comunicações de público disponíveis todas as manhãs, exportando a lista de usuários de cada segmento selecionado.	✓
/users/export/ids	Recupera uma lista de identificadores ao direcionar usuários usando um external_id em vez de um segmento. Como o Decisioning Studio não aceita informações de identificação pessoal (PII), você precisará garantir que o parâmetro fields_to_export retorne apenas campos que não sejam de PII.
Somente se estiver usando external_ids
/messages/send	Envia variantes recomendadas no momento recomendado usando campanhas de API configuradas para o experimentador do estúdio de decisão.	✓
/campaigns/list	Recupera a lista de campanhas ativas e extrai o conteúdo de e-mail disponível para experimentação.	✓
/campaigns/data_series	Exporta dados agregados da campanha para permitir a geração de relatórios, validação e solução de problemas no estúdio de tomada de decisões, para que você possa comparar os valores dos relatórios e analisar o desempenho da linha de base. Embora não seja obrigatória, essa permissão é recomendada.
/campaigns/details	Recupera conteúdo HTML, linha de assunto e recursos de imagem de campanhas existentes para experimentação.	✓
/canvas/list	Recupera a lista de canvas ativos para extrair o conteúdo de e-mail disponível para experimentação.	✓
/canvas/data_series	Exporta dados agregados do canva para geração de relatórios e validação, especialmente quando a BAU é orquestrada por meio do canva. Embora não seja obrigatória, essa permissão é recomendada.
/canvas/details	Recupera conteúdo HTML, linha de assunto e recursos de imagem de canvase existentes para experimentação.	✓
/segments/list	Recupera todos os segmentos existentes como públicos-alvo em potencial para o experimentador do Decisioning Studio.	✓
/segments/data_series	Exporta informações sobre o tamanho do segmento, que são exibidas no estúdio de tomada de decisões ao selecionar um público.	✓
/segments/details	Recupera detalhes do segmento, como critérios de entrada e saída, para ajudar a entender as mudanças no tamanho ou no desempenho do público.
/templates/email/create	Cria cópias de modelos HTML básicos selecionados com espaços reservados dinâmicos (Braze liquid tags) para experimentação, evitando alterações nos originais.	✓
/templates/email/update	Envia atualizações para cópias de modelos criados pelo Decisioning Studio quando os critérios de experimentação são alterados, como as chamadas para ação.	✓
/templates/email/info	Recupera informações sobre os modelos criados pelo estúdio de tomada de decisão em sua instância da Braze.	✓
/templates/email/list	Valida que os modelos foram copiados com sucesso para sua instância da Braze.	✓

Próximos passos

Agora que você já sabe mais sobre o BrazeAI Decisioning Studio™, podemos passar para as próximas etapas:

1. Integração do Decisioning Studio
2. Criação de agentes