Ir para o conteúdo

Criação de agentes de decisão de IA

Saiba como criar um agente para o BrazeAI Decisioning Studio™, para que você possa automatizar a experimentação personalizada e otimizar resultados como conversões, retenção ou receita.

Sobre agentes

Um agente de decisão de IA é uma configuração personalizada para o mecanismo de decisão BrazeAITM, feita sob medida para atender a uma meta comercial específica.

Por exemplo, você pode criar um agente de recompra para aumentar as conversões de acompanhamento após uma venda inicial. Você define o público e a mensagem na Braze, enquanto seus agentes de decisão executam experimentos diários e testam automaticamente diferentes combinações de ofertas de produtos, momento da mensagem e frequência para cada cliente. Com o tempo, o BrazeAITM aprende o que funciona melhor e orquestra envios personalizados pela Braze para maximizar as taxas de recompra.

Para criar um bom agente, você vai:

  • Escolher uma métrica de sucesso para o BrazeAITM otimizar, como receita, conversões ou ARPU.
  • Definir quais dimensões testar, 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.

Exemplo de diagrama de um agente do Decisioning Studio para e-mails de indicação.

Exemplos de agentes

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

Caso de uso do agente Meta comercial Usando métodos típicos Usando o BrazeAI Decisioning Studio™
Venda cruzada ou venda adicional Maximizar a receita média por usuário (ARPU) das inscrições de internet. Realizar campanhas anuais oferecendo a cada cliente o plano do próximo 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 tanto a duração do contrato quanto 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 Aumentar 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 e-mails 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 Gerar receita incremental e pagar o valor certo por 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 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 jornada. Faça experiências automáticas com diferentes ofertas de e-mail, horários de envio e frequências para maximizar a compra e a recompra de cada cliente.

Criação de um agente

Pré-requisitos

Antes de criar um agente, você precisa integrar o BrazeAI Decisioning Studio™.

Etapa 1: Entre em contato com a equipe de AI Decisioning Services

A equipe de AI Decisioning Services trabalha em conjunto com você para definir o escopo, projetar e criar seu agente de decisão. Se ainda não fez isso, entre em contato com seu gerente de sucesso do cliente para começar.

Vocês vão concluir juntos as etapas a seguir para criar um agente personalizado ideal para você.

Etapa 2: Projete seu agente

Junto com a equipe de AI Decisioning Services, você vai definir:

  • um público-alvo,
  • a métrica de negócios a ser otimizada,
  • as ações do agente de decisão do BrazeAITM e
  • quaisquer dados primários de cliente que o agente deve alavancar para gerar seus resultados de negócios.

Com o projeto em mãos, a equipe trabalha com você para identificar e concluir quaisquer requisitos de integração adicionais.

Etapa 3: Configure sua plataforma de entrega

Em seguida, a equipe de AI Decisioning Services ajuda você a configurar sua plataforma de engajamento com clientes. Embora o Decisioning Studio funcione melhor com a Braze, várias outras plataformas são compatíveis—entre em contato com sua equipe de AI Decisioning Services para obter recursos adicionais.

Para configurar a Braze:

  1. Crie uma Campaign ou um Canvas. O BrazeAI Decisioning Studio™ usa esse método de entrega para enviar eventos de ativação personalizados 1:1 aos usuários do público definido.
  2. Não inclua um grupo de controle da Braze, para que o BrazeAITM possa ser o grupo de controle dedicado.
  3. Dependendo das suas dimensões, você pode configurar Liquid tags no seu conteúdo criativo para preencher dinamicamente suas mensagens com as recomendações do BrazeAITM. O BrazeAITM envia conteúdo específico de cada cliente para as Liquid tags nos seus modelos usando a API da Braze.

Etapa 4: Lance e monitore

Depois que você lançar seu agente, a equipe de AI Decisioning Services continua monitorando e ajustando o agente de acordo com o projeto combinado. Se necessário, ela também ajuda você a fazer ajustes, expansões ou modificações no agente.

New Stuff!