Crie seu agente
A primeira etapa da configuração do agente é trabalhar com nossa equipe de Serviços de Decisão de IA para projetar seu agente. Este artigo aborda as principais decisões de design e como definir seu público.
Para conceitos básicos sobre agentes de decisão — incluindo métricas de sucesso, dimensões, bancos de ações e restrições — consulte Projetando agentes de decisão.
Principais decisões de design
Trabalhando com a equipe de Serviços de Decisão de IA, você tomará as seguintes decisões:
| Decisão | Descrição | Exemplos |
|---|---|---|
| Métrica de sucesso | O que o agente maximizará ao personalizar o engajamento do cliente? | Receita, LTV, ARPU, conversões, retenção |
| Público | Para quem o agente do Decisioning Studio tomará decisões de engajamento do cliente? | Todos os clientes, membros do programa de fidelidade, assinantes em risco |
| Grupos experimentais | Como devem ser estruturados os ensaios clínicos randomizados do Decisioning Studio? | Estúdio de Decisão, Controle Aleatório, BAU, Retenção |
| Dimensões | Que decisões o agente deve personalizar? | Hora do dia, assunto, frequência, ofertas, canal |
| Opções | Com quais opções o agente pode trabalhar? | Modelos específicos, ofertas, janelas de tempo |
| Restrições | Que decisões o agente nunca deve tomar? | Restrições geográficas, limites orçamentários, regras de elegibilidade |
Cada uma dessas decisões tem implicações sobre o quanto o agente poderá gerar de aumento incremental e com que rapidez. Nossa equipe de Serviços de Decisão por IA trabalhará com você para projetar um agente que gere o máximo valor, respeitando todas as suas regras de negócios.
Definindo seu público
Os públicos-alvo dos casos de uso são normalmente definidos em uma plataforma de engajamento com clientes (como Braze ou Salesforce Marketing Cloud) e, em seguida, enviados ao agente do Decisioning Studio. O agente divide então os clientes em grupos de tratamento, a fim de realizar ensaios clínicos randomizados.
Grupos de tratamento
| Grupo | Descrição |
|---|---|
| Estúdio de Decisões | Clientes que recebem recomendações otimizadas por IA |
| Controle aleatório | Clientes que recebem opções selecionadas aleatoriamente (comparação com a linha de base) |
| Negócios como de costume (opcional) | Clientes que recebem a jornada de marketing atual (para comparar com a performance existente) |
| Holdout (opcional) | Clientes que não recebem comunicações (para medir o impacto geral da campanha) |
Configurando seu público
Configure o público no Braze:
- Crie um segmento para o público que você deseja direcionar.
- Forneça o ID do segmento à sua equipe de Serviços de Decisão de IA.
Para a Braze, podemos incorporar vários segmentos e combiná-los para criar o público. O Decisioning Studio pode incorporar um segmento para uma campanha comparativa Business-as-Usual. Todos esses padrões são aceitáveis.
Configure o público no Salesforce Marketing Cloud:
- Configure uma ou mais extensões de dados SFMC para o seu público e forneça o ID da extensão de dados.
- Configure o pacote instalado SFMC para integração com a API com as permissões apropriadas exigidas pelo Decisioning Studio.
- Certifique-se de que essa extensão de dados seja atualizada diariamente, pois o Decisioning Studio irá extrair os dados incrementais mais recentes disponíveis.
Forneça o ID da extensão e a chave de API à equipe de serviços da Braze. Eles ajudarão nas próximas etapas da ingestão dos dados de cliente.
Defina o público no Klaviyo:
- Crie um segmento de público
- Gere uma chave de API privada e forneça-a à equipe de tomada de decisões da Braze IA.
- Forneça o ID do segmento e a chave de API à equipe de serviços da Braze.
Consulte a documentação da Klaviyo para saber mais sobre como realizar essas etapas.
Google Cloud Storage
Se o público não estiver armazenado atualmente no Braze, SFMC ou Klaviyo, a melhor etapa é configurar uma exportação automatizada diretamente para um bucket do Google Cloud Services controlado pelo Braze.
Para determinar se isso é viável, consulte a documentação da sua plataforma MarTech. Por exemplo, o mParticle oferece uma integração nativa com o Google Cloud Storage. Se for esse o caso, podemos fornecer um bucket GCS para exportar os dados do público.
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Recursos profissionais
O Decisioning Studio Pro oferece todo o poder da tomada de decisões com IA:
| Capacidade | Informações |
|---|---|
| Qualquer métrica de sucesso | Otimize para receita, conversões, ARPU, LTV ou qualquer KPI de negócios |
| Dimensões ilimitadas | Personalize a oferta, o canal, o momento, a frequência, a criatividade e muito mais. |
| Qualquer CEP | Integrações nativas com Braze, SFMC, Klaviyo + integrações personalizadas para qualquer plataforma |
| Serviços de tomada de decisão com IA | Suporte dedicado da equipe de ciência de dados da Braze |
| Projeto de experimento avançado | Grupos de tratamento e holdouts totalmente personalizáveis |
Melhores práticas
Algumas práticas recomendadas para projetar agentes do Decisioning Studio:
- Maximize a riqueza dos dados: Quanto mais informações os agentes tiverem sobre seus clientes, melhor será a performance deles.
- Diversificar ações: Quanto mais diversificado for o conjunto de ações que o agente pode realizar, mais ele poderá personalizar sua estratégia para cada usuário.
- Minimize as restrições: Quanto menos restrições houver para seus agentes, melhor. As restrições devem ser projetadas para respeitar as regras de negócios, ao mesmo tempo em que liberam ao máximo a experimentação conduzida pelos agentes.
Próximos passos
Depois que as principais decisões de design forem tomadas, podemos prosseguir com o lançamento:
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