Question 1

¿Qué es la toma de decisiones basada en IA y cómo se aplica el aprendizaje por refuerzo a la personalización?

Accepted Answer

En el aprendizaje por refuerzo, se implementa un agente, se define el indicador clave de rendimiento (KPI) que se quiere maximizar (función de recompensa) y se proporciona un conjunto de acciones permitidas (conjunto de acciones). El agente experimenta dentro de esos límites, aprende por ensayo y error, y elige las acciones para cada cliente con el fin de maximizar la recompensa definida, sin necesidad de segmentos ni pruebas manuales. Es donde la personalización se une a la optimización de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la empresa.

Question 2

¿Cómo se ve realmente el resultado de la toma de decisiones basada en IA en Braze?

Accepted Answer

No son exactamente 1 200 000 flujos de Canvas. El agente toma decisiones teniendo en cuenta múltiples factores coordinados: si contactar con el cliente, qué nivel de oferta ofrecer, qué canal o canales utilizar (correo electrónico/SMS/notificaciones push), qué día de la semana, a qué hora del día y qué contenido creativo (asunto/llamada a la acción). El contenido está en Braze, las etiquetas de Liquid habilitan la flexibilidad y una integración mediante API desencadena el mensaje y los parámetros adecuados para cada persona en el momento oportuno.

Question 3

¿Cómo se complementan la toma de decisiones basada en IA y la IA generativa?

Accepted Answer

Abordan diferentes cuellos de botella: La toma de decisiones basada en IA resuelve el cuello de botella de la experimentación; la IA generativa ayuda a superar el cuello de botella del contenido. Puedes empezar poco a poco (por ejemplo, con un correo electrónico con cinco líneas del asunto o llamadas a la acción, y diferentes horas del día o días de la semana) e ir añadiendo variantes más adelante; los agentes aprenden continuamente.

Question 4

¿Cómo se crean y se aplican medidas de control en torno a la toma de decisiones basada en la IA dentro del banco de acciones?

Accepted Answer

Las barreras de seguridad son restricciones configuradas que limitan las opciones permitidas del conjunto de acciones en función de ciertas condiciones (por ejemplo, el estado del cliente, acciones previas o el momento). Se configuran en una herramienta de edición y, por lo general, se ajustan con la ayuda de servicios especializados en IA para garantizar el rendimiento al tiempo que se respetan las restricciones.

Question 5

¿Puede la toma de decisiones basada en IA funcionar con un historial limitado del cliente?

Accepted Answer

Sí. Incluso los datos limitados pero relevantes (por ejemplo, la ubicación, el dispositivo, los intereses propios del usuario o el historial de navegación) pueden generar valor para las primeras compras; las compras posteriores aportan más información (por ejemplo, lo que compraron primero influye en la siguiente recomendación).

Cómo la toma de decisiones basada en IA impulsa la personalización 1:1 a escala

George Khachatryan

Kelsey Nelson

Anthony O'Byrne

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