데이터가 AI decisioning에 미치는 영향

데이터는 AI decisioning의 원동력입니다. 올바른 데이터는 AI decisioning 모델이 올바른 추천을 하도록 돕는 반면, 데이터 불일치와 데이터 소스의 공백은 decisioning 시스템의 전반적인 성능을 저하시킬 수 있습니다.

브랜드가 BrazeAI Decisioning Studio™와 같은 decisioning 솔루션과 마케팅 사용 사례와 관련된 데이터를 많이 공유할수록, 마케팅 캠페인을 더 정교하게 개인화하고 원하는 측정기준에 맞춰 최적화할 수 있습니다. 이는 귀사가 유도하려는 특정 행동과 관련하여 AI decisioning 에이전트에게 고객에 대한 더 정확한 정보를 제공하기 때문입니다.

데이터에 투자하는 것은 Cameron Davies, Chief Data Officer at Yum! Brands는 (상징적인 QSR 브랜드인 Taco Bell, Pizza Hut, KFC, Habit Burger & Grill을 포함하는) 자사가 AI decisioning을 통해 성공을 거둘 수 있도록 도왔다고 말합니다. 2025년에 Yum! Brands는 당사의 BrazeAI Decisioning Studio™ 플랫폼을 사용하여 8가지 마케팅 사용 사례 전반에서 2억 건의 상호작용을 지원했으며, 고객당 트랜잭션에 대한 증분 영향력을 최대 2.6배까지 높였습니다.

BrazeAI Decisioning Studio™와 같은 AI decisioning 시스템과 데이터가 어떻게 함께 작동하는지에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.

AI decisioning 시스템은 모든 데이터가 아닌 필수 데이터만 필요로 합니다

기업이 AI decisioning을 시작하려면 모든 데이터를 공유해야 한다는 흔한 오해가 있지만, 그렇지 않습니다. 예를 들어, BrazeAI Decisioning Studio™는 AI decisioning 사용 사례

• 프로필 데이터
• 고객 프로필 데이터(예: 사용자의 위치, 획득 채널, 설문조사 점수, LTV)
• 이벤트 데이터 (예: 세션 시작, 페이지 X 열람, 세션 종료)
• 집계 이벤트 데이터(예: 오늘 평균 세션 길이)

관련 없는 데이터는 모델에 도움이 되지 않습니다. 사실, 이는 AI decisioning 설정을 완료하는 과정을 늦출 수도 있습니다. 왜일까요? 당사의 전담 BrazeAI Decisioning Studio™ 설정을 지원하는 현장 배치 데이터 과학 팀이(가) 수신된 모든 데이터를 분석하여 당사 AI decisioning 모델이 더 나은 결정을 내릴 수 있는지 확인하기 때문입니다. 해당 데이터 세트에 사용 사례와 무관한 정보가 과도하게 포함되어 있으면, 중요한 감사 작업을 완료하고 사용 사례를 신속하게 가동하는 데 어려움이 생깁니다

이벤트 데이터가 반드시 100% 완벽할 필요는 없지만, 최소한 전환 이벤트 데이터와 활성화 이벤트 데이터는 갖추어야 합니다.

데이터 웨어하우스나 고객 데이터 플랫폼(CDP)에 동기화되지 않은 이벤트 데이터가 있더라도, BrazeAI Decisioning Studio™에서는 전혀 문제가 되지 않습니다.

Decision Studio에 필수로 필요한 데이터는 전환 이벤트 및 활성화 이벤트입니다. 전환 또는 프로모션 비용을 제외한 매출 등 각 전환에 연관된 가치는 일반적으로 Decisioning Studio가 극대화하도록 설정되는 항목입니다.

또한 전환이 언제 발생하는지 파악해야 하므로 전환 이벤트에 접근할 수 있어야 합니다. 그래야 당사의 AI decisioning 모델이 캠페인을 보내기에 가장 좋은 시간을 추천할 수 있습니다.

이미 Braze 고객이시라면 모든 Braze 데이터가 BrazeAI Decisioning Studio™에 통합되어 있습니다.

이미 당사의 고객 인게이지먼트 플랫폼을 사용 중이시라면, Braze에서 직접 사용할 수 있는 고객 프로필 및 이벤트 데이터에 액세스할 수 있습니다. Braze에 없는 이벤트(예: 회사의 고객 데이터 웨어하우스나 CDP에 저장된 데이터)가 있는 경우, 이를 Braze 고객 인게이지먼트 플랫폼으로 푸시하거나 BrazeAI Decisioning Studio™로 직접 보낼 수 있습니다.

데이터가 당사의 AI decisioning 시스템으로 전달되기 전에 ID 확인이 이루어져야 합니다.

고객 데이터를 통합해야 하는 경우, 모든 이벤트나 집계된 지표를 고객 ID와 연결할 수 있는지 확인하십시오. 그러면 BrazeAI Decisioning Studio™가 데이터 통합을 자동으로 처리합니다. 따라서 계획을 세울 때 데이터 통합이 귀하의 특정 데이터 세트에 꼭 필요한지 확인하고, 그렇다면 AI decisioning 구현을 시작하기 전에 해당 작업을 마칠 수 있도록 충분한 시간과 리소스를 확보하세요.

데이터를 AI decisioning에 활용하는 과정에서 불확실성을 없애드립니다.

AI decisioning 기능을 제공하는 대부분의 기업과 달리, 당사의 시스템은 지원되는 데이터 유형에 있어 유연성을 자랑합니다.

당사의 AI decisioning 플랫폼과 함께 제공되는 실무 중심의 화이트 글러브 서비스의 일환으로, 현장 배치 엔지니어와 AI 전문가 팀이 필요에 따라 데이터 포맷을 맞추는 데 도움을 드립니다. 데이터가 중앙 집중화되어 있든 아니든, 당사는 귀하와 함께 가장 효과적인 데이터 수집 방법을 찾아냅니다. 당사는 Braze, 귀하의 CDP, 데이터 웨어하우스 또는 다양한 시스템을 통해, 매일 일괄 처리, 스트리밍 방식 또는 귀하의 비즈니스에 가장 적합한 주기로 데이터 수집의 다양한 방법을 지원합니다.

AI decisioning을 통해 더 스마트한 마케팅을 대규모로 실행할 준비가 되었다면, BrazeAI Decisioning Studio™에 대해 자세히 알아보고 저희가 귀하의 가장 중요한 마케팅 핵심 성과 지표(KPI) 달성을 어떻게 지원할 수 있는지 확인해 보십시오.

미래예측 진술

이 블로그 게시물에는 1995년 증권민사소송개혁법의 '세이프 하버' 조항의 의미 내에서 '미래예측 진술'이 포함되어 있습니다. 여기에는 BrazeAI Decisioning Studio™를 포함하되 이에 국한되지 않는, Braze 및 그 제품과 기능들의 성능과 예상되는 이점에 관한 진술이 포함됩니다. 이러한 미래예측 진술은 Braze의 현재 가정, 기대 및 신념에 기반하며, 실제 결과, 실적 또는 성과가 미래예측 진술에 표현되거나 암시된 바와 크게 달라질 수 있는 상당한 위험, 불확실성 및 상황 변화의 영향을 받을 수 있습니다. Braze의 실적에 영향을 미칠 수 있는 잠재적 요인에 관한 추가 정보는 2025년 10월 31일 마감 회계 분기의 10-Q 양식 분기 보고서에 포함되어 있으며, 이 보고서는 미국에 제출되었습니다. 2025년 12월 10일 미국 증권거래위원회에 제출된 서류와 Braze가 미국에 제출한 기타 공개 서류에도 해당 정보가 포함되어 있습니다. 미국 증권거래위원회. 이 블로그 게시물에 포함된 미래예측 진술은 게시물 작성일 현재 Braze의 견해를 나타내며, Braze는 법률에서 요구하지 않는 한 이를 업데이트할 의무와 의도가 없습니다.