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BrazeAI™

BrazeAI™ est l’ensemble des fonctionnalités d’IA intégrées à Braze. Les fonctionnalités qui raisonnent agissent sur le contexte d’un utilisateur individuel. Les fonctionnalités qui apprennent détectent des tendances parmi de nombreux utilisateurs. Savoir quel type correspond à votre objectif est la première étape pour choisir la bonne fonctionnalité.

Commencez par votre objectif, ou lisez Raisonnement ou statistiques si vous hésitez entre deux fonctionnalités similaires.

    Commencez par votre objectif

    Chaque objectif a un point de départ recommandé. Vous pouvez aussi combiner plusieurs fonctionnalités. Pour en savoir plus, consultez la section Fonctionnalités complémentaires.

    Votre objectif Point de départ Avant de commencer
    Rédiger ou améliorer du texte, des images, du Liquid ou du HTML dans le tableau de bord BrazeAI Operator Utilise vos autorisations existantes dans le tableau de bord. Les actions sont décomptées d’une limite d’utilisation quotidienne à l’échelle de l’entreprise.
    Rédiger un texte de message qui s’adapte à chaque utilisateur en fonction de ses données Braze Agents Crédits de message ou d’action. Contactez votre gestionnaire de compte si vous n’en disposez pas.
    Classer, orienter ou enrichir un utilisateur à partir de son contexte en temps réel Braze Agents Mêmes crédits requis. Déployez l’agent dans une étape de Canvas ou dans un champ de catalogue.
    Trouver la variante la plus performante d’une Campaign Optimiser avec BrazeAI Au moins deux variantes actives. Les Campaigns à envois multiples nécessitent aussi un événement de conversion et une fenêtre de rééligibilité d’au moins 24 heures.
    Trouver le chemin le plus performant d’un Canvas Chemins gagnants Une étape des chemins d’expérience comportant plus d’un chemin.
    Générer et tester en continu de nombreuses variantes de contenu Optimiseur de contenu Actuellement en version bêta, pour l’e-mail, les notifications push, les SMS, les MMS et le RCS. Contactez votre gestionnaire de la satisfaction client pour commencer.
    Personnaliser chaque envoi d’un programme d’e-mails récurrent, pour chaque destinataire Decisioning Studio Go Un programme d’e-mails récurrent et plusieurs options parmi lesquelles choisir : créations, lignes d’objet, images ou heures d’envoi.
    Maximiser un indicateur commercial ou financier, y compris le choix de l’offre à proposer Decisioning Studio Pro Des données first-party connectées et l’équipe AI Decisioning Services. Contactez votre gestionnaire de la satisfaction client pour définir le périmètre.
    Envoyer au moment où chaque utilisateur est le plus susceptible d’interagir Timing intelligent Résultats optimaux lorsque les fuseaux horaires sont renseignés dans les profils utilisateurs. Déconseillé avec la limitation du débit ou l’IP warming.
    Envoyer sur le canal avec lequel chaque utilisateur est le plus susceptible d’interagir Filtre de canal intelligent Des données d’engagement sur au moins deux canaux pris en charge, et au moins trois messages par canal.
    Évaluer la probabilité qu’un utilisateur se désabonne Prédiction du taux d’attrition En général, 300 000 utilisateurs actifs mensuels dans un seul espace de travail.
    Évaluer la probabilité qu’un utilisateur effectue une action précise Événements prédictifs Suffisamment d’utilisateurs ayant réalisé l’événement. Pour connaître le seuil actuel, consultez l’analyse des événements (en général, au moins 3 500 utilisateurs avec un comportement passé lié à l’événement).
    Recommander des produits ou du contenu à partir d’un catalogue Recommandations d’articles Au moins un catalogue. Pour les recommandations personnalisées par IA, consultez les consignes relatives aux données.
    Interroger les données Braze depuis Claude, Cursor, ChatGPT ou un autre outil d’IA Serveur MCP de Braze Les autorisations du tableau de bord régissent l’accès. Non disponible si votre espace de travail utilise une liste d’adresses IP autorisées.

    Raisonnement ou statistiques

    Chaque fonctionnalité présentée sur cette page prend une décision. Ces fonctionnalités se répartissent en deux catégories. Savoir à quelle catégorie appartient une fonctionnalité permet de dissiper la plupart des confusions entre des fonctionnalités similaires.

    Les fonctionnalités qui raisonnent analysent le contexte dont elles disposent (le profil d’un utilisateur, son dernier message ou une ligne de catalogue) et apportent une réponse à ce cas précis. C’est le fonctionnement des Braze Agents et d’Operator. Ces fonctionnalités traitent le texte non structuré, les questions d’appréciation, la rédaction libre et les utilisateurs sans historique. Vous pouvez lire le résultat et comprendre pourquoi il dit ce qu’il dit. En revanche, elles n’apprennent pas de l’efficacité de leurs résultats.

    Les fonctionnalités qui apprennent détectent des tendances dans les résultats obtenus auprès de nombreux utilisateurs, ou dans l’historique propre à un utilisateur. C’est le fonctionnement de Predictive Suite, des recommandations d’articles, du timing intelligent, du filtre de canal intelligent et de Decisioning Studio. Ces fonctionnalités traitent les comportements numériques à grande échelle, les signaux agrégés et les grands ensembles d’options. En revanche, elles ne lisent pas le texte non structuré, comme un fil d’échanges avec le support.

    Posez-vous cette question : une personne ayant lu tout ce que cet utilisateur a dit et fait saurait-elle déjà quoi faire ? Si oui, vous avez besoin de raisonnement. Si cette personne doit encore tester auprès de milliers d’utilisateurs, vous avez besoin de statistiques.

    Chaque catégorie convient à une situation différente. Les fonctionnalités qui se complètent bien combinent les deux.

    Choisir entre des fonctionnalités similaires

    Optimiser ce que vous envoyez

    Toutes ces fonctionnalités améliorent le contenu d’un message. Elles sont classées de la portée la plus restreinte à la plus large.

    Fonctionnalité Ce qu’elle détermine Pour qui elle décide
    Optimiser avec BrazeAI La variante de campagne gagnante L’audience dans son ensemble
    Chemins gagnants Le chemin de Canvas gagnant L’audience dans son ensemble
    Optimiseur de contenu La combinaison gagnante d’éléments de contenu, parmi les variantes qu’il génère pour vous L’audience dans son ensemble
    Decisioning Studio Go Le contenu créatif à envoyer (y compris sa ligne d’objet, son appel à l’action (CTA) et son image) et le moment de l’envoi Chaque destinataire individuellement
    Decisioning Studio Pro L’offre, le canal, le timing et la fréquence à utiliser Chaque utilisateur individuellement

    Optimiser avec BrazeAI, Chemins gagnants et l’Optimiseur de contenu trouvent un seul gagnant pour tout le monde. Decisioning Studio Go et Pro trouvent une réponse différente pour chaque personne.

    Parmi les trois premières :

    • Optimiser avec BrazeAI teste des variantes de message dans une campagne.
    • Chemins gagnants teste des chemins de parcours dans un Canvas.
    • L’Optimiseur de contenu rédige les variantes à votre place et combine leurs éléments.

    Go et Pro diffèrent par leur portée et leur configuration. Go optimise l’engagement, fonctionne en libre-service et utilise les données déjà présentes dans Braze. Pro optimise un indicateur commercial ou financier, peut déterminer la valeur des offres, et nécessite des données externes connectées ainsi que l’équipe AI Decisioning Services.

    Décider quoi faire pour chaque utilisateur

    Si vous souhaitez Utilisez Pourquoi pas les autres
    Décider à partir du contexte d’un utilisateur, y compris du texte libre ou une appréciation au cas par cas Agents Braze Les agents gèrent les entrées non structurées et le jugement au cas par cas. Ils ne vérifient pas si une décision a fonctionné et ne s’améliorent pas d’eux-mêmes.
    Attribuer un score chiffré à la probabilité qu’un utilisateur se désabonne ou passe à l’action Predictive Suite Predictive Suite apprend à partir de résultats mesurés et indique sa propre précision. Un agent ne peut fournir qu’une estimation qui semble plausible.
    Sélectionner des articles dans un vaste catalogue Recommandations d’articles Un vaste catalogue ne tient pas dans le contexte d’un agent. Un agent a aussi tendance à choisir toujours les mêmes quelques articles.
    Améliorer les résultats selon un indicateur, au fil du temps Decisioning Studio Decisioning Studio apprend à partir des résultats et optimise en fonction de l’indicateur que vous choisissez. Les agents Braze n’apprennent pas à partir des résultats.
    Définir la valeur d’une offre, ou maximiser le chiffre d’affaires ou la marge Decisioning Studio Pro Les décisions d’offre mettent en balance le coût et le gain. Decisioning Studio Go se limite à l’engagement et ne décide pas des offres.

    Générer du contenu

    BrazeAI Operator et les agents Braze rédigent tous deux du contenu, mais à des moments différents.

    • Operator travaille avec vous dans le tableau de bord pendant que vous créez. Par défaut, vous examinez et approuvez chaque action proposée. Certaines actions nécessitent toujours une approbation. Utilisez-le pour rédiger un brouillon, réécrire, trouver des idées, examiner un parcours ou surmonter un blocage.
    • Les agents Braze travaillent sans vous, au moment de l’envoi. Vous rédigez les instructions une seule fois, et l’agent produit un résultat différent pour chaque utilisateur lorsque celui-ci passe dans un Canvas. Utilisez les agents Braze lorsque le contenu doit varier d’un utilisateur à l’autre.

    Les fonctionnalités d’IA générative de BrazeAI (rédaction, images, Liquid, modèles HTML et révision de contenu) sont accessibles via Operator.

    Fonctionnalités complémentaires

    Lorsqu’une tâche exige à la fois un texte riche et un vaste catalogue, répartissez le travail. Les recommandations d’articles sélectionnent des éléments dans votre catalogue, puis un agent Braze rédige le texte autour de ces articles.

    Un parcours de récupération de panier peut combiner plusieurs fonctionnalités :

    • Les recommandations d’articles sélectionnent les produits à mettre en avant.
    • Un agent Braze rédige le texte autour de ces produits en s’appuyant sur le contexte de l’utilisateur.
    • Predictive Events évalue la probabilité que l’utilisateur revienne.
    • Le timing intelligent et le filtre de canal intelligent déterminent quand et sur quel canal envoyer le message.
    • Decisioning Studio Pro choisit l’offre lorsque la valeur du panier justifie sa configuration.

    Commencez par l’outil le plus léger qui répond à votre besoin

    Parmi les fonctionnalités qui apprennent, les capacités et la configuration augmentent par paliers.

    1. Exploiter une seule dimension à partir de l’historique propre à chaque utilisateur. Le timing intelligent et le filtre de canal intelligent s’activent en libre-service, sans coût supplémentaire.
    2. Apprendre un modèle sur l’ensemble de votre population. La prédiction du taux d’attrition, les événements prédictifs et les recommandations d’articles par IA restent en libre-service, avec une configuration modérée.
    3. Optimiser plusieurs leviers à la fois, pour chaque utilisateur. Decisioning Studio Go demande peu de configuration, s’appuie sur les données déjà présentes dans Braze et optimise uniquement l’engagement.
    4. Optimiser tous les leviers, y compris les offres, en fonction d’un indicateur clé de performance (KPI). Decisioning Studio Pro nécessite des données externes ainsi que l’équipe AI Decisioning Services.

    Adaptez le niveau à la valeur du cas d’usage. Pour un besoin de faible valeur ou limité à une seule dimension, un outil plus léger convient généralement mieux. Les capacités supplémentaires d’un outil plus lourd justifient rarement les données et la configuration additionnelles qu’il exige.

    Braze Agent ou agent de prise de décision

    Braze utilise le mot agent pour deux produits différents. Ce qui les distingue, c’est le type de décision que chacun prend.

    Terme Description
    Braze Agent Un assistant IA que vous configurez dans la Console des agents et que vous déployez dans une étape du canvas ou un champ de catalogue. Il raisonne à partir du contexte d’un seul utilisateur pour rédiger du contenu, classer, orienter ou enrichir des données. Il n’apprend pas de l’efficacité de ses résultats.
    Agent de prise de décision Une configuration dans Decisioning Studio qui gère un cas d’usage complet, comme la reconquête ou la vente croisée. Il apprend des résultats observés sur l’ensemble de votre population pour trouver la décision qui maximise votre indicateur.

    Les deux prennent des décisions. Un Braze Agent décide en lisant. Un agent de prise de décision décide en mesurant. Si vous ne savez pas quel produit une page couvre, vérifiez si elle traite des Braze Agents ou de Decisioning Studio.

    Toutes les fonctionnalités BrazeAI

    Enrichir les profils et prédire les comportements

    Fonctionnalité Ce qu’elle fait Comment elle décide
    Agents Braze (étape du Canvas) Classe, oriente ou enrichit un utilisateur selon son contexte en temps réel, et rédige du contenu Grand modèle de langage
    Agents Braze (champ de catalogue) Rédige, met à jour ou localise les métadonnées des articles Grand modèle de langage
    Prédiction du taux d’attrition Attribue un score de 0 à 100 à la probabilité qu’un utilisateur se désabonne Arbres de décision à gradient boosting
    Événements prédictifs Attribue un score de 0 à 100 à la probabilité qu’un utilisateur effectue une action Arbres de décision à gradient boosting

    Identifier ce qui fonctionne le mieux pour une population

    Fonctionnalité Ce qu’elle fait Comment elle décide
    Optimiser avec BrazeAI Teste des variantes de campagne et redirige le trafic vers la gagnante Test A/B/n
    Chemins gagnants Teste des chemins de Canvas et redirige le trafic vers le gagnant Test A/B/n
    Optimiseur de contenu Combine des variantes de contenu pour maximiser l’engagement d’une population Bandit manchot multi-bras

    Choisir la meilleure action pour chaque individu

    Fonctionnalité Ce qu’elle fait Comment elle décide
    Timing intelligent Trouve le meilleur moment d’envoi pour chaque utilisateur Statistiques sur l’historique de cet utilisateur
    Filtre de canal intelligent Classe les canaux pour chaque utilisateur selon son historique Statistiques sur l’historique de cet utilisateur
    Recommandations d’articles par IA Sélectionne des articles du catalogue pour chaque utilisateur Apprentissage profond
    Decisioning Studio Go Personnalise le contenu, le timing et la fréquence pour favoriser l’engagement Apprentissage par renforcement
    Decisioning Studio Pro Personnalise chaque levier, y compris les offres, en fonction d’un KPI métier Apprentissage par renforcement

    Accomplir votre propre travail plus rapidement

    Fonctionnalité Ce qu’elle fait Comment elle décide
    BrazeAI Operator Crée, examine et analyse des Campaigns et des Canvas avec vous, sous forme de conversation Grand modèle de langage
    IA générative Textes, images, Liquid, modèles HTML et révision de contenu, via Operator Grand modèle de langage
    Serveur MCP de Braze Expose les données de Braze, sans données d’identification personnelle (PII), à des outils comme Claude et Cursor (Model Context Protocol) Intégration, pas un modèle

    Comment Braze utilise vos données

    Les fonctionnalités BrazeAI qui s’appuient sur un grand modèle de langage fourni par Braze transmettent votre requête et vos données d’entrée à ce modèle. Les données envoyées à un modèle fourni par Braze ne servent pas à l’entraîner ni à l’améliorer. Le contenu généré vous appartient, et Braze ne revendique aucun droit d’auteur sur celui-ci. Braze n’offre aucune garantie concernant le contenu généré par l’IA.

    Le modèle utilisé par chaque fonctionnalité, ainsi que la durée de conservation des données par le fournisseur, sont indiqués sur la page de la fonctionnalité concernée :

    Vous pouvez également connecter votre propre fournisseur de modèles, comme OpenAI, Anthropic, Google Gemini ou Databricks Mosaic, lorsque vous utilisez Braze Agents.

    Questions fréquentes

    Qu’est-ce que BrazeAI ?

    BrazeAI désigne l’ensemble des fonctionnalités d’IA intégrées à Braze. Elles couvrent l’enrichissement des données, l’expérimentation, la prise de décision et les flux de travail dans le tableau de bord. Chaque fonctionnalité se configure séparément, et certaines nécessitent des crédits ou des forfaits spécifiques. Pour trouver la fonctionnalité qu’il vous faut, consultez Commencer par votre objectif.

    Quelle fonctionnalité BrazeAI dois-je utiliser en premier ?

    Si vous découvrez BrazeAI, commencez par BrazeAI Operator. Il ne nécessite aucune configuration produit distincte, fonctionne dans les éditeurs que vous utilisez déjà et, par défaut, vous demande d’approuver chaque action avant de l’exécuter. Ensuite, choisissez la fonctionnalité qui correspond à votre objectif dans Commencer par votre objectif.

    Comment choisir entre deux fonctionnalités qui semblent similaires ?

    Demandez-vous si une personne ayant lu tout ce que cet utilisateur a dit et fait pourrait déjà prendre la décision. Si la réponse nécessite des tests sur des milliers d’utilisateurs, utilisez une fonctionnalité qui apprend. Le raisonnement convient aux Braze Agents. L’apprentissage convient à Predictive Suite ou à Decisioning Studio. Consultez Raisonnement ou statistiques.

    Quelle est la différence entre l’Optimiseur de contenu et Optimize with BrazeAI ?

    Optimize with BrazeAI sélectionne une variante gagnante parmi les variantes de campagne que vous avez rédigées. L’Optimiseur de contenu génère des variantes pour vous, puis continue de combiner et de tester leurs éléments dans une étape du canvas. Les deux identifient une seule variante gagnante pour votre audience. Pour une personnalisation par utilisateur, consultez Decisioning Studio.

    Quelle est la différence entre un Braze Agent et un agent de décision ?

    Un Braze Agent raisonne à partir du contexte d’un seul utilisateur. Un agent de décision dans Decisioning Studio apprend à partir des résultats mesurés sur l’ensemble de votre population. Pour en savoir plus, consultez Braze Agent ou agent de décision.

    Les fonctionnalités BrazeAI consomment-elles des crédits ?

    Certaines fonctionnalités BrazeAI consomment des crédits. Les Braze Agents nécessitent des crédits de message ou d’action, et chaque exécution d’agent est décomptée d’une limite quotidienne d’appels. Les actions d’Operator sont décomptées d’une limite d’utilisation quotidienne distincte, à l’échelle de l’entreprise, plutôt que de crédits. Des fonctionnalités comme le timing intelligent et Optimize with BrazeAI ne consomment aucun crédit, mais présentent des exigences en matière de données. Si une règle suffit à répondre à votre question, utilisez une étape du canvas standard. Contactez votre gestionnaire de compte pour toute question sur les crédits.

    Puis-je utiliser mon propre modèle d’IA ?

    Oui, avec les Braze Agents. Les agents peuvent se connecter à des fournisseurs comme OpenAI, Anthropic, Google Gemini ou Databricks Mosaic au lieu du modèle fourni par Braze. Les autres fonctionnalités BrazeAI utilisent uniquement les modèles fournis par Braze.

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