Configurer l’orchestration
Les agents décisionnaires doivent se connecter à une plateforme d’engagement client (CEP) afin d’effectuer l’orchestration des communications une fois qu’ils ont intégré les données clients et les ont personnalisées à un niveau individuel. Cet article explique comment configurer l’intégration pour chaque CEP pris en charge.
CEP pris en charge
Decisioning Studio Pro prend en charge les plateformes d’engagement client suivantes :
| CEP | Type d’intégration | Complexité de la configuration |
|---|---|---|
| Braze | Intégration d’API native | Faible (recommandé) |
| Salesforce Marketing Cloud | Événements API natifs + Parcours | Moyen |
| Klaviyo | Événements API natifs + Flux | Moyen |
| Autres CEP | Personnalisé (fichier de recommandations) | Élevée |
Veuillez sélectionner votre CEP ci-dessous pour commencer la configuration de l’intégration.
Configuration de l’intégration Braze
Veuillez suivre ces étapes pour réaliser l’intégration d’un agent Braze Decisioning Studio aux capacités d’orchestration de Braze (l’équipe des services Braze se tient à votre disposition pour vous assister) :
Étape 1 : créez une clé API
Veuillez vous rendre dans Paramètres > Clés API, puis créez une nouvelle clé avec les autorisations suivantes :
| Autorisation | Objectif | Requise ? |
|---|---|---|
/users/track |
Met à jour les attributs personnalisés des profils utilisateurs, en plus de créer des profils utilisateurs temporaires lors de l’utilisation d’envois de tests. | ✓ |
/users/delete |
Supprime les profils utilisateurs temporaires qui ont été créés lors des envois de tests. | Uniquement pour les envois de tests |
/users/export/segment |
Met à jour les communications d’audiences disponibles chaque matin en exportant la liste des utilisateurs de chaque segment sélectionné. | ✓ |
/users/export/ids |
Récupère une liste d’identifiants lors du ciblage des utilisateurs à l’aide d’un external_id au lieu d’un segment. Étant donné que Decisioning Studio n’accepte pas les informations personnelles identifiables (PII), il est nécessaire de vous assurer que votrefields_to_exportparamètre renvoie uniquement des champs non PII. |
|
Seulement si vous utilisez des external_ids |
||
/messages/send |
Envoie les variantes recommandées à l’heure recommandée à l’aide des campagnes API configurées pour l’expérimentateur de Decisioning Studio. | ✓ |
/campaigns/list |
Récupère la liste des campagnes actives et extrait le contenu des e-mails disponibles à des fins d’expérimentation. | ✓ |
/campaigns/data_series |
Exporte les données agrégées de la campagne afin de permettre la création de rapports, la validation et la résolution des problèmes dans Decisioning Studio, ce qui vous permet de comparer les valeurs des rapports et d’analyser les performances de référence. Cette autorisation n’est pas obligatoire, mais elle est recommandée. |
|
/campaigns/details |
Récupère le contenu HTML, la ligne d’objet et les ressources d’images des campagnes existantes à des fins d’expérimentation. | ✓ |
/canvas/list |
Récupère la liste des canvas actifs afin d’extraire le contenu des e-mails disponibles à des fins d’expérimentation. | ✓ |
/canvas/data_series |
Exporte les données agrégées des canvas à des fins de création de rapports et de validation, notamment lorsque le BAU est orchestré via Canvas. Cette autorisation n’est pas obligatoire, mais elle est recommandée. |
|
/canvas/details |
Récupère le contenu HTML, la ligne d’objet et les ressources d’images des canvas existants à des fins d’expérimentation. | ✓ |
/segments/list |
Récupère tous les segments existants en tant que audiences potentielles pour l’expérimentateur Decisioning Studio. | ✓ |
/segments/data_series |
Informations relatives à la taille du segment d’exportation, qui s’affichent dans Decisioning Studio lors de la sélection d’une audience. | ✓ |
/segments/details |
Récupère les détails sur les segments, tels que les critères d’entrée et de sortie, pour aider à comprendre les changements dans la taille ou les performances des audiences. | |
/templates/email/create |
Crée des copies des modèles HTML de base sélectionnés avec des marques substitutives dynamiques (étiquettes Liquid de Braze) à des fins d’expérimentation, en évitant de modifier les originaux. | ✓ |
/templates/email/update |
Transmet les mises à jour aux copies de modèles créées dans Decisioning Studio lorsque les critères d’expérimentation changent, tels que les appels à l’action. | ✓ |
/templates/email/info |
Récupère les informations relatives aux modèles créés dans Decisioning Studio dans votre instance Braze. | ✓ |
/templates/email/list |
Valide que les modèles ont été copiés avec succès dans votre instance Braze. | ✓ |
Étape 2 : Implémenter des campagnes déclenchées par API
Veuillez configurer une campagne déclenchée par API pour chaque modèle de base avec les propriétés de déclencheur API pour toutes les dimensions optimisées.
Un modèle de base est un modèle que l’agent de décision peut utiliser pour l’orchestration des messages. Un agent décisionnaire peut disposer d’un ou de plusieurs modèles de base. Dans ce cas, le choix du modèle de base approprié pour chaque client constituera l’une des décisions que l’agent personnalisera.
Étape 3 : Configurer la rééligibilité
Veuillez vous assurer que toutes les campagnes déclenchées par l’API permettent aux utilisateurs de redevenir éligibles dans un délai de 15 minutes.
Bien que l’agent Decisioning Studio n’envoie jamais la même campagne plus d’une fois par jour, il est souhaitable de pouvoir envoyer les mêmes campagnes plusieurs fois par jour à des fins de test.
Étape 4 : Ajouter des marques substitutives dynamiques
Ils servent de marque substitutive pour les décisions que l’agent Decisioning Studio optimise.
Exemple 1 : Campagne par e-mail
Supposons que l’agent Decisioning Studio optimise une campagne par e-mail. Cela pourrait être configuré de la manière suivante :
En supposant que l’agent optimise le choix des modèles et le message d’appel à l’action (CTA), une campagne déclenchée par API devrait être créée pour chaque modèle, et la section CTA d’un modèle pourrait ressembler à ceci :
Exemple 2 : Campagne de notification push
Supposons qu’un agent de Decisioning Studio optimise le message d’une campagne Push. Cela pourrait être configuré de la manière suivante :
Ceci entraîne l’affichage du message suivant :
Exemple 3 : Campagne SMS
Supposons que l’agent Decisioning Studio optimise les champs d’une campagne SMS. Cela pourrait être configuré de la manière suivante :
Ceci entraîne l’affichage du message suivant :
Configuration de l’intégration SFMC
Decisioning Studio Pro prend en charge l’intégration native avec Salesforce Marketing Cloud. Decisioning Studio déclenche des événements API dans un parcours avec les données nécessaires pour remplir les éléments dynamiques.
La configuration de l’orchestration pour SFMC est similaire pour Decisioning Studio Pro et Decisioning Studio Go. Pour obtenir des instructions détaillées sur la configuration de l’intégration SFMC, veuillez suivre les instructions SFMC fournies dans la documentation Decisioning Studio Go.
Configuration de l’intégration Klaviyo
Decisioning Studio Pro prend en charge l’intégration native avec Klaviyo. Decisioning Studio déclenche des événements API dans un flux avec les données nécessaires pour remplir les éléments dynamiques.
La configuration de l’orchestration pour Klaviyo est similaire pour Decisioning Studio Pro et Decisioning Studio Go. Pour obtenir des instructions détaillées sur la configuration de l’intégration Klaviyo, veuillez suivre les instructions Klaviyo fournies dans la documentation Decisioning Studio Go.
Configuration d’autres intégrations CEP
Decisioning Studio peut réaliser l’intégration avec n’importe quelle plateforme d’engagement client. Cependant, cela peut nécessiter un travail d’ingénierie personnalisé de la part de votre équipe, car Decisioning Studio n’est pas un déclencheur direct des communications.
Dans ce scénario, l’agent fournira un « dossier de recommandation ». Ce fichier contient des lignes pour chaque client, avec des colonnes qui indiquent toutes les décisions de personnalisation pour ce client.
Par exemple, le fichier de recommandations suivant :
Peut être utilisé pour optimiser une campagne par e-mail qui ressemble à ce qui suit :
Étapes suivantes
Après avoir configuré l’orchestration, veuillez procéder à la conception de votre agent :
Modifier cette page sur GitHub