開始:アーキテクチャの概要

この記事では、Brazeテクノロジースタックのさまざまな部分と部分について、関連する記事へのリンクとともに説明します。

大まかに言うと、Brazeはデータに関するものです。Brazeプラットフォームは、SDK、REST API、およびパートナー統合により、データを集約して操作できます。

![ろう付けにはさまざまな層があります。合計で、SDK、API、ダッシュボード、およびパートナー統合で構成されています。これらはそれぞれ、データ インジェスト レイヤー、分類レイヤー、オーケストレーション レイヤー、パーソナライゼーション レイヤー、およびアクション レイヤーの部分に貢献します。アクションレイヤーには、プッシュ、アプリ内メッセージ、接続済みカタログ、Webhook、SMS、メールなど、さまざまなチャネルがあります。1

• データ インジェスト:Brazeは、さまざまなソースからデータを取り込んでいます。
• 分類:マーケティングチームは、これらの指標を使用してユーザーベースを動的にセグメント化します。
• オーケストレーションBrazeは、さまざまなオーディエンスセグメントへのメッセージを理想的なタイミングでインテリジェントに調整します。
• アクション:マーケティングチームはデータに基づいて行動し、SMSやメールなどのさまざまなメッセージングチャネルを通じてコンテンツを作成します。
• パーソナライゼーション:データは、オーディエンスに関するパーソナライズされた情報でリアルタイムに変換されます。
• エクスポート:次に、Brazeは、このメッセージに対するユーザーのエンゲージメントを追跡し、プラットフォームにフィードバックしてループを作成します。このデータは、リアルタイムのレポートと分析を通じて分析情報を得ることができます。

これらすべてが連携して、ユーザーベースとブランドの間のインタラクションを成功させ、目標を達成することができます。Brazeは、これらすべてを、垂直統合スタックと呼ぶもののコンテキストで行います。各レイヤーを 1 つずつ掘り下げてみましょう。

データ インジェスト

Brazeは、Snowflake、Kafka、MongoDB、Redisを活用したストリーミングデータアーキテクチャ上に構築されています。多くのソースからのデータは、SDKとAPIを介してBrazeにロードできます。このプラットフォームは、データの入れ子や構造に関係なく、あらゆるデータをリアルタイムで処理できます。Brazeのデータはユーザープロファイルに保存されます。

![Brazeは、APIからバックエンドデータソースを、SDKからフロントエンドデータソースを、Braze Cloud Data Ingestionからデータウェアハウスデータをインポートし、パートナー統合からインポートします。このデータはBraze APIを介してエクスポートされます3

Braze API経由のバックエンドデータソース

Brazeは、ユーザーデータベース、オフライントランザクション、データウェアハウスからREST APIを介してデータを引き出すことができます。

Braze SDK経由のフロントエンドデータソース

Brazeは、Braze SDKを介して、ユーザーのデバイスなどのフロントエンドデータソースからファーストパーティデータを自動的に取得します。SDKは、新しい(匿名)ユーザーを処理し、ライフサイクル全体を通じてユーザープロファイルのデータを管理します。

パートナー連携：

Brazeには150社以上の技術パートナーがおり、私たちはこれを「Alloys」と呼んでいます。 [相互運用可能なテクノロジーとデータ API] の有意義で堅牢なネットワークを通じて、データ フィードを補完できます。6

Braze Cloud Data Ingestionによる倉庫への直接接続

Braze Cloud Data Ingestionにより、わずか数分でデータウェアハウスからプラットフォームに顧客データをストリーミングし、関連するユーザー属性、イベント、購入を同期できます。Cloud Data Ingestion インテグレーションは、ネストされた JSON やオブジェクトの配列など、複雑なデータ構造をサポートします。

Cloud Data Ingestion は、Snowflake、Amazon Redshift、Databricks、Google BigQuery のデータを同期できます。

分類

分類レイヤーを使用すると、チームは Braze を通過するデータに基づいて、セグメント と呼ばれるオーディエンスを動的に分類して構築できます。

名前、メールアドレス、生年月日、国など、多くの一般的なタイプのユーザー属性は、デフォルトでSDKによって自動的に追跡されます。開発者は、チームと協力して、ユースケースで追跡するのが理にかなっている追加のカスタムデータを定義します。カスタムデータは、ユーザーベースの分類とセグメント化の方法に影響を与えます。このデータ モデルは、実装プロセス中に設定します。

自動的に収集されるデータとカスタムデータの詳細をご覧ください。

オーケストレーション

オーケストレーションレイヤーを使用すると、マーケティングチームはユーザーデータと以前のエンゲージメントに基づいてユーザージャーニーを設計できます。この作業は主にダッシュボードインターフェイスを介して行われますが、APIを介してキャンペーンを開始するオプションもあります。例えば、マーケターがダッシュボードでデザインしたメッセージやキャンペーンをいつ送信するかをバックエンドからBrazeに伝え、バックエンドのロジックに従ってトリガーすることができます。API によってトリガーされるメッセージの例としては、パスワードのリセットや配送の確認などがあります。

フィーチャーフラグ

Brazeでは、feature flagsを通じて、選択したユーザーの機能をリモートで有効または無効にすることができます。これにより、マーケターは、まだオーディエンス全体に展開していない機能のメッセージングで、ユーザーベースの適切なセグメントをターゲットにすることができます。しかし、それ以上に、機能フラグを使用して、追加のコードデプロイやアプリストアの更新なしで、本番環境で機能のオンとオフを切り替えることができます。これにより、自信を持って新機能を安全に展開できます。

パーソナル 化

パーソナライゼーションレイヤーは、メッセージで動的コンテンツを配信する機能を表します。広く使用されているパーソナライゼーション言語であるLiquidを使用することで、チームは既存のデータを動的に取り込み、各受信者に合わせたメッセージを表示できます。さらに、接続コンテンツを使用して、プッシュ通知やメールなど、送信するメッセージにWebサーバーまたはAPI経由でアクセス可能な情報を直接挿入できます。コネクテッドコンテンツはLiquid上に構築され、使い慣れた構文を使用します。

また、この動的コンテンツはプログラム可能であるため、マーケティング担当者は計算値、他のコールからの応答、または製品カタログアイテムを含めることができます。実装時にこれらのシステムをセットアップすると、マーケティングチームは技術チームからのサポートをほとんどまたはまったく受けずにこれを行うことができます。

アクション

アクションレイヤーは、ユーザーへの実際のメッセージングを可能にします。アクションレイヤーの目的は、前述のすべてのレイヤーで利用可能なデータに基づいて、適切なメッセージを適切なユーザーに適切なタイミングで送信することです。メッセージングは、アプリやサイト内(アプリ内メッセージの送信、コンテンツカードカルーセルやバナーなどのグラフィック要素など)またはアプリエクスペリエンスの外部(プッシュ通知やメールの送信など)で行われます。

メッセージングチャネル

Brazeは、チャネルにとらわれないユーザー中心のデータモデルにより、進化する技術環境に対応するように設計されています。ダッシュボードは、メッセージ配信とトランザクショントリガーを管理します。たとえば、マーケターは、ユーザーがこの場所の近くに設定されたジオフェンスに入ったときに、新しくオープンした店舗の 1 つのクーポンを提供する SMS メッセージをトリガーしたり、お気に入りの番組が新しいシーズンになったことをユーザーにメールで知らせたりすることができます。

Braze SDKは、プッシュ、アプリ内メッセージ、コンテンツカードなど、追加のメッセージングチャネルを強化します。SDKをアプリやサイトに統合すると、マーケティングチームはBrazeダッシュボードを使用して、サポートされているすべてのメッセージングチャネルでキャンペーンを調整できます。

データのエクスポート

重要なのは、Brazeとのすべてのエンドユーザーとのやり取りが追跡されるため、エンゲージメントとアウトリーチを測定できることです。また、Brazeがこれらすべてのソースからデータを集約すると、さまざまなツールを使用して技術スタックにエクスポートし、ループを閉じることができます。

Currents

現在 はオプションの Braze アドオンで、スタックの他の宛先に継続的にフィードするきめ細かなストリーミングエクスポートを提供します。Currents は、ユーザーごとのイベントごとの生データフィードで、5 分ごと、または 15,000 イベントごとのいずれか早い方でデータをエクスポートします。Currents のダウンストリーム宛先の例としては、Segment、S3、Redshift、Mixpanel などがあります。

Snowflakeデータ共有

SnowflakeのSecure Data Sharing機能により、Brazeは、一般的なデータプロバイダーとの関係に伴うワークフローの摩擦、障害点、不要なコストを心配することなく、Snowflakeポータル上のデータへの安全なアクセスを提供することができます。すべての共有は、Snowflake独自のサービスレイヤーとメタデータストアを介して行われ、アカウント間で実際にデータがコピーまたは転送されることはありません。共有データはコンシューマーアカウントのストレージを占有しないため、毎月のデータストレージ料金に寄与しないため、これは重要な概念です。コンシューマーに課金されるのは、共有データのクエリに使用されるコンピューティング リソース (つまり、仮想ウェアハウス) に対する料金のみです。

Braze エクスポート API

Braze APIは、集計分析をプログラムでエクスポートしたり、個々のユーザーデータをエクスポートしたりできるエンドポイントを提供します。このデータは、任意のサイズのオーディエンスとセグメントに対してエクスポートできます。

CSV (英語)

最後に、集計レベルのデータをダッシュボードから直接 CSV としてダウンロードするオプションがあります。CSVオプションを使用すると、チームメンバーはBrazeからデータを簡単にエクスポートできます。

すべてをまとめる

ユーザーの 1 人 (仮に Mel と呼ぶことにします) が、製品に関するお知らせを受け取りました。舞台裏では、Brazeプラットフォームのすべてのレイヤーが連携して、このプロセスがスムーズに進むようにしました。

Melの情報は、CSVインポートにより、従来の顧客エンゲージメントプラットフォームからBrazeに取り込まれました。統合後、Mel がアプリを操作するたびに、顧客プロファイルにデータが追加されました。

製品に関するお知らせは、アプリで類似のアイテムを気に入ったすべてのユーザーに送信されました。このデータをカスタムイベントとして定義しました。SDKはこのイベントを追跡し、それに応じてユーザーベースをセグメント化しました。Braze は、このアナウンスを送信するのに最適な時間帯を調整し、メルを好みの名前で呼ぶことでアナウンスをパーソナライズしました。

メルがお知らせを開くと、メルは新製品をウィッシュリストに追加します。Braze は、彼女がメールを自動的にクリックしたことを追跡します。SDK は、彼女が新製品をウィッシュリストに登録したことを追跡します。ユーザーがあなたのブランドと関わるたびに、あなたとあなたのユーザーはお互いについてより深く知ることができます。