Sisu Data

Sisu Data はクラウド意思決定インテリジェンス分野の大手企業であり、機械学習を使用して指標パフォーマンスを自動的に分解し、迅速で包括的で実用的なインサイトを提供します。

Sisu DataとBrazeの統合により、すべてのキャンペーン、またはキャンペーンレベルで、指標（例えば、開封率、クリック率、コンバージョン率など）が変化している理由と、何が最も最適な結果をもたらすのかを理解することができる。これらのセグメントが識別されると、Braze ユーザーはデータウェアハウスで出力を具体化したり、Sisu から Braze に直接送信し、ユーザーのリターゲティングおよび再エンゲージメントを実行したりできます。

前提条件

必要条件

説明

Sisu アカウント

このパートナーシップを活用するには、Sisu アカウントが必要です。

クラウド倉庫

この統合は、Brazeのデータがクラウドウェアハウス（例えば、SnowflakeやBigQuery）に保存されていることを前提としている。この統合プロセスを効率化するには、Currents を介して Braze のネイティブ機能を使用することをお勧めします。

統合

ステップ1:データセットを準備する

データセットは、Sisu で分析する KPI を示している必要があります。例えば、コンバージョン率が週をまたいで低下した理由をよりよく理解したいのであれば、リーチレコードは週ごとのコンバージョンを表すべきである。データセットの列は、コンバージョン率が下がる可能性のある理由でなければならない。

ステップ2:メトリックを作成する

データセットが準備できたら、集約されたカラムを参照するメトリックを作成する必要がある。1つのデータセットが複数のメトリクスを提供することができるため、ユーザーは、デフォルトですべての分析に含まれるべき、または含まれるべきではないディメンションのセットをキュレートすることもできる。ユーザーは常に分析レベルでキュレーションを続けることができることに注意してください。