エージェントの設計
この記事では、Decisioning Studio Goエージェントの設計方法について説明する。対象オーディエンスの定義、ディメンションの選択、Go固有の機能と制限事項の理解を含む。
意思決定エージェントに関する基礎概念（成功指標、次元、アクションバンク、制約など）については、『意思決定エージェントの設計』を参照のこと。
GoとProの機能比較
Decisioning Studio Goは、Decisioning Studio Proと比較して機能が簡素化されたセルフサービスプラットフォームである。これらの違いを理解することで、Goのスコープ内で効果的なエージェントを設計できる。
| 能力 | Decisioning Studio Go | Decisioning Studio Pro |
|---|---|---|
| 成功指標 | クリックのみ | あらゆるビジネス指標（収益、コンバージョン、またはARPU） |
| ディメンション | 限定アクションバンク | 無限の次元 |
| CEPsをサポートしている | Braze、SFMC、Klaviyo | あらゆるCEP（ネイティブおよびカスタム） |
| 顧客データ | エンゲージメントのみ | すべての1Pデータ |
| 設定 | セルフサービス | AI意思決定サービスサポート |
| 実験グループ | Go + ランダムコントロール + オプションのBAU | 完全にカスタマイズ可能だ |
Goエージェントの設計
Decisioning Studio Goエージェントを設計する際には、以下の領域で判断を行うことになる：
ステップ 1: オーディエンスを定義する
対象顧客とは、エージェントが関わる顧客の集合を指す。Goでは、オーディエンスはCEP内で定義される。
Brazeにおけるオーディエンスの定義：
- Brazeで、エージェントがターゲットとする顧客を定義するセグメントを作成する。
- Decisioning Studio Go ポータルで実験設定を行う際、このセグメントをターゲットオーディエンスとして選択する。
Decisioning Studio Goの実験者向けに専用のセグメントを作成することを検討せよ。これによりテストを分離し、測定可能に保つことができる。
SFMCにおけるオーディエンスの定義：
- ターゲットオーディエンスを含むデータ拡張を設定する。
- このデータ拡張機能は、最新の顧客データで毎日更新されるようにする。
- 実験設定時に、Decisioning Studio Go ポータルでこのデータ拡張を参照する。
Klaviyoにおけるオーディエンスの定義：
- Klaviyoでターゲットオーディエンスを定義するセグメントを作成する。
- Decisioning Studio Go ポータルで実験設定を行う際、このセグメントを選択せよ。
ステップ 2:寸法を選択せよ
次元とは、エージェントがカスタマーエクスペリエンスをパーソナライズするために操作できる「手段」である。これには、件名やメイン画像といったクリエイティブな要素や、メールの頻度や送信時間帯といった送信形態の要素が含まれる。
利用可能な具体的な寸法は、CEPとキャンペーンの設定方法によって異なる。CEPで設定したテンプレートとコンテンツを使って作業する。
ステップ 3:アクションバンクを設定する
アクションバンクは、各次元においてエージェントが選択できる具体的な選択肢を定義する。以下に例を示します。
- メールテンプレート：エージェントが使用できるテンプレートを選択する（これらはまずCEPで設定しておく必要がある）
- 件名：エージェントがテストできる件名のバリアントを定義する
- 送信時間：エージェントが選択できる時間帯を指定する
ステップ 4: 実験グループを設定する
Decisioning Studio Goは自動的に実験グループを作成し、パフォーマンスを測定する。
| グループ | 説明 |
|---|---|
| Decisioning Studio Go | AIによって最適化された推薦を受け取る顧客 |
| ランダムコントロール | ランダムに選択されたオプションを受け取る顧客（ベースライン比較） |
| 通常通り（任意） | 既存のキャンペーンを受け取る顧客（現在のパフォーマンスと比較する場合） |
正確な比較のためには、顧客が複数の実験グループに属さないようにし、顧客が偏りなくランダムにグループに割り当てられるようにすること。
考慮すべき制限事項
Goエージェントを設計する際には、以下の制限事項を念頭に置いておくことだ。
- クリックのみ：Goはクリックスルー率を最適化する。収益やコンバージョン、その他のビジネス指標を最適化する必要があるなら、Decisioning Studio Proを検討するといい。
- 限られた寸法：Goはあらかじめ定義された一連の次元をサポートしている。カスタムディメンションや複雑なパーソナライゼーションが必要な場合は、Decisioning Studio Proを検討するといい。
- 三つのCEP：GoはBraze、Salesforce Marketing Cloud、Klaviyoとのみ連携する。他のプラットフォームについては、Decisioning Studio Proを検討するといい。
ベストプラクティス
- まずはシンプルに始めろ：2～3個のテンプレートや件名のバリアントから始める。これにより、エージェントは学習するための十分な選択肢を得つつ、実験を管理可能な状態に保つことができる。
- 時間をかけるんだ。エージェントは学習するのに十分なデータが必要だ。パフォーマンスについて結論を出すには、少なくとも2～4週間は待たなければならない。
- コンテンツを多様に保て。選択肢が意味のある違いを持つようにせよ。些細な差異をテストしても、重要なインサイトは得られないかもしれない。
- 定期的に監視する。Decisioning Studio Go ポータルを確認し、実験の進捗状況とエンゲージメント指標を監視する。
次のステップ
エージェントを設計し、Decisioning Studio Goポータルで設定したら、起動の準備が整った：
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