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エージェントを起動せよ
データソースを接続し、オーケストレーションを設定し、エージェントを設計したら、起動の準備が整った。この記事では、エージェントの起動とAI意思決定ループの閉環について説明する。これによりエージェントは継続的に学習し、改善できる。
エージェントを起動する
AI意思決定サービスチームとのすべての設定ステップを完了した後:
- エージェントの設定を確認し、すべての設定が正しいことを確かめよ。
- データ接続とオーケストレーション統合が有効であることを確認せよ。
- AI意思決定サービスチームと連携してエージェントを起動する。
起動すると、エージェントは次のことを行う:
- オーディエンスと顧客データの受信を開始する
- 各顧客向けにパーソナライズされたおすすめを提案し始める
- 設定済みのCEPを通じてアクションをオーケストレーションする
- フィードバックデータを収集し、時間をかけて学習し、改善していく。
AI意思決定ループを閉じる
一度起動したら、エージェントは学習と改善のためにフィードバックデータが必要だ。これには、コンバージョンデータ、エンゲージメントデータ、アクティベーションデータが含まれる。これらは、カスタマーエンゲージメントの決定が送信された後に何が起きたかをエージェントに伝えるものだ。
これらの重要なフィードバックデータ資産を準備する際の詳細な要件については、「データソースの準備」を参照せよ。
note:
エージェントがカスタマーエンゲージメントプラットフォーム(Braze、SFMC、Klaviyoなど)とネイティブに統合されている場合、フィードバックデータについては追加の設定ステップが不要な場合がある。これらのデータは顧客データと共に自動的に送信されるためだ。
エージェントの監視
ローンチ後は、AI意思決定サービスチームと連携してパフォーマンスを監視する:
- パフォーマンス指標:実験グループ間で成功指標のトラッキングを行う
- 学習の進捗状況:エージェントの推奨事項が時間とともにどのように変化するか観察せよ
- インサイト:どの次元とオプションが、異なる顧客セグメントにおいて成果を牽引しているかを理解する
継続的な最適化
貴社のAI意思決定サービスチームは、今後も貴社と協力して以下の取り組みを継続する:
- エージェントのパフォーマンスを分析し、最適化の機会を識別する
- 必要に応じて寸法やオプションを拡張する
- ビジネスルールの変更に基づいて制約を調整する
- 成功したエージェントを他のユースケースに拡張する
tip:
エージェントは継続的に学習し、時間とともに改善していく。設定に大幅な変更を加える前に、エージェントがデータを収集し最適化するのに十分な時間を確保せよ。
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