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エージェントの起動
データソースの接続、オーケストレーションの設定、エージェントの設計が完了したら、いよいよ起動です。この記事では、エージェントをアクティブ化し、AI意思決定ループを完結させる方法について説明します。これにより、エージェントは継続的に学習し、改善を続けられるようになります。
起動手順
AI意思決定サービスチームとともにすべての設定ステップを完了したら、次の手順を実行します。
- 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ます。
- データ接続とオーケストレーションの統合がアクティブになっていることを確認します。
- AI意思決定サービスチームと協力して、エージェントをアクティブ化します。
起動後、エージェントは次の処理を行います。
- オーディエンスデータと顧客データの受信を開始します
- 各顧客に対して、パーソナライズされたレコメンデーションの作成を開始します
- 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します
- フィードバックデータを収集し、時間の経過とともに学習と改善を行います
AI意思決定のループを完成させる
ローンチ後、エージェントが学習して改善するにはフィードバックデータが必要です。フィードバックデータには、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ます。これらのデータは、カスタマーエンゲージメントの意思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ます。
これらの重要なフィードバックデータアセットを準備するための詳細な要件については、データソースの準備を参照してください。
注
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やSalesforce Marketing Cloud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は顧客データとともに自動的に送信されることがあるため、追加の設定ステップが不要な場合があります。
エージェントをモニタリングする
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モニタリングします。
- パフォーマンス指標：実験グループ全体で成功指標を追跡します
- 学習の進捗：エージェントのレコメンデーションが時間とともにどのように変化するかを確認します
- インサイト：さまざまな顧客セグメントに対して、どのディメンションとオプションが成果を上げているかを把握します
継続的な最適化
AI意思決定サービスチームは、引き続きお客様と連携して以下の作業を行います。
- エージェントのパフォーマンスを分析し、最適化の機会を特定する
- 必要に応じてディメンション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追加のユースケースに展開する
ヒント
エージェントは時間の経過とともに継続的に学習し、改善していきます。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て最適化するための十分な時間を確保してください。
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