データを接続する
BrazeAI Decisioning Studio™ Proのエージェントは、効果的な意思決定を行うために、顧客コンテキストを十分に理解する必要があります。この記事では、顧客データソースをDecisioning Studio Proに接続する方法について説明します。
AI Decisioning Servicesチームが、最適なパフォーマンスのためのデータ接続の設定をサポートします。
サポートされている統合パターン
Decisioning Studio Pro は、顧客データを接続するための複数の統合パターンをサポートしています。
| 統合パターン | 最適な用途 | 設定の難易度 |
|---|---|---|
| Braze データプラットフォーム | すでに Braze を使用している顧客 | 低 |
| Braze Cloud Data Ingestion (CDI) | 外部データウェアハウスの接続 | 中 |
| クラウドストレージ (GCS、AWS、Azure) | 他のプラットフォームからの直接データエクスポート | 中 |
| CEP 統合 | SFMC、Klaviyo のデータ拡張 | 中 |
顧客データの種類
以下の顧客データアセットは、エージェントがより効果的にパーソナライズするのに役立ちます。
| データの種類 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| ユーザープロファイル | 静的な属性、またはゆっくり変化する属性 | 顧客としての年数、地域、獲得チャネル、満足度、生涯価値の見積もり |
| 顧客行動 | アクティビティとエンゲージメントのパターン | アカウントへのログイン、デバイスの種類、カスタマーサービスとのやり取り、製品の使用状況 |
| 取引履歴 | 購入とコンバージョンのデータ | 購入した製品、取引金額、支払い方法、購入チャネル |
| マーケティングエンゲージメント | コミュニケーションへの反応 | メールの開封/クリック、SMS のエンゲージメント、Web およびモバイルでのアクティビティ、調査への回答 |
エージェントが顧客について多くの情報を持つほど、パフォーマンスは向上します。ビジネスにとって特に重要なインサイトに関するデータを含めることを検討してください (たとえば、AI がロイヤルティ顧客をどのように異なる方法で扱うかを確認したいですか？その場合は、ロイヤルティステータスが顧客データに含まれていることを確認してください)。
プラットフォーム別にデータを接続する
Braze を通じて顧客データを送信する
BrazeAI Decisioning Studio Pro は、Braze データプラットフォームにすでに送信しているすべてのデータを使用できます。
ユーザープロファイルやカスタム属性にない顧客データについては、Braze Cloud Data Ingestion を使って取り込む方法が 2 つあります。
- Braze データプラットフォームに取り込む。ウェアハウスのデータを Braze のユーザープロファイル、カスタム属性、またはイベントに同期します。セグメンテーションやメッセージングのために Braze でもデータを使用したい場合は、この方法を選択してください。Snowflake、Redshift、BigQuery、Databricks、Microsoft Fabric、AWS S3、Google Cloud Storage に対応しています。
- Decisioning Studio Pro に直接送信する。Braze のユーザープロファイルやカスタム属性に追加せずに、ウェアハウスのデータを Decisioning Studio Pro に直接同期します。Decisioning Studio Pro で使用したいものの、Braze の他の場所では必要ないデータには、この方法を選択してください。このオプションは早期アクセス中です。設定方法については、Cloud Data Ingestion:Decisioning Studio Pro データの同期を参照してください。
Braze データプラットフォームに送信しているデータに問題がないことを確認したら、AI Decisioning サービスチームに連絡し、ユーザープロファイルやカスタム属性のどのフィールドを AI 意思決定に使用するかを相談してください。
このプロセスを効率化するために、Decisioning Studio Pro で使用すべき、顧客の行動を最もよく表すと思われる Braze ユーザープロファイル属性のリストを作成してください（使用可能なフィールドのリストを参照）。サービスチームは、AI 意思決定に最も適したフィールドを決めるためのディスカバリーセッションの実施もサポートします。
データを送信するその他のオプションは次のとおりです。
- SDK 経由で Braze カスタムイベントを送信する
- REST エンドポイント（
/users/track）を使用してイベントを送信する
これらの方法はより多くの開発工数を必要としますが、現在の Braze の設定によってはこちらが適している場合もあります。詳細については、AI Decisioning サービスチームにお問い合わせください。
SFMC を通じて顧客データを送信する
Salesforce Marketing Cloud との統合の場合:
- 顧客データ用に SFMC データエクステンションを設定します
- Decisioning Studio Pro が必要とする適切な権限を付与した API 統合用の SFMC インストール済みパッケージを設定します
- Decisioning Studio Pro は利用可能な最新の増分データを取得するため、データエクステンションが毎日更新されるようにします
エクステンション ID と API キーを AI Decisioning サービスチームに提供してください。顧客データを取り込むための次のステップはチームがサポートします。
Klaviyo を通じて顧客データを送信する
Klaviyo との統合の場合:
- 顧客プロファイルデータが Klaviyo のプロファイルで利用可能であることを確認します
- プロファイルへのフルアクセス権を持つプライベート API キーを生成します
- API キーを AI Decisioning サービスチームに提供します
API キーの設定の詳細については、Klaviyo のドキュメントを参照してください。
その他のクラウドソリューション（Google Cloud Storage、Azure、AWS）
顧客データが現在 Braze、SFMC、Klaviyo に保存されていない場合、次善の策として、Braze が管理する Google Cloud Storage バケットへの自動エクスポートを直接設定します。Braze は AWS や Azure へのエクスポートにも対応できます（ただし GCS を推奨します）。これらのプラットフォームの場合は、各クラウドプラットフォーム内の内部クラウドストレージにエクスポートしていただければ、Braze がそのデータを取得できます。
これが可能かどうかを判断するには、ご利用のマーテクプラットフォームのドキュメントを参照してください。例:
- mParticle は Google Cloud Storage とのネイティブ統合を提供しています
- Twilio セグメント
- Treasure Data
- ActionIQ
- Adobe Experience Platform
これが可能な場合、Braze は Decisioning Studio Pro 専用に分離された、顧客データのエクスポート先となる GCS バケットを提供できます。
ベストプラクティス
- わかりやすい列名: 顧客データには、明確でわかりやすい列名を付ける必要があります。データディクショナリも用意されていることが理想的です。
- 増分更新: 顧客履歴全体のスナップショットを毎日送るよりも、増分ファイルのほうが望ましいです。
- 一貫した識別子: 各レコードには、すべてのデータアセットで一貫した一意の顧客識別子を含める必要があります。
- タイムスタンプを含める: 正確なアトリビューションとエージェントのトレーニングのために、レコードには関連するタイムスタンプを付ける必要があります。
カスタム統合
その他のオプションや、完全にカスタマイズしたデータパイプラインも構築できます。ただし、サービスチームによる追加作業や、お客様のチームによる開発作業が必要になる場合があります。何が実現可能で最適かを判断するには、AI意思決定サービスチームにご相談ください。
このガイドでは、最も一般的な統合パターンについて説明します。すべての接続ポイントについては引き続き情報セキュリティチームによる審査が必要です。また、実装に関するアドバイスはソリューションコンサルタントが提供します。
次のステップ
データソースを接続したら、オーケストレーションの設定に進みます。