ユースケース：収益重視の意思決定エージェントで休眠顧客を奪還する

この例は、架空のブランドがBrazeAI Decisioning Studio™ Proと意思決定エージェントを活用して、各顧客をアクションバンクから最適な意思決定へ導き、奪還向けのメッセージングをパーソナライズし、収益を最適化する方法を示しています。エージェントの設計、オーディエンスと実験、Brazeを通じたオーケストレーション、そしてローンチ後の学習を一つにまとめています。

ポピーは、キッチン用品を専門とする架空のオンライン小売ブランド「Kitchenerie」のCRMマネージャーだとしましょう。

多くの顧客は季節のコレクションを1〜2回閲覧しただけで離脱してしまいます。過去の奪還プログラムでは、固定のジャーニーと手動のA/Bスプリットを使用してコピーをテストしていました。どのオファー、チャネル、頻度、タイミングの組み合わせが各顧客の購入収益を最大化するかを特定することは、別の課題として残っていました。経営陣の優先事項は明確です。できるだけ多くの休眠購入者を呼び戻し、割引や頻度のガードレールを守りながら収益を向上させることです。

このウォークスルーでは、ポピーが以下をどのように行うかを説明します。

• エージェントのオーディエンスとして休眠または離脱リスクのある顧客をターゲットにしつつ、公平な比較のための実験グループを構成する
• エージェントが豊富なアクションバンクから最適な許可済みアクションを選択できるようにし、メッセージングを大規模にパーソナライズする
• 意思決定がカスタマーエンゲージメントプラットフォームであるBrazeに流れるようにオーケストレーションを設定する
• エージェントをローンチし、奪還収益を促進する要因をエージェントが自律的に学習できるようにする

ステップ 1：成功指標とエージェントのターゲット「対象者」を定義する

ポピーは、エージェントが最大化すべき成功指標を確認します。それは、購入をやめてしまった顧客による再購入からの収益です。

次に、プログラムに参加する対象者を定義します。対象は、購入が途絶えた顧客や高価値の休眠ユーザーで構成されるBrazeのセグメントです。あとは、エージェントがターゲットとするセグメントをAI意思決定サービスチームに伝えるだけです。そのセグメントのデータを取得する連携はバックグラウンドで行われるため、ポピー自身が連携を設定する必要はありません。

ステップ 2：アクションバンクと制約を構築する

ポピーは、奪還戦略において重要なディメンションを整理します。

• オファー：送料無料、割引率、または商品バンドル
• チャネル：メール、プッシュ、またはSMS
• 送信時間または頻度
• クリエイティブ：小さなイラストまたは実用性重視のコピー

ポピーは各ディメンションについて、アクションバンクに具体的なオプションをリストアップします。アクションバンクに含まれるのは、エージェントが実行できる唯一のアクションです（それ以外はすべて設計上、対象外となります）。その後、エージェントは許可された組み合わせの中で実験を行い、選択された成功指標を最適化しながら、各顧客に効果的なアプローチを見つけ出します。

ステップ 3:データを準備し、オーケストレーションをBrazeに接続する

データを接続するに従い、ポピーは購入履歴、カテゴリアフィニティ、閲覧行動、エンゲージメントなどの豊富なファーストパーティシグナルがエージェントに供給されるようにします。これにより、各意思決定が実際の行動に基づいたものになります。

オーケストレーションには、Brazeのネイティブパスを使用します。Decisioning Studio Proが何をいつ送信するかを決定し、Brazeがそれを配信します。ポピーは、オファーとクリエイティブ用のダイナミックなフィールドを備えたベーステンプレート(API トリガーキャンペーン)をチャネルごとに計画し、再適格性を設定します。

ステップ 4：ローンチ、モニタリング、収益の最適化

AI意思決定サービスとの設定レビューが完了したら、ポピーはエージェントをローンチします。エージェントはユーザーごとにアクションのレコメンドを開始し、Brazeを通じて送信をオーケストレーションしながら、時間とともに改善していきます。

収益を最優先する成功指標と、許可されたアクションを継続的にテストする意思決定エージェントを組み合わせることで、Kitchenerieは画一的な奪還メッセージの一斉送信から、顧客ごとに適応する1対1の意思決定へと移行します。これにより、ポピーが定義したビジネスルールの範囲内で、より多くの顧客を奪還し、収益を拡大することを目指します。