Criação de agentes de decisão de IA
Saiba como criar um agente para o BrazeAI Decisioning Studio™, para que você possa automatizar a experimentação personalizada e otimizar resultados como conversões, retenção ou receita, sem testes A/B manuais.
Embora o BrazeAI Decisioning Studio™ funcione melhor com a Braze, várias outras plataformas já são compatíveis. Continuaremos atualizando nossa documentação para que você tenha tudo o que precisa, mesmo que não esteja usando a Braze.
Sobre agentes
Um agente de decisão de IA é uma configuração personalizada para o mecanismo de decisão do BrazeAITM, feita sob medida para atender a uma meta comercial específica.
Por exemplo, você poderia criar um agente de recompra para aumentar as conversões de acompanhamento após uma venda inicial. Você define o público e a mensagem na Braze, enquanto seus agentes de decisão executam experimentos diários e testam automaticamente diferentes combinações de ofertas de produtos, horários de envio de mensagens e frequência para cada cliente. Com o tempo, o BrazeAITM aprende o que funciona melhor e orquestra envios personalizados por meio da Braze para maximizar as taxas de recompra.
Para criar um bom agente, você vai:
- Escolher uma métrica de sucesso para o BrazeAITM otimizar, como receita, conversões ou ARPU.
- Definir quais dimensões testar, como oferta, linha de assunto, criativo, canal ou horário de envio.
- Selecionar as opções para cada dimensão, como e-mail versus SMS, ou frequência diária versus semanal.
Exemplos de agentes
Aqui estão alguns exemplos de agentes que você pode criar com o BrazeAITM Decisioning Studio™. Seus agentes de decisão de IA aprendem com cada interação do cliente e aplicam esses insights nas ações do dia seguinte.
| Caso de uso do agente | Meta comercial | Usando métodos típicos | Usando o BrazeAI Decisioning Studio™ |
|---|---|---|---|
| Venda cruzada ou venda adicional | Maximizar a receita média por usuário (ARPU) das inscrições de internet. | Realizar campanhas anuais oferecendo a cada cliente o plano do próximo nível mais alto. | Descubra empiricamente a melhor mensagem, horário de envio, desconto e plano a ser oferecido para cada cliente, aprendendo quais clientes são suscetíveis a ofertas de salto e quais clientes precisam de descontos ou outros incentivos para fazer upgrade. |
| Renovação e retenção | Garantir renovações de contratos, maximizando tanto a duração do contrato quanto o valor presente líquido (VPL). | Faça testes A/B manualmente e ofereça descontos significativos para garantir renovações. | Use a experimentação automatizada para encontrar a melhor oferta de renovação para cada cliente e identifique os clientes que são menos sensíveis ao preço e precisam de descontos menos significativos para renovar. |
| Compra recorrente | Maximizar as taxas de compra e recompra. | Todos os clientes recebem a mesma jornada depois de criar uma conta no site (por exemplo, a mesma sequência de e-mails com a mesma cadência). | Automatize a experimentação para encontrar o melhor item do menu para oferecer a cada cliente, bem como a linha de assunto mais eficaz, o horário de envio e a frequência da comunicação. |
| Reconquista | Aumentar a reativação incentivando os assinantes anteriores a se inscreverem novamente. | Testes A/B sofisticados e segmentação. | Aproveite a experimentação automatizada para testar milhares de variáveis de uma só vez, descobrindo o melhor criativo, mensagem, canal e cadência para cada indivíduo. |
| Indicação | Maximizar as novas contas abertas por meio de indicações de cartões de crédito comerciais de clientes existentes. | Sequência fixa de e-mails para todos os clientes, com extensos testes A/B para determinar os melhores horários de envio, cadência etc. para a população de clientes. | Automatize a experimentação para determinar o e-mail, o criativo, o horário de envio e o cartão de crédito ideais para oferecer a clientes específicos. |
| Nutrição e conversão de leads | Gerar receita incremental e pagar o valor certo por cada cliente. | À medida que as políticas de privacidade mudam no Facebook e em outras plataformas, as abordagens anteriores para anúncios pagos personalizados se tornam menos eficazes. | Aproveite dados primários robustos para fazer experiências automáticas com segmentos de clientes, metodologia de lances, níveis de lances e criativos. |
| Fidelidade e engajamento | Maximizar as compras de novos inscritos em um programa de fidelidade do cliente. | Os clientes recebiam uma sequência fixa de e-mails em resposta às suas ações. Por exemplo, todos os novos inscritos no programa de fidelidade recebem a mesma jornada. | Faça experiências automáticas com diferentes ofertas de e-mail, horários de envio e frequências para maximizar a compra e a recompra de cada cliente. |
Criação de um agente
Pré-requisitos
Antes de criar um agente, você precisará integrar o BrazeAI Decisioning Studio™.
Etapa 1: Entre em contato com o AI Decisioning Services
A equipe do AI Decisioning Services trabalha de perto com você para definir o escopo, projetar e criar seu agente de tomada de decisão. Se ainda não fez isso, entre em contato com seu gerente de sucesso do cliente para começar.
Vocês completarão as etapas a seguir juntos para criar um agente personalizado ideal para você.
Etapa 2: Projete seu agente
Junto com a equipe do AI Decisioning Services, você definirá:
- um público-alvo,
- a métrica comercial a ser otimizada,
- as ações para o agente de decisão do BrazeAITM, e
- quaisquer dados primários de cliente que o agente deve alavancar para impulsionar seus resultados de negócio.
Com o projeto em mãos, a equipe trabalha com você para identificar e concluir quaisquer requisitos adicionais de integração.
Etapa 3: Configure sua plataforma de entrega
Em seguida, a equipe do AI Decisioning Services ajuda você a configurar sua plataforma de engajamento com clientes. Embora o Decisioning Studio funcione melhor com a Braze, diversas outras plataformas são compatíveis—entre em contato com sua equipe do AI Decisioning Services para obter recursos adicionais.
Para configurar a Braze:
- Crie uma Campaign ou um Canvas. O BrazeAI Decisioning Studio™ usa esse método de entrega para enviar eventos de ativação personalizados 1:1 aos usuários do seu público definido.
- Certifique-se de não incluir um grupo de controle da Braze, para que o BrazeAITM possa ser o grupo de controle dedicado.
- Dependendo das suas dimensões, você pode configurar Liquid tags no seu conteúdo criativo para preencher dinamicamente suas mensagens com recomendações do BrazeAITM. O BrazeAITM transmite conteúdo específico do cliente para as Liquid tags nos seus modelos usando a API da Braze.
Etapa 4: Lance e monitore
Após o lançamento do seu agente, sua equipe do AI Decisioning Services continua monitorando e ajustando-o de acordo com o projeto acordado. Eles também ajudam você a fazer quaisquer ajustes, expansões ou modificações no agente, se necessário.