의사 결정 스튜디오 보고서 보기
AI 기반 의사 결정이 캠페인에 어떤 영향을 미치는지 파악할 수 있도록 BrazeAI Decisioning Studio™ 보고서를 보는 방법을 알아보세요. 성능/성과 측정기준부터 데이터 상태 및 시스템 변경 사항까지, 이러한 보고서를 통해 결과를 이해하고, 문제를 해결하고, 자신 있게 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
Prerequisites
결정을 내리는 스튜디오 보고서를 Braze에서 보려면 먼저 다음을 수행해야 합니다:
- Braze 및 BrazeAI Decisioning Studio™에 대한 활성 계약이 있어야 합니다.
- 고객 성공 매니저에게 연락하여 사용자를 대신하여 BrazeAI Decisioning Studio™를 인에이블먼트할 수 있습니다.
- 실시간 BrazeAI 디시전 스튜디오™ 상담원이 있습니다.
보고서 보기
Braze에서 의사 결정 스튜디오 상담원의 측정기준을 보려면 AI 의사 결정 > BrazeAI 의사 결정 스튜디오™로 이동한 다음 상담원을 선택합니다.
여러 개의 성적표가 있는 대시보드가 표시된 BrazeAI Decisioning Studio™ 리포팅 홈 화면. 각 카드에는 성능/성과, 인사이트, 진단, 타임라인과 같은 보고서 유형이 각각에 대한 간략한 설명과 아이콘과 함께 표시됩니다.]( /docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_home.png?26861d1ba2e0a5508496acca8ddeebb1 )
여기에서 성능/성과, 인사이트, 진단 및 타임라인과 같은 보고서를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 사용 가능한 보고서를 참조하세요.
보고서 날짜 변경
보고서를 연 후 캘린더 드롭다운에서 새 시작일과 종료일을 선택하여 날짜 범위를 변경할 수 있습니다.
캘린더 드롭다운이 있는 BrazeAI Decisioning Studio™ 날짜 범위 선택기가 열립니다. 캘린더에는 보고서 보기를 커스텀하기 위해 선택 가능한 시작 날짜와 종료 날짜가 표시됩니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_change_date_range.png?a69a1d5ea749e0ddd76330bbe897451f){: style=”max-width:50%;”}
기본값으로 시작 날짜를 설정하거나 항상 제외할 날짜를 선택할 수도 있습니다. 제외된 날짜는 해당 상담원에 대한 모든 보고서에서 필터링됩니다.
날짜를 설정하거나 제외하려면 설정을 선택한 다음 기본값을 변경하거나 필요에 따라 날짜를 제외합니다.
기본값 시작 날짜를 설정하고 보고서에서 특정 날짜를 제외하는 옵션을 보여주는 설정 패널이 BrazeAI Decisioning Studio™에서 열립니다. 패널에는 기본값 시작 날짜 및 제외 날짜라는 두 섹션이 표시됩니다. 날짜 제외 아래에 여러 날짜가 각 날짜 옆에 확인란과 함께 나열됩니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_set_exclude_dates.png?8cc952489fa1c42c8b850ecbae00c6f9)
사용 가능한 보고서
성과
성과 보고서는 치료 그룹(Braze)과 하나 이상의 대조군(예: 매출)을 비교하는 높은 수준의 에이전트 측정기준을 제공합니다. 두 가지 보기를 지원합니다: 트렌드 및 드라이버 트리.
기본적으로 이 보고서는 시간 경과에 따른 BrazeAI™의 성능/성과를 대조군과 비교하고 상승도 변화를 추적하는 추세 보기를 기본값으로 사용합니다.
시간 경과에 따른 BrazeAI™와 대조군 성능을 비교하는 라인 차트를 보여주는 성능 보고서 추세 보기. 차트에는 BrazeAI™ 및 Control이라는 레이블이 붙은 두 개의 선이 표시되며, Y축은 Uplift, X축은 날짜로 표시됩니다. 범례는 각 그룹을 색상으로 식별합니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_agent_performance_trending.png?f553d0cc40aa9b27cb2946e1d1cc5e65)
또는 드라이버 트리를 선택하여 주요 값 드라이버가 타겟팅 측정기준에 어떻게 연결되어 있는지 확인하여 이들 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있습니다.
주요 값 드라이버를 타겟팅 측정기준에 매핑하는 계층적 다이어그램을 보여주는 성능 보고서 드라이버 트리 보기. 다이어그램에는 여러 개의 연결된 노드가 표시되며, 각각 드라이버 또는 측정기준 이름으로 레이블이 지정되어 다양한 요소가 전체 성능/성과에 어떻게 기여하는지를 보여줍니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_performance_drivertree.png?5f5806fc8470b070c11e440686b6afd8)
두 그룹 간의 성능/성과를 비교하려면 드롭다운을 사용하여 원하는 비교 기준을 선택합니다. 자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:
필드 | 설명 |
---|---|
비교 그룹 | 보고서에서 비교하려는 그룹입니다. |
집계 | 보고서에서 합계, 평균 또는 백분율과 같은 데이터를 그룹화하는 방식입니다. |
세그먼트 | Braze에서 생성한 오디언스 세그먼트입니다. |
타임라인 이벤트 | 메시지 전송, 열기 또는 전환과 같은 특정 이벤트가 시간에 따라 표시됩니다. |
인사이트
인사이트는 SL 또는 블록 선택과 같은 액션 뱅크의 다양한 추천 옵션이 어떻게 생성되는지 보여줍니다. 두 가지 인사이트 보고서가 있습니다: 상담원 기본 설정 및 SHAP.
상담원 기본 설정 보고서를 통해 계절별 트렌드를 파악하고 작업 은행에서 선택한 항목의 관련성을 평가하여 업데이트에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
특정 기간 동안 다양한 추천 옵션이 얼마나 자주 선택되었는지 비교하는 막대 차트를 보여주는 상담원 기본 설정 보고서입니다. 차트에는 액션 뱅크의 추천 옵션을 담당하는 여러 색상의 막대가 표시되며, Y축에는 선택된 시간의 비율로 레이블이 지정되고 X축에는 옵션 이름이 나열되어 있습니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_insights_agent_preferences.png?bc1ef426cc5f47ee3cc28fd7c4f7c28c)
이 보고서에 대한 자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:
필드 | 설명 |
---|---|
차원 | 채널, 캠페인, 플랫폼 등 결과를 구성하는 데 사용되는 속성입니다. |
비교 그룹 | 보고서에서 비교하려는 그룹입니다. 최대 NUM까지 여러 비교 그룹을 선택할 수 있습니다. |
매개변수 | 열람율, 클릭률 또는 전환율과 같이 해당 속성에 적용된 측정기준입니다. |
Segment | Braze에서 생성한 오디언스 세그먼트입니다. |
옵션 | 작업 은행에서 선택한 특정 추천 옵션입니다. |
설명 | 해당 옵션의 담당자에 대한 간단한 설명입니다. |
# 선택한 횟수 | 옵션이 선택된 총 횟수입니다. |
선택한 시간의 % | 이 옵션이 선택된 전체 선택 항목의 백분율입니다. |
SHAP 보고서는 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 모델을 사용하여 각 기능이나 변수가 추천 모델에 기여하는 방식을 정량화할 수 있도록 도와줍니다. 차트의 각 점은 하나의 모양을 나타내며, 점의 분포는 기능의 방향성 영향에 대한 일반적인 감각을 나타냅니다.
다양한 기능 또는 변수를 담당하는 여러 색상의 막대가 있는 가로 막대 그래프를 표시하는 보고서 차트입니다. 각 막대는 추천 모델에 대한 기능의 영향을 표시하며, X축에는 SHAP 값이 표시되고 Y축에는 최근도, 빈도, 채널과 같은 기능 이름이 나열됩니다. 이 차트는 각 기능이 모델의 예측에 긍정적으로 또는 부정적으로 기여하는 방식을 시각화합니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_insights_shaps.png?217a8b45afb84d9342aa34cf7e0ea964)
진단
진단 보고서에는 두 가지 보고서 유형이 있습니다: 아웃바운드 및 인바운드.
아웃바운드 진단 보고서에는 오디언스 전반에서 생성되고 활성화된 일일 추천의 양이 표시됩니다. 이를 사용하여 전달 문제를 발견하고, 활성화의 급증 또는 감소를 추적하고, 메시징이 예상대로 올바른 그룹에 도달하고 있는지 확인하세요.
다양한 오디언스 그룹에 대해 생성 및 활성화된 추천의 일일 양을 추적하는 라인 차트를 보여주는 아웃바운드 진단 보고서입니다. 차트에는 생성됨 및 활성화됨이라는 레이블이 붙은 두 줄이 표시되며, Y축은 권장 사항의 수를, X축은 날짜를 나타냅니다. 범례는 각 줄을 색상으로 식별합니다. 인터페이스에는 차트 위에 날짜 범위와 오디언스 선택을 위한 드롭다운 필터가 있습니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_diagnostics_outbound.png?82c731d08f875c6af3d4e1925cbb5cdd)
인바운드 진단 보고서는 BrazeAI™에 대한 데이터 피드의 상태를 모니터링합니다. 각 자산의 파일 수, 크기, 행 볼륨과 같은 세부 정보를 추적하여 데이터가 예상대로 유입되는지 확인하고 문제가 모델이나 캠페인에 영향을 미치기 전에 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.
드롭다운을 사용하여 평균 파일 크기 또는 파일 수와 같은 다양한 차트 측정기준을 선택할 수 있습니다.
BrazeAI™로 전송된 데이터 자산의 일일 파일 수와 평균 파일 크기를 추적하는 라인 차트를 보여주는 인바운드 진단 보고서. 차트에는 파일 수 및 평균 파일 크기 MB라는 레이블이 붙은 두 줄이 표시되며, Y축은 값을, X축은 날짜를 표시합니다. 차트 위에는 날짜 범위와 데이터 자산 선택을 위한 드롭다운 필터가 있습니다.]( /docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_diagnostics_inbound.png?1af665c7844ac8eb11c0b32dff3270ec )
인바운드 보고서의 각 측정기준에 대한 자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:
필드 | 설명 |
---|---|
데이터 자산 | 전달된 데이터 세트 또는 파일의 이름입니다. |
Date | 데이터를 수신한 날짜입니다. |
마지막 전달 시간 | 가장 최근에 데이터가 전송된 시간입니다. |
파일 수 | 수신된 총 파일 수입니다. |
최대 파일 크기(MB) | 수신된 가장 큰 파일의 크기(메가바이트)입니다. |
평균 파일 크기(MB) | 수신된 모든 파일의 평균 크기(메가바이트)입니다. |
파일 행 수 | 전송된 파일에 포함된 총 행 수입니다. |
타임라인
타임라인 보고서는 성능/성과 측정기준과 함께 주요 이벤트에 대한 시각적 기록을 제공합니다. 이러한 이벤트에는 모델 실행, 구성 변경, 가드레일 업데이트 등이 포함됩니다. 주석은 상승도 차트와 전용 타임라인 탭에 바로 표시되므로 과거 변경 사항을 추적할 필요 없이 결과의 변화에 대한 즉각적인 컨텍스트를 확인할 수 있습니다.
시간 경과에 따른 성능/성과 측정기준이 포함된 차트를 보여주는 타임라인 보고서. 모델 실행, 구성 변경, 가드레일 업데이트와 같은 주요 이벤트는 타임라인을 따라 아이콘으로 표시됩니다. 차트 아래에는 날짜, 유형, 레이블, 세부 정보 및 차트 표시 여부에 대한 열이 있는 이벤트가 나열된 표가 있습니다.](/docs/assets/img/decisioning_studio/reporting_timeline.png?e3d17a360196f1d77e1e4f4cc2f253c4)
두 그룹 간의 성능/성과를 비교하려면 드롭다운을 사용하여 원하는 비교 기준을 선택합니다. 자세한 내용은 다음 표를 참조하세요:
필드 | 설명 |
---|---|
Date | 이벤트가 발생한 날짜입니다. |
Type | 시스템 업데이트, 모델 실행 또는 구성 변경과 같은 이벤트 범주입니다. |
라벨 | 이벤트에 부여된 이름 또는 식별자입니다. |
세부 정보 | 이벤트를 설명하는 추가 정보입니다. |
차트에 표시 | 이벤트가 관련 차트에 표시되는지 여부를 나타냅니다. |