Un framework per l'acquirente di software next best action: ambito della decisione, funzione obiettivo, misurazione causale, vincoli e tempo per il primo risultato verificato.
Software next best action decide quale azione ogni cliente dovrebbe ricevere successivamente, e passa quella decision ai sistemi che la eseguono. La categoria è affollata perché tre prodotti molto diversi si descrivono allo stesso modo: strumenti di campagna con un add-on di raccomandazione, decisioning nativo del CRM e livelli di decision indipendenti che si trovano al di sopra di qualunque cosa esegua.
Le differenze contano solo in un unico punto: cosa il software è autorizzato a ottimizzare e se può dimostrare che l'ottimizzazione ha funzionato. Questa guida è il framework di valutazione, non una classifica dei fornitori.
Chiedi cosa può contenere il set di azioni candidate. Se la risposta è solo messaggi in quella piattaforma, il software ottimizza la selezione del canale, non i ricavi. Poi chiedi se il non fare nulla può vincere una decisione. Gli strumenti che non possono classificare l'azione nulla troveranno sempre qualcosa da inviare.
Il punteggio di ranking è una propensione al clic, una propensione alla conversione o un margine incrementale atteso? Solo il terzo si correla con i ricavi. Uno strumento che classifica in base all'engagement previsto favorirà in modo affidabile i clienti che non avevano bisogno di alcun intervento.
Cerca un holdout preservato assegnato a livello di decisione, non A/B a livello di campagna. Se la superficie di reporting mostra aperture, clic e conversioni attribuite ma mai il margine trattato-meno-holdout, il software non può dirti se ha guadagnato la sua licenza.
Dovresti essere in grado di vedere le funzionalità che hanno guidato una decisione, la versione del modello e l'ipotesi alla base di un'azione. La provenienza è importante non appena un regolatore, un responsabile finanziario o un nuovo analista chiede perché un cliente ha ricevuto un'offerta.
Lo scoring batch notturno va bene per le offerte lifecycle e terribile per le decisioni in-sessione. Adatta la cadenza al momento: real time per il servizio e il web, giornaliero per retention e cross-sell.
Limiti di frequenza, ore silenziose, consenso, budget, eleggibilità, cannibalizzazione. Questi cambiano costantemente e devono vivere al di fuori del modello, modificabili senza un retrain.
Lo strumento legge il data warehouse dove la verità è già presente, o richiede un'altra copia della base clienti? Ogni archivio di profili duplicato aggiunge lavoro di riconciliazione e una nuova superficie di consenso.
La decisione deve arrivare come un attributo, un evento o un'attività nei sistemi che sono già in funzione. Valuta i connettori che utilizzi effettivamente, non il muro di loghi.
Non il tempo al primo invio. Il tempo al primo risultato incrementale verificato tramite holdout. Qualsiasi cosa oltre un trimestre di solito significa che l'implementazione è un progetto di dati con un'etichetta di decisioning.
La maggior parte delle piattaforme di engagement ha rilasciato un modulo di decisioning: seleziona contenuto, canale e orario di invio all'interno di un percorso già progettato da un essere umano. Questa è una vera ottimizzazione, ma inizia dopo che la decisione su cosa merita di esistere è stata presa altrove. L'esempio più chiaro è Braze Decisioning Studio, che ottimizza ciò che Braze invia all'interno di Canvas. Quando valuti un software, separa esplicitamente i due compiti: chi individua l'opportunità e chi la realizza.
Un team data capace può costruire propensione, uplift e un servizio di ranking. Ciò che è costoso è tutto ciò che lo circonda: freschezza delle feature, tenuta dei registri degli holdout, gestione dei vincoli, cadenza di retraining, provenienza e la disciplina di continuare a leggere l'incrementality dopo il trimestre di lancio. I team che costruiscono di solito ottengono un modello funzionante e un ciclo operativo bloccato. La domanda realistica non è chi scrive i modelli, ma chi garantisce che il ciclo continui a funzionare.
Per il metodo sottostante, vedi il modello Next Best Action guida, e per il concetto end-to-end, il pilastro su Next Best Action.
Markin è un livello decisionale: classifica ogni azione idonea rispetto al tuo data warehouse e scrive il vincitore negli strumenti che già utilizzi. Confrontalo in integrations.
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