Adicione next best action às jornadas que já executa no Braze

1. 01Sua equipa

   Definir o conjunto de ações

   Liste as ações que já existem no Braze, mais as que você executaria se tivesse uma razão para isso. A arbitragem só é significativa quando as alternativas são reais.

2. 02Markin

   Estimar o valor esperado por cliente por ação

   Cada ação candidata é valorizada para cada cliente com base na margem incremental esperada, não na propensão para clicar.

3. 03Markin

   Arbitrar para uma decisão

   Uma ação vence por cliente por janela, com os candidatos perdedores e a razão registados para que a escolha possa ser auditada posteriormente.

4. 04Markin

   Registar a decisão no perfil

   A ação escolhida, a sua razão e o seu ID de decision são gravados no Braze como atributos personalizados. A latência é o seu intervalo de sincronização.

5. 05A sua stack

   Ramifique o canvas no atributo

   Os canvases existentes adicionam um branch por ação. Modelos, localização, otimização do tempo de envio e capping permanecem exatamente onde estão.

6. 06Markin

   Expor o retorno e ler o holdout

   Os fluxos de Currentes expõem os dados de volta, associados ao ID da decisão, de modo que cada ação é lida em relação ao controlo aleatório em vez de em relação ao mês passado.

Formato ilustrativo de uma primeira implementação, para mostrar o que é decidido onde.

Nada da biblioteca de canvases é reconstruído. A ramificação é a única alteração estrutural.

1. 01Semana 1

   Conexão de Currents e data warehouse

   O Braze Currents coloca as mensagens e os eventos de interação no data warehouse, e o estado do perfil e da subscrição é mapeado. Nada é reescrito ainda.

2. 02Semana 2

   Action set definido com a equipa de lifecycle

   Cada ação já em execução no Braze é listada, mais as que a empresa executaria por um motivo, mais uma 'nenhuma ação' explícita.

3. 03Semanas 3 a 4

   Modelo de valor e arbitragem

   Cada ação é valorizada por cliente com base na margem incremental esperada, e a regra de arbitragem e o seu registo de auditoria são acordados.

4. 04Semana 5

   Atributo write-back e uma canvas ramificada

   As decisões chegam como atributos personalizados e um único canvas é ramificado com base nelas. Uma jornada primeiro, não toda a biblioteca.

5. 05Semanas 6 a 7

   Implementação em toda a biblioteca de canvas

   As telas restantes adicionam o branch assim que a escrita de retorno for observada como estável.

6. 06Semanas 13 a 17

   Primeira leitura causal

   Oito a doze semanas após a fixação do holdout global. As leituras anteriores medem a novidade.

• Como adiciono o next best action ao Braze?
• A Braze consegue decidir a melhor oferta por cliente?
• Como arbitro entre campanhas concorrentes no Braze?
• O que uma camada de decisão adiciona além do Braze?
• Como executo um holdout em todas as canvases do Braze?

• PlaybookExecutar uma oferta de retenção antes da renovação sem pagar clientes que iriam ficar de qualquer maneiraOfertas de poupança pré-renovação no Stripe, dimensionadas pelo risco em vez de pela pertença à lista.
• PlaybookCross-sell de um segundo produto sem canibalizar o plano que o cliente já pagaOfertas de segundo produto valorizadas com base na margem incremental, não na attach rate.
• PlaybookReative clientes inativos com uma janela de silêncio em vez de uma escada de descontosReativação programada com base na intenção de retorno, não nos dias desde o último pedido.
• SoluçãoNext-Best ActionNext-best action para equipas de crescimento enterprise
• SoluçãoTomada de Decisão do ClienteA camada de decisioning entre os seus dados de cliente e os seus canais
• ComparaçãoBraze Decisioning Studio vs Markin: quem escreve a listaA Braze seleciona a melhor mensagem dentro do Canvas. A Markin seleciona a oportunidade em marketing, produto e preços, e prova-a contra um holdout.