Nodo percorso migliore successivo
In Marketo Optimizer, il nodo Percorso migliore successivo porta le decisioni sui percorsi suddivisi guidati da IA direttamente nell’area di lavoro del percorso. Invece di configurare le condizioni del filtro su un nodo percorsi suddivisi, descrivi l’intento in linguaggio naturale e consenti al sistema di determinare il percorso più rilevante per ogni persona.
Nell’acquisto B2B, un profilo può apparire come un tipo di acquirente, ma il loro comportamento, i dati firmografici e il contesto di coinvolgimento rivelano una storia più sfumata. Il nodo del percorso migliore successivo valuta tale contesto per prendere una decisione di indirizzamento intelligente, consentendo al contempo di rivedere, modificare o ignorare eventuali consigli di IA prima di attivare il percorso.
Decisioning del percorso path-decisioning
È possibile passare da un intento all’attivazione in tre passaggi.
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Passaggio 1: definizione dei percorsi — Aggiungere un nodo Percorso migliore successivo nel percorso, assegnare un nome a ciascun percorso e scrivere un prompt in linguaggio naturale che descriva chi deve avanzare lungo il percorso. È possibile aggiungere o rimuovere percorsi in qualsiasi momento.
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Passaggio 2: simulare — Selezionare un pubblico di esempio ed eseguire una simulazione. Puoi visualizzare i conteggi dei profili per percorso, i punteggi di affidabilità e il ragionamento dell’intelligenza artificiale in modo da poter convalidare la logica prima di attivare.
note NOTE La simulazione viene eseguita solo sui dati di esempio e non influisce mai sull’esecuzione del percorso live. -
Passaggio 3: attiva — pubblica il percorso in base al pubblico reale. L’intelligenza artificiale valuta ogni persona in fase di runtime, assegna il percorso di adattamento ottimale in tempo reale e un fallback predefinito assicura che nessuno venga escluso da un percorso.
Input di decisioning IA ai-decisioning-inputs
Quando una persona raggiunge il nodo, il sistema recupera il contesto del profilo, applica vincoli e utilizza un messaggio LLM per selezionare il percorso più adatto. L’IA valuta ogni persona utilizzando una combinazione dei seguenti input:
- Cronologia del coinvolgimento - Apertura dell’e-mail, clic sui collegamenti, visite alle pagine Web e altri segnali comportamentali provenienti dal percorso corrente e da quelli precedenti
- Segnali in tempo reale - Eventi ad alto intento come riempimenti di moduli e visite di pagina per la determinazione dei prezzi
- Attributi del profilo - Dati demografici, titolo del processo, persona e dati firmografici
- Attributi dell’account - Dati firmografici e tecnografici associati all’account della persona
Creazione contesto IA ai-context-building
A supporto della decisione di indirizzamento, l’intelligenza artificiale costruisce un livello dedotto per ciascun profilo. Combina dati demografici e firmografici, dettagli dell’account e segnali comportamentali (come dettagli dell’utente tipo, intento di problema e intento di prodotto) in un riepilogo contestuale per quella persona. Utilizzando questo contesto arricchito, l’intelligenza artificiale può indirizzare ogni persona al percorso ottimale e fornire sia un punteggio di affidabilità che il ragionamento in linguaggio naturale alla base di ogni decisione.
Ogni decisione viene registrata con un punteggio di affidabilità e un ragionamento in linguaggio naturale per la trasparenza e l’osservabilità.
Se nessun percorso corrisponde o se il prompt fa riferimento a dati non disponibili per un profilo, la persona viene indirizzata al percorso di fallback predefinito.
Aggiungi un nodo percorso migliore successivo add-node
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Apri il percorso persone e passa all’area di lavoro percorso.
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Fai clic sull’icona più ( + ) in un percorso e scegli Percorso migliore successivo.
Il nodo viene aggiunto all’area di lavoro e il pannello di configurazione con suddivisione IA si apre a destra. Inizia con un percorso e un percorso predefinito Altre persone per indirizzare le persone che non sono idonee per nessuno dei percorsi definiti.
Configurare i percorsi configure-paths
Per ogni percorso, definisci un nome e un prompt in linguaggio naturale che descriva chi deve essere indirizzato lì. L’input del prompt sostituisce completamente l’interfaccia utente della condizione del filtro; non sono presenti condizioni di attributo da configurare.
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Per il primo percorso, immetti le proprietà nella scheda Percorso nel pannello di destra:
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Immetti un Label che rifletta il pubblico o l’intento per quel segmento.
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Immetti un Prompt in linguaggio naturale che descriva chi appartiene a questo percorso. Concentrati su intento e risultato, non su valori di attributo specifici.
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Fare clic su Aggiungi percorso per ogni percorso aggiuntivo che si desidera includere.
Per rimuovere un percorso, fare clic sull’icona Elimina (
Aggiungi l’etichetta e richiedi per ciascun percorso.
Esempio di richiesta di una suddivisione a tre percorsi:
- Percorso 1 - Responsabili HR: Identificare le persone con ruoli di leadership HR che hanno più probabilità di interagire con la gestione dei talenti e con il contenuto dell’esperienza dei dipendenti.
- Percorso 2 - Valutatori tecnici: Identifica i soggetti tecnici che hanno più probabilità di interagire con l’architettura del prodotto, le integrazioni e il contenuto dell’implementazione.
- Percorso 3 - Responsabili delle decisioni aziendali: Identifica le parti interessate più propense a interagire con il ROI, i risultati aziendali e il contenuto del caso aziendale.
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Se necessario, riordina i percorsi per impostare l’ordine di priorità per la corrispondenza.
Il filtro dei percorsi viene valutato in ordine decrescente. Ogni persona procede lungo il primo percorso che corrisponde a. Fai clic sulle frecce su e giù in alto a destra di ciascuna scheda del percorso per spostarla in alto o in basso nell’elenco.
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Rivedi il percorso predefinito Altre persone (ultimo nell’elenco dei percorsi) e cambia l’etichetta, se necessario.
Il percorso predefinito viene utilizzato quando l’intelligenza artificiale non è in grado di assegnare una persona a un percorso definito o quando i dati pertinenti non sono disponibili. Quando un prompt fa riferimento a dati che non esistono nel set di dati per un determinato profilo, il sistema indirizza tale profilo al percorso predefinito e contrassegna lo spazio vuoto di dati.
Controlli Human-in-the-loop
Le raccomandazioni basate sull’intelligenza artificiale non sono vincolanti. Prima di attivare il percorso, puoi effettuare le seguenti operazioni:
- Per perfezionare la logica di instradamento, modificate qualsiasi richiesta di percorso.
- Aggiungere, rimuovere o riordinare i percorsi.
- Se necessario, sovrascrivi i suggerimenti di IA con condizioni personalizzate.
Le assegnazioni di percorsi basate sull’intelligenza artificiale diventano effettive solo dopo la pubblicazione del percorso.
Esempi di richiesta per caso d’uso prompt-examples
Gli esempi seguenti mostrano come scrivere prompt dei percorsi efficaci nei casi d’uso comuni di marketing B2B. Utilizzali come punti di partenza e adatta la lingua per adattarsi al contesto del tuo percorso e ai dati del pubblico.
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“Identifica le persone impegnate con i siti HR (shrm.org, hbr.org/topic/human-resource-management) e Journey Optimizer negli ultimi 30 giorni, che probabilmente parteciperanno a un webinar sull’intelligenza artificiale in HR Operations e saranno interessate ai prodotti AI.”
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“Identifica le persone che hanno partecipato a siti di finanza (wsj.com/finance,investopedia.com), interessate a Marketo Engage negli ultimi 30 giorni, che probabilmente parteciperanno a un webinar sull’intelligenza artificiale in Financial Planning. Avrebbero dovuto mostrare anche un certo interesse per i prodotti basati sull’intelligenza artificiale.”
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“Identifica le persone impegnate con i siti Risk/Research (mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience, forrester.com/research) e GenStudio negli ultimi 30 giorni, che probabilmente parteciperanno a un webinar sull’intelligenza artificiale in Gestione dei rischi e interessate ai prodotti di intelligenza artificiale.”
Simulare decisioni prima della pubblicazione simulate
Utilizza la simulazione per verificare in che modo l’intelligenza artificiale valuta i prompt rispetto a un pubblico reale prima che il percorso venga avviato. La simulazione è disponibile solo quando il percorso è nello stato Bozza e non ha alcun effetto sui percorsi pubblicati.
Eseguire una simulazione run-simulation
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Seleziona il nodo del percorso migliore successivo e fai clic sull’icona Simula (
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Nella finestra di dialogo, scegli un elenco dinamico da utilizzare per il pubblico di simulazione.
note NOTE - Se il pubblico selezionato supera la soglia di simulazione, il sistema esegue la simulazione su un campione di 100 profili. Un indicatore nell’interfaccia utente mostra che i risultati sono basati su campioni.
- Se il pubblico selezionato non è ancora materializzato, la simulazione viene bloccata. Un avviso in linea indica di materializzare prima il pubblico.
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Fare clic su Simula.
Esamina risultati simulazione review-results
Dopo l’esecuzione della simulazione, il pannello a destra visualizza la distribuzione dei profili su ciascun percorso e il ragionamento di intelligenza artificiale alla base di tali assegnazioni:
Utilizzare i risultati per perfezionare i prompt e verificare che il ciclo di produzione rifletta il risultato desiderato. È possibile modificare le richieste di percorso ed eseguire nuovamente la simulazione il numero di volte necessario prima di pubblicarla.
Pubblicare e monitorare il percorso publish-monitor
Dopo aver convalidato i risultati della simulazione:
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Connetti il pubblico persone al nodo di ingresso percorso.
Una volta che il percorso è attivo, il nodo del percorso migliore successivo viene eseguito al momento dell’esecuzione. Man mano che ogni persona raggiunge il nodo, l’intelligenza artificiale li valuta in tempo reale utilizzando i segnali più recenti e li indirizza al percorso più rilevante.
Per un percorso pubblicato, apri l’area di lavoro del percorso e seleziona il nodo del percorso migliore successivo per visualizzare la sezione Risultati finali nel pannello di destra. I risultati finali mostrano:
- La distribuzione percentuale dei profili in ciascun percorso
- Punteggio di affidabilità per ogni assegnazione di percorso
- Ragionamento a livello di percorso e di profilo, con dettagli espandibili per i singoli profili
I risultati live sono disponibili anche tramite l’abilità Osservabilità Percorso nell’interfaccia chat di Coworker.