다음 최적 경로 노드

다음 최적 경로 노드는 AI 기반 분할 경로 결정을 여정 캔버스로 직접 가져옵니다. 분할된 경로 노드에서 필터 조건을 구성하는 대신, 자연어로 의도를 설명하고 시스템에서 각 사용자에 대해 가장 관련성이 높은 경로를 결정하도록 합니다.

NOTE
다음 최상의 경로 여정은 사용자 노드에서만 사용할 수 있습니다. 계정 여정에서 지원되지 않습니다.

B2B 구매에서 프로필은 하나의 유형의 구매자로 보일 수 있지만, 그들의 행동, 첫그림 데이터 및 참여 컨텍스트는 더 미묘한 스토리를 보여줍니다. 그 다음으로 좋은 경로 노드는 여정을 활성화하기 전에 AI 권장 사항을 검토, 수정 또는 무시할 수 있도록 하면서 해당 컨텍스트를 평가하여 지능형 라우팅 결정을 내릴 수 있습니다.

AI는 입력의 조합을 사용하여 정의된 경로 프롬프트에 대해 각 사람을 평가합니다.

  • 참여 기록 - 전자 메일 열기, 링크 클릭, 웹 페이지 방문 및 현재 및 이전 여정의 기타 동작 신호
  • 실시간 신호 - 양식 채우기 및 페이지 방문 가격 책정 등의 높은 의도를 가진 이벤트
  • 프로필 특성 - 인구 통계, 직함, 사용자 및 그래픽 데이터
  • 계정 특성 - 사용자 계정과 연결된 그래픽 및 기술 데이터

사람이 노드에 도달하면 시스템은 프로필 컨텍스트를 가져오고 제한을 적용하고 LLM을 사용하여 가장 적합한 경로를 선택합니다. 각 결정은 투명성과 관찰 가능성을 위해 신뢰 점수와 자연어 추론으로 기록된다.

강력한 일치 경로가 없거나 프롬프트에서 프로필에 사용할 수 없는 데이터를 참조하는 경우 해당 사용자는 기본 대체 경로로 라우팅됩니다.

다음 최적 경로 노드 추가 add-next-best-path-node

  1. 개인 여정을 열고 여정 맵으로 이동합니다.

  2. 경로에서 더하기(+) 아이콘을 클릭하고 다음 최적 경로​를 선택합니다.

    여정 노드 추가 - 다음 최적 경로 {width="350" modal="regular"}

    캔버스에 노드가 추가되고 오른쪽에 AI 분할 구성 패널이 표시됩니다. 정의된 경로에 적합하지 않은 사람을 라우팅하는 기본 다른 사람 경로와 하나의 경로로 시작됩니다.

    다음 최상의 경로 노드 {width="500"}

경로 구성 configure-paths

각 경로에 대해 라우팅할 사용자를 설명하는 이름과 자연어 프롬프트를 정의합니다. 프롬프트 입력은 필터 조건 UI를 완전히 대체합니다. 구성할 속성 조건이 없습니다.

  1. 노드에 포함할 각 추가 경로에 대해 경로 추가​를 클릭합니다.

    경로를 제거하려면 경로 카드에서 삭제( 삭제 아이콘 ) 아이콘을 클릭하십시오.

  2. 오른쪽 패널의 각 경로 카드에 대해 다음을 수행합니다.

    • 해당 세그먼트에 대한 대상자 또는 의도를 반영하는 레이블​을(를) 입력하십시오.

    • 이 경로에 속한 사용자를 설명하는 자연어로 프롬프트​를 입력하십시오. 특정 속성 값이 아닌 의도 및 결과에 중점을 둡니다.

      다음 최상의 경로 노드 - 예제 경로 {width="500"}

      3경로 분할에 대한 예제 프롬프트:

      • _Path 1 - HR 리더​:_HR 리더 역할에서 인재 관리 및 직원 경험 콘텐츠와 관련된 담당자를 식별합니다.
      • 경로 2 - 기술 평가자​:_제품 아키텍처, 통합 및 구현 콘텐츠에 참여할 가능성이 가장 높은 기술 관련자를 식별합니다.
      • _경로 3 - 비즈니스 의사 결정자​:_ROI, 비즈니스 결과 및 사례 연구 콘텐츠와 관련된 비즈니스 이해 당사자를 식별합니다.
  3. 필요한 경우 경로를 재정렬하여 일치에 대한 우선 순위를 설정합니다.

    경로 필터링은 하향식으로 평가됩니다. 각 사용자는 일치하는 첫 번째 경로를 따라 진행합니다.

    각 경로 카드의 오른쪽 상단에 있는 위쪽 및 아래쪽 화살표를 클릭하여 경로 목록에서 위쪽 또는 아래쪽으로 이동합니다.

    다음 최고 경로 노드 - 경로 순서 바꾸기 {width="500"}

  4. 기본 경로(경로 목록의 마지막)를 검토하고 필요한 경우 레이블을 변경합니다.

    기본 경로는 AI가 정의된 경로에 사용자를 자신 있게 할당할 수 없거나 관련 데이터를 사용할 수 없을 때 사용됩니다. 프롬프트가 지정된 프로필의 데이터 세트에 없는 데이터를 참조할 때 시스템은 해당 프로필을 기본 경로로 라우팅하고 데이터 갭에 플래그를 지정합니다.

Human-in-the-loop 컨트롤 human-in-the-loop

AI 권장 사항은 바인딩되지 않습니다. 여정을 활성화하기 전에 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 경로 프롬프트를 편집하여 라우팅 논리를 세분화합니다.
  • 경로 추가, 제거 또는 순서를 변경합니다.
  • 필요에 따라 사용자 지정 조건으로 AI 제안을 무시합니다.

AI 기반 경로 할당은 여정을 게시하기 전까지 적용되지 않습니다.

사용 사례별 프롬프트 예 examples

다음 예는 일반적인 B2B 마케팅 사용 사례에서 효과적인 경로 프롬프트를 작성하는 방법을 보여 줍니다. 이를 시작점으로 사용하고 여정 컨텍스트 및 대상 데이터와 일치하도록 언어를 조정합니다.

활발한 연구 및 구매 신호 active-research

경로 1 - 활성 제품 연구원
CRM 소프트웨어를 연구하는 사람을 식별합니다. 지난 30일 동안 반복된 제품 페이지 방문, 비교 콘텐츠와의 참여, 빈번한 재방문 및 높아진 타사 의도 신호를 찾습니다.
경로 2 - 가격 비교 동작
지난 14일 동안 가격 책정 또는 플랜 비교 페이지를 여러 번 본 사용자, 특히 가격 책정과 기능 설명서 페이지를 번갈아 보는 사용자를 식별합니다.
경로 3 - 높은 의도, 전환 없음
지난 21일 동안 제품 데모, 가격 페이지 또는 통합 문서에 참여했지만 양식을 제출하거나 전환하지 않은 방문자를 식별합니다.
경로 4 - 주저하는 체크아웃 동작
체크아웃 또는 데모 예약 플로우를 시작했지만 완료하지 않은 사용자 및 전환 없이 나중에 한 번 이상 돌아간 사용자를 식별합니다.

이탈 및 유지 위험 churn-retention

경로 1 - 이탈 위험 신호
지난 60일 동안 제품 사용량 감소, 로그인 빈도 감소, 지원 티켓 스파이크 및 마케팅 참여 감소에 따라 이탈 징후가 있는 고객을 식별합니다.
경로 2 - 고급 사용자 분리
지난 30일 동안 참여 속도가 이전 기준선에 비해 현저히 떨어진 이전에 참여 중인 사용자를 식별합니다.

교육-평가 격차 education-evaluation

경로 1 - 가격 책정 순서 조사
전자 책을 다운로드한 다음 7일 이내에 가격 페이지를 방문했지만 데모를 요청하지 않은 사용자를 식별합니다.
경로 2 - 후속 작업이 없는 웨비나
웨비나에 참석하고 제품 페이지로 돌아왔지만 데모를 예약하거나 판매에 연락하지 않은 사람을 식별합니다.
경로 3 - 비교 주도 평가
경쟁업체 비교 문서를 보고 14일 이내에 통합 또는 마이그레이션 설명서를 방문한 방문자를 식별합니다.

이메일 참여 시퀀스 email-engagement

경로 1 - 클릭 없이 열림
30일 이내에 3개 이상의 마케팅 이메일을 열었지만 웹 사이트를 클릭하지 않은 잠재 고객을 식별합니다.
경로 2 - 클릭되었지만 더 이상 깊지 않은 참여 없음
전자 메일을 제품 페이지로 클릭했지만 추가 페이지를 탐색하지 않았거나 7일 이내에 돌아오지 않은 사용자를 식별합니다.

체험판 및 전환 패턴 trial-conversion

경로 1 - 고속 변환기
평가판을 시작한 후 30일 이내에 업그레이드하여 평가판 사용 기간 동안 제품 내 참여도가 높은 고객을 식별합니다.
경로 2 - 평가판 정지 사용자
첫 주 동안 로그인했지만 이후에 최소한의 활동을 표시하고 평가판 만료 전에 전환하지 않은 평가판 사용자를 식별합니다.

다중 채널 구매자 multi-channel

경로 1 - 광고 및 유기 컨버전스
유료 광고를 통해 처음 참여했다가 14일 이내에 직접 또는 유기 채널을 통해 다시 돌아온 사용자를 식별합니다.
경로 2 - 이벤트-제품 평가
직접 또는 가상 이벤트에 참여하여 30일 이내에 제품 조사 행동을 늘린 계정을 식별합니다.
경로 3 - Social-to-site 연구원
소셜 콘텐츠에 참여했으며 나중에 가격 책정 또는 데모 예약과 같은 높은 의도를 가진 페이지를 방문한 사용자를 식별합니다.

지역별 구매 신호 regional-buying

경로 1 - 특정 지역의 급증
지난 30일 동안 과거 기준선에 비해 향상된 제품 조사 활동 및 높아진 타사 의도 신호를 보여주는 북미 지역의 계정을 식별합니다.
경로 2 - 새로운 시장 성장 동력
APAC에서 전체 참여 볼륨이 여전히 보통이더라도 지난 14일 동안 참여 속도가 크게 증가한 계정을 식별합니다.
경로 3 - 지역별 엔터프라이즈 관심 분야
지난 21일 동안 규정 준수, 데이터 상주 또는 보안 문서에 참여하는 EMEA의 엔터프라이즈 규모 계정을 식별합니다.
경로 4 - 언더스루 영역
인텐트 신호를 표시했지만 아직 연락하지 않은 지정된 판매 영역에서 높은 수준의 계정을 식별합니다.

행동 타이밍 신호 behavioral-timing

경로 1 - 운영 시간 이후 연구원
로컬 시간대의 정상 업무 시간 외에 제품 및 가격 페이지에 반복적으로 참여하는 사용자를 식별합니다.
경로 2 - 압축된 리서치 창
여러 제품 영역에서 72시간 이내의 짧은 기간 동안 비정상적으로 높은 참여 밀도를 보여주는 계정을 식별합니다.
경로 3 - 분기 말 활동 스파이크
회계 분기의 마지막 30일 동안 평가 단계 활동이 급증한 계정을 식별합니다.

게시 전 결정 시뮬레이션 simulate

시뮬레이션을 사용하여 여정이 라이브로 전환되기 전에 AI가 실제 대상자를 상대로 프롬프트를 평가하는 방법을 테스트합니다. 여정이 초안 상태인 동안에만 사용할 수 있으며 게시된 여정에 영향을 주지 않습니다. 이를 사용하여 라우팅 논리의 유효성을 검사하고 AI 권장 사항에 대한 신뢰를 구축합니다.

시뮬레이션 실행 run-simulation

  1. 다음 최상의 경로 노드를 선택하고 오른쪽 패널 상단에 있는 시뮬레이션( 시뮬레이션 아이콘 ) 아이콘을 클릭합니다.

    다음 최상의 경로 - 시뮬레이션 아이콘 클릭 {width="500"}

  2. 대화 상자에서 시뮬레이션에 사용할 대상을 선택합니다.

    • 원래 사용자 목록 - 대상 노드의 대상을 사용합니다. 전체 대상이 시뮬레이션 임계값을 초과하는 경우 샘플 크기를 지정합니다.
    • 동적 및 정적 목록 - Marketo Engage 정적 또는 동적 목록을 사용합니다.
    • 테스트 레코드 - AI 추천 테스트 프로필을 사용합니다.

    다음 최상의 경로 - 시뮬레이션 - 대상 선택 {width="300"}

    note
    NOTE
    선택한 대상자가 시뮬레이션 임계값을 초과하는 경우 시스템은 100개 프로필의 샘플에서 시뮬레이션을 실행합니다. UI의 표시기는 결과가 샘플 기반임을 보여 줍니다.
    선택한 대상자가 아직 구체화되지 않은 경우 시뮬레이션이 차단됩니다. 인라인 경고는 대상자를 먼저 구체화하도록 지시합니다.
  3. 시뮬레이션​을 클릭합니다.

시뮬레이션 결과 검토 review-simulation-results

시뮬레이션이 실행되면 오른쪽 패널에 프로필이 각 경로에 어떻게 분배되었는지, 그리고 이러한 할당 뒤에 있는 AI 추론이 표시됩니다.

결과
설명
프로필
경로로 라우팅된 프로필 수입니다.
분할
경로로 라우팅된 프로필의 백분율입니다.
신뢰도
경로 지정에 대한 AI 신뢰 수준입니다. 신뢰도는 데이터 신선도, 신호 강도 및 일관성, 유사한 라우팅 패턴의 이전 성공 여부를 반영합니다.
프롬프트
경로에 대해 평가된 프롬프트.
AI 추론
프로필이 이 경로에 일괄적으로 할당된 이유에 대한 자연어 설명입니다.

다음 최고 경로 - 시뮬레이션 - 경로 결과 {width="400"}

NOTE
사용 가능한 데이터 또는 범위가 결정을 제한하는 경우 결과에 제한에 대한 정보가 포함됩니다. 예를 들어 필요한 속성이 데이터 세트에 없는 경우 누락된 데이터가 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 설명하는 명시적 표시기가 결과에 포함됩니다.

결과를 사용하여 프롬프트를 구체화하고 라우팅이 의도한 결과를 반영하는지 확인하십시오. 경로 프롬프트를 수정하고 게시 전에 필요한 횟수만큼 시뮬레이션을 다시 실행할 수 있습니다.

여정 게시 및 모니터링 publish-and-monitor

시뮬레이션 결과를 검증한 후:

  1. 사용자 대상을 여정 입력 노드에 연결합니다.

  2. 여정을 게시합니다.

여정이 라이브되면 그 다음으로 좋은 경로 노드가 실행 시 실행됩니다. 각 사람이 노드에 도달하면 AI가 최신 신호를 이용해 실시간으로 평가해 가장 관련성이 높은 경로로 라우팅한다.

게시된 여정의 경우 여정 맵을 열고 다음 최상의 경로 노드를 선택하여 오른쪽 패널에서 라이브 결과 섹션을 보십시오. 라이브 결과는 다음과 같습니다.

  • 각 경로 간 프로필의 백분율 분포
  • 각 경로 지정에 대한 신뢰도 점수
  • 개별 프로필에 대한 세부 사항을 확장 가능한 경로 수준 및 프로필 수준 추론

라이브 결과는 여정 콘솔 및 AI 허브의 여정 가시성 기술을 통해서도 사용할 수 있습니다.

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