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.
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
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개인 여정을 열고 여정 맵으로 이동합니다.
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경로에서 더하기(+) 아이콘을 클릭하고 다음 최적 경로를 선택합니다.
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캔버스에 노드가 추가되고 오른쪽에 AI 분할 구성 패널이 표시됩니다. 정의된 경로에 적합하지 않은 사람을 라우팅하는 기본 다른 사람 경로와 하나의 경로로 시작됩니다.
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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.
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노드에 포함할 각 추가 경로에 대해 경로 추가를 클릭합니다.
경로를 제거하려면 경로 카드에서 삭제(
) 아이콘을 클릭하십시오. -
오른쪽 패널의 각 경로 카드에 대해 다음을 수행합니다.
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해당 세그먼트에 대한 대상자 또는 의도를 반영하는 레이블을(를) 입력하십시오.
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이 경로에 속한 사용자를 설명하는 자연어로 프롬프트를 입력하십시오. 특정 속성 값이 아닌 의도 및 결과에 중점을 둡니다.
{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.
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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.
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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
이탈 및 유지 위험 churn-retention
교육-평가 격차 education-evaluation
이메일 참여 시퀀스 email-engagement
체험판 및 전환 패턴 trial-conversion
다중 채널 구매자 multi-channel
지역별 구매 신호 regional-buying
행동 타이밍 신호 behavioral-timing
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
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다음 최상의 경로 노드를 선택하고 오른쪽 패널 상단에 있는 시뮬레이션(
) 아이콘을 클릭합니다. {width="500"}
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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.
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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. -
시뮬레이션을 클릭합니다.
시뮬레이션 결과 검토 review-simulation-results
시뮬레이션이 실행되면 오른쪽 패널에 프로필이 각 경로에 어떻게 분배되었는지, 그리고 이러한 할당 뒤에 있는 AI 추론이 표시됩니다.
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:
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사용자 대상을 여정 입력 노드에 연결합니다.
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.