Искусственный интеллект ускорил работу маркетологов. Путь клиента, на создание которого раньше уходили дни, теперь можно собрать за полдня. Но более быстрое создание не означает, что процесс контроля качества (QA) стал быстрее.
Каждая кампания по-прежнему должна проходить через внушительный контрольный список, причем маркетологам часто приходится вручную проверять голос бренда, юридическую терминологию, правила наименования, отчетные теги, отслеживание, персонализацию, настройки отправки и многое другое. Этот процесс может быть медленным, а разные проверяющие могут расходиться во мнениях о том, когда кампания готова. Поскольку ИИ ускоряет производство и генерирует больше персонализированных вариантов, ручной контроль качества становится нежизнеспособным. Невозможно масштабировать ручные проверки при экспоненциальном росте объемов вывода.
Представляем стандарты на базе агентов BrazeAI (BrazeAI Agentic Standards). Теперь они доступны повсеместно и созданы для того, чтобы маркетинговые команды могли заранее определять требования к соответствию и качеству, а также автоматически проверять каждую кампанию и сценарий до отправки хотя бы одного сообщения.
Как автоматизированный контроль качества в масштабе может принести пользу маркетологам
Поскольку ИИ позволяет маркетологам создавать новые сообщения, кампании и пользовательские сценарии быстрее, чем когда-либо прежде, контроль качества и проверки должны успевать за ними. Давайте рассмотрим три ключевых сценария использования, в которых быстрый контроль качества на базе ИИ может обеспечить лучшие результаты как для маркетологов, так и для потребителей.
1. Запуск промокампаний
Рассылки с высокой видимостью не оставляют права на ошибку. Перед запуском акции стандарты на базе агентов можно настроить для проверки правил именования, организационных тегов, отслеживания конверсий, запланированных дат отправки и наличия правильных параметров UTM в каждой ссылке. Они также могут подтвердить наличие обязательного текста.
В Forge мы продемонстрировали это на примере Anchor, вымышленного бренда одежды, готовившего лимитированную коллекцию на трех рынках. Команда проверила свой Canvas примерно по сорока стандартам. Почти все проверки прошли успешно, но в одном из писем отсутствовал дисклеймер «до окончания запасов». Один запрос к Operator исправил проблему, после чего Canvas был запущен. Поиск этого единственного недостающего дисклеймера вручную занял бы гораздо больше времени, если бы его вообще нашли.
2. Обзор контента для нескольких рынков
Глобальные команды публикуют материалы на разных языках и для разных регионов, а рекомендации по бренду не всегда работают одинаково везде. Используя набор правил для контента и текста (т. е. руководства о том, как ИИ должен обрабатывать вопросы контента и текста по мере их возникновения) и прикрепленный документ с рекомендациями по бренду, стандарты на базе агентов могут выявлять не соответствующие бренду формулировки и региональные ошибки, например, использование в сообщении слова «personalized», когда на рынке на самом деле ожидают «personalised». Результат? Проверяющие тратят меньше времени на вычитывание и больше времени на творческие решения, требующие человеческого суждения.
3. Контроль качества персонализации
Персонализация хороша настолько, насколько хороша логика, лежащая в ее основе. Набор правил для персонализации и динамического контента может быть внедрен для проверки Liquid и запасных значений перед отправкой, чтобы отсутствующий атрибут не превратился в оборванное предложение во «входящих» клиента. По мере добавления ветвей и сегментов в Canvas эта проверка может оказаться самой сложной для ручного выполнения и самой дорогой в случае ее пропуска.
Как на самом деле работает контроль качества на базе ИИ
Вместо того чтобы полагаться на ручные проверки качества построчно, маркетологи могут превратить свой контрольный список QA в автоматизированный защитный барьер до того, как хоть одно сообщение дойдет до клиента. Вот как команды могут реализовать этот подход с помощью стандартов на базе агентов BrazeAI:
- Задайте свои стандарты: начните с шести готовых наборов правил, охватывающих настройку кампаний, аудиторию и таргетинг, контент и текст, ссылки и отслеживание, персонализацию и динамический контент, а также соответствие требованиям и доставку. Вы также можете написать пользовательские правила, описать требования на естественном языке для генерации с помощью BrazeAI Operator™ или прикрепить брифы кампаний для динамической корректировки проверок.
- Запустите автоматизированный контроль качества: стандарты на базе агентов сканируют отдельные кампании или полные сценарии Canvas перед запуском. Они проверяют каждое сообщение, вариант и ветку сегментации в сложных потоках персонализации.
- Управляемое разрешение и журнал аудита: рецензенты видят четкие результаты прохождения и сбоя. Помеченные элементы можно исправить автоматически с помощью BrazeAI Operator™, пометить как решенные или пропустить для одного запуск. Каждая проверка генерирует журнал аудита с отметкой времени для обеспечения прозрачности и отслеживания соответствия.
Бренды, создающие продукты со стандартами на базе агентов
Sportsbet, австралийская компания, занимающаяся спортивными ставками, использует стандарты на базе агентов с этапа бета-тестирования. В жестко регулируемой индустрии контроль качества не является факультативным, и наличие правильных инструментов имеет важное значение, если вы хотите обеспечить исключительный и соответствующий всем требованиям опыт.
Заключительные мысли
Маркетологи говорят нам, что самый напряженный час кампании — это час после завершения работы, потому что процесс точной проверки на наличие пропусков или ошибок по-прежнему ручной и кропотливый. Но со стандартами на базе агентов процесс контроля качества поможет им ускорить работу с уверенностью.
Стандарты на базе агентов уже стали частью работы команд в Braze и распространяются на инструменты, которые они используют за пределами платформы. Цель проста: стандарты, на которые можно положиться, чтобы вы могли использовать ИИ более амбициозно.
Хотите узнать больше о стандартах на базе агентов? Ознакомьтесь с нашей документацией.
