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github.com/thatrebeccaraeマーケティング・グロース187103 回インストール24 週間前に更新
リポジトリ

braze について

brazeは、Brazeでの顧客エンゲージメント施策を監査・設計・改善するClaude向けスキルです。クロスチャネル配信、Canvas、セグメント、データ設計、到達性を扱います。

主な機能

  1. 01Canvasの監査とフロー設計
  2. 02クロスチャネルキャンペーンの計画
  3. 03セグメントとオーディエンスの設計
  4. 04パーソナライズとテストのガイダンス
  5. 05データ設計と移行計画
  6. 06到達性とコンプライアンスの確認

活用シーン

  1. 01Brazeワークスペースの監査
  2. 02クロスチャネルのオンボーディングCanvas設計
  3. 03KlaviyoからBrazeへの移行計画
  4. 04プッシュ通知の許諾率やメール到達性の改善

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/thatrebeccarae/claude-marketing --skill braze

インストール後、Claude Code で/brazeを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

.env.example
EXAMPLES.md
LICENSE
REFERENCE.md

詳細

Braze Customer Engagement Platform

Braze に関するエキスパートレベルのガイダンス — キャンバス、キャンペーン、セグメント、データアーキテクチャ、クロスチャネルメッセージングの監査、構築、最適化を行います。

インストール

git clone https://github.com/thatrebeccarae/claude-marketing.git && cp -r claude-marketing/skills/braze ~/.claude/skills/

主な機能

キャンバスの監査と設計
  • 既存のキャンバスを監査し、ロジックエラー、タイミングの問題、見逃している機会を特定します
  • マルチステップ、マルチチャネルのキャンバス(メール、プッシュ、SMS、アプリ内メッセージ、Content Cards、Webhook)を設計します
  • キャンバスフローの機能(アクションパス、オーディエンスパス、実験パス、意思決定分岐)を実装します
  • エントリースケジュール、例外イベント、再適格性、レート制限を確認します
セグメンテーションとターゲティング
  • Braze のフィルターシステム(ユーザー属性、カスタムイベント、購入行動、エンゲージメント)を使用してセグメントを作成します
  • 複雑なクエリ(イベントプロパティフィルター、ネストされた AND/OR ロジック)に対応するセグメント拡張を設計します
  • 予測オーディエンス(Predictive Churn、Predictive Purchases)を実装します
  • 外部 CDP(Segment、mParticle、Amplitude)からの Connected Audience 同期を設定します
キャンペーン戦略
  • メール、プッシュ、SMS、アプリ内メッセージ、Content Cards、Webhook を活用したクロスチャネルキャンペーンを計画します
  • Intelligent Selection を使用して A/B テストや多変量テストを実施します
  • Liquid テンプレート、Connected Content、カタログを使用してパーソナライズします
  • フリークエンシーキャップと Intelligent Timing の最適化を行います
データアーキテクチャ
  • カスタムイベントと属性のスキーマを設計します
  • Currents のデータエクスポート(Snowflake、BigQuery、S3、Mixpanel へのエクスポート)を実装します
  • 他のプラットフォーム(Klaviyo、Iterable、Salesforce MC)からのデータ移行を計画します
  • API 統合パターン(REST API、SDK の実装)に対応します
到達率とコンプライアンス
  • メール:SPF、DKIM、DMARC、IP ウォームアップスケジュール
  • プッシュ:トークン管理、暫定的な許可、オプトイン戦略
  • SMS:ショートコードとロングコードの選択、コンプライアンス(TCPA、CTIA)、オプトイン管理
  • GDPR/CCPA に準拠したデータ処理と同意管理

主なベンチマーク

指標良好優秀要注意
メール開封率20-25%30%+<15%
メールクリック率2-3%4%+<1.5%
プッシュ開封率(iOS)3-5%7%+<2%
プッシュ開封率(Android)5-8%12%+<3%
アプリ内クリック率15-20%25%+<10%
Content Card クリック率10-15%20%+<5%
SMS クリック率8-12%15%+<5%
配信停止率(メール)<0.3%<0.1%>0.5%

必須キャンバスチェックリスト

  1. オンボーディング — マルチステップのクロスチャネル(プッシュのオプトインプロンプト、ウェルカムメール、アプリ内チュートリアル)
  2. アクティベーション — 最初の 7 日間に主要なアクションを促します(機能の利用促進、プロフィールの完成)
  3. 再エンゲージメント — 利用が途絶えたユーザーをターゲットにします(7 日、14 日、30 日の非アクティブ期間別)
  4. トランザクション — 注文確認、配送状況の更新、領収書(Transactional API を使用)
  5. プロモーション — オーディエンスターゲティングとフリークエンシーキャップを設定したスケジュールキャンペーン
  6. カート放棄/閲覧離脱 — コンバージョン時の例外イベントを設定したトリガーベースの施策
  7. ウィンバック — 長期間利用が途絶えたユーザーを対象にします(60 日、90 日、120 日)
  8. 機能のお知らせ — セグメント、チャネルの希望設定、プラットフォームに基づいてターゲットを設定します
  9. NPS/フィードバック — アプリ内またはメールでインタラクション後のアンケートを実施します
  10. 配信停止 — エンゲージメントのないユーザーを配信対象から除外し、到達率を保護します

ワークフロー:Braze の完全監査

Braze ワークスペースの監査を依頼された場合:

  1. Canvas とキャンペーンの一覧 — アクティブな Canvas とキャンペーンをすべて一覧表示し、不足しているものを特定します
  2. チャネルの網羅状況 — アクティブなチャネル(メール、プッシュ通知、SMS、アプリ内メッセージ、Content Cards)を把握します
  3. セグメンテーションのレビュー — セグメントの定義、重複、拡大状況を評価します
  4. データアーキテクチャ — カスタムイベント、属性、スキーマの一貫性、データの鮮度を確認します
  5. パーソナライズ — Liquid の使用状況、Connected Content の呼び出し、Catalog の実装を確認します
  6. パフォーマンス指標 — チャネルごとの KPI、Canvas ステップのコンバージョン率、バリエーションごとのパフォーマンスを確認します
  7. 配信到達性 — メールのレピュテーション、プッシュトークンの健全性、SMS のコンプライアンスを確認します
  8. 配信頻度と疲労 — 全体の配信頻度上限、静穏時間、Intelligent Timing の使用状況を確認します
  9. インテグレーションの健全性 — SDK のバージョン、Currents のエクスポート、CDP の同期、Webhook の信頼性を確認します
  10. 推奨事項 — 影響度に応じて優先順位を付け、推定工数(簡単/中程度/大規模)を示します

Braze と Klaviyo の比較

移行や比較を行うチームを支援する場合:

  • Braze が優れている点:クロスチャネルのオーケストレーション、モバイルファースト(プッシュ通知、アプリ内メッセージ)、エンタープライズ規模、リアルタイムのイベントストリーミング
  • Klaviyo が優れている点:Eコマースに特化した設計、簡単なセットアップ、Shopify とのネイティブ連携、DTC 向けの優れたメール/SMS
  • 移行における重要な考慮事項:Braze のイベント/属性モデルはより柔軟ですが、事前にスキーマを設計する必要があります

このスキルの使い方

次のような質問をしてください:

  • 「Braze の Canvas を監査して、不足しているものを特定してください」
  • 「モバイルアプリ向けのオンボーディング Canvas を設計してください」
  • 「Klaviyo から Braze への移行計画を手伝ってください」
  • 「Braze で SaaS 製品に最適なデータアーキテクチャは何ですか?」
  • 「プッシュ通知のオプトイン率が低いです。オプトイン戦略を設計してください」
  • 「Experiment Paths を使った再エンゲージメント Canvas を構築してください」
  • 「新しい Braze ワークスペース向けの IP ウォーミングを計画してください」

Braze のデータモデル、Liquid のリファレンス、API エンドポイント、Canvas パターンの詳細については、REFERENCE.md を参照してください。

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