Otomatisasi

Tajo menyediakan tiga tingkat otomatisasi untuk customer engagement, mulai dari alur kerja sederhana berbasis aturan hingga agen AI yang sepenuhnya otonom.

Tiga lapis otomatisasi

1. Skills, alur kerja deterministik

Skills adalah unit otomatisasi atomik berbasis aturan. Skills berjalan dengan cara yang sama setiap kali: pemicu aktif, kondisi diperiksa, aksi dijalankan.

triggers:
  - event: cart_abandoned
    conditions:
      - cart_value: "> 50"
      - time_since_activity: "> 30m"

actions:
  - brevo/send-email:
      template_id: 101
      to: "{{ contact.email }}"

Paling cocok untuk: proses berulang, pemulihan keranjang, rangkaian sambutan, sinkronisasi data, konfirmasi pesanan.

Jelajahi Skills | Format Skills

2. Agents, orkestrasi bertenaga AI

Agents menggunakan LLM untuk menalar sasaran, memilih tool, dan menyesuaikan strategi. Agents menggabungkan beberapa Skills dan tool Brevo MCP untuk mencapai tujuan pemasaran yang kompleks.

---
name: win-back-agent
tools:
  - brevo_contacts
  - brevo_segments
  - brevo_email_campaign_management
  - brevo_sms_campaigns
---

# Win-Back Agent

Analyze churned customers, design personalized re-engagement
sequences based on purchase history, and execute across
the optimal channel mix.

Paling cocok untuk: keputusan kompleks, pemilihan kanal, personalisasi penawaran, penyesuaian rangkaian berdasarkan perilaku pelanggan.

Bangun sebuah Agent | Spesifikasi Agent

3. Bahasa alami, pemasaran yang digerakkan oleh intent

Lapisan teratas menerjemahkan intent marketer menjadi aksi agen:

“Buat kampanye apresiasi VIP untuk pelanggan yang berbelanja di atas US$ 500 pada kuartal ini. Gunakan email dengan ucapan terima kasih personal dan kode diskon eksklusif 20%.”

Lapisan orkestrasi memilih agen yang tepat, dan agen tersebut menyusun skills serta tool Brevo MCP yang sesuai untuk menjalankannya.

Arsitektur MCP

Memilih tingkat yang tepat

Cara keduanya bekerja bersama

Dalam praktiknya, agen memanggil skills sebagai bagian dari eksekusinya:

Marketer: "Set up cart recovery for the holiday season"
    ↓
Agent: Reads context, decides on strategy
    ↓
Agent calls Skill: tajo/recover-abandoned-cart (configured for holidays)
Agent calls Skill: tajo/customer-sync (ensure data is fresh)
Agent calls MCP: brevo_segments (create holiday shopper segment)
Agent calls MCP: brevo_templates (check holiday email templates exist)
    ↓
Result: Cart recovery active with holiday-specific messaging

Pemicu

Baik Skills maupun Agents mendukung tiga jenis pemicu:

Pemicu event

Bereaksi terhadap sesuatu yang terjadi di sistem Anda:

triggers:
  - event: order_completed
  - event: customer_created
  - event: cart_abandoned

Pemicu terjadwal

Berjalan menurut jadwal berulang:

triggers:
  - schedule: "0 9 * * MON"    # Every Monday at 9am
  - schedule: "0 */4 * * *"    # Every 4 hours

Pemicu webhook

Dipanggil melalui permintaan HTTP:

triggers:
  - webhook: /automation/cart-recovery/trigger
    method: POST

Integrasi Brevo MCP

Semua otomatisasi berjalan melalui server MCP resmi Brevo, yang memaparkan 27 modul sebagai tool yang dapat dipanggil AI. Agen Tajo terhubung hanya ke modul yang mereka butuhkan:

Daftar server lengkap

Langkah berikutnya

• Penyiapan Brevo MCP Server, hubungkan 27 modul MCP Brevo
• Membangun agen pertama Anda, tutorial praktis
• Referensi Skills, jelajahi skill otomatisasi yang tersedia
• Spesifikasi Agent, definisikan agen kustom