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Établir un ordre de priorité des actions à l'aide des leviers métier

4 Tâches

15 mins

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Débutant Pega Customer Decision Hub 8.6 Français

Scénario

L’équipe métier de la société U+ Bank comprend désormais comment fonctionne l’arbitrage lorsque seule l'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour établir un ordre de priorité.

Toutefois, de temps à autre, la société a besoin de contrôler le processus d’arbitrage pour promouvoir certaines actions ou un groupe d’actions spécifiques en fonction des conditions du marché et de facteurs externes.

L’équipe métier remarque que l’une des offres n’est pas présentée de manière suffisamment fréquente en raison de sa faible propension, les clients l’ayant ignorée lors du lancement. Toutefois, la banque souhaite désormais augmenter les chances de sélection de l’une des actions afin d’en faire l’offre prioritaire. La banque souhaite proposer des offres plus pertinentes aux clients, et que celles-ci soient basées non plus sur le seul comportement mais également sur les priorités métier.

Connectez-vous au système utilisé pour les exercices avec les informations d'identification suivantes :

Rôle

Nom d'utilisateur

Password

Decisioning Analyst

CDHAnalyst

rules


Vous devez réaliser les tâches suivantes :

Tâche 1 : Choisir une offre avec une valeur de propension plus faible

Utilisez les rapports de modèle adaptatif et identifiez l’offre dont la propension est la plus faible.

Tâche 2 : Vérifier le comportement avant d'effectuer des modifications

Connectez-vous au site web de U+ Bank en tant que Robert et analysez la priorité et la propension en utilisant le rapport d’historique des interactions.

Tâche 3 : Activer le levier métier en matière d’arbitrage

Dans Next-Best-Action Designer > Arbitration, activez Business levers > Action weighting.

Tâche 4 : Définir une pondération métier pour l’action

Boostez la propension de l’action ayant la plus faible propension en définissant une pondération métier.

Tâche 5 : Vérifier votre travail

Vérifiez les résultats obtenus pour le client Robert, dont le Subject ID objet est 17, avant et après avoir augmenté la propension.

Note: En pratique, le pourcentage de la hausse dépend du cas d’utilisation spécifique. Il s’agit souvent d’une valeur comprise entre 0 et 100 %. 100 % signifie que le niveau de priorité a doublé. Dans le scénario U+ Bank actuel, l’offre de Robert dont la propension est la plus faible est près de 7 fois moins importante, ce qui signifie qu’une hausse de 600 % doit être enregistrée pour qu’une quelconque différence puisse être observée.

Vous devez initier votre votre propre instance Pega pour compléter ce Défi.

L'initialisation peut prendre jusqu'à 5 minutes, donc soyez patient.

Présentation du défi

Détail des tâches

1 Choisir une offre avec une valeur de propension plus faible

  1. Connectez-vous au Customer Decision Hub en tant que Decisioning Analyst à l’aide du nom d’utilisateur CDHAnalyst et du mot de passe rules.
  2. Dans le volet de navigation à gauche, cliquez sur Intelligence > Prediction Studio pour ouvrir Prediction Studio.
  3. Dans Prediction Studio, cliquez sur Models pour consulter les modèles d’IA.
  4. Cliquez sur le modèle Web_Click_Through_Rate.
  5. À droite du graphique, cliquez sur la carte Standard pour qu’elle ne s’affiche plus dans l’aperçu.

 

Hide Standard card


La liste suivante de modèles actifs s’affiche.

 

Active models chart

 

 

Note: L’offre Rewards Card est l’une des moins plébiscitées, sa propension est donc plus faible.

2 Vérifier le comportement avant d'effectuer des modifications

  1. Sur la page d’accueil du système utilisé pour les exercices, cliquez sur U+ Bank pour ouvrir le site internet de U+ Bank.
  2. Dans le coin supérieur droit du site internet de U+ Bank, cliquez sur Log in pour vous connecter en tant que client.
  3. Dans la liste déroulante Username, assurez-vous que Robert est sélectionné, puis cliquez sur Sign in.
  4. Dans Customer Decision Hub, cliquez sur Interaction History > Recent interactions.
    Access interaction history
     
    access recent interactions
  5. Vous remarquerez que la propension et la priorité de l’offre s’affichent.
    Note: Même si le résultat dépend du nombre de fois où vous utilisez le profil de Robert, l’offre prioritaire devrait être celle de la carte Rewards Plus avec propension=priorité= environ 0,81.

3 Activer le levier métier en matière d’arbitrage

  1. Dans Customer Decision Hub, dans le volet de navigation à gauche, cliquez sur Next-Best-Action > Designer.
    Navigate to Next-Best-Action Designer
  2. Dans Next-Best-Action Designer, cliquez sur Arbitration.
    Next-Best-Action Designer Arbitration
  3. Sur la page d’accueil Arbitration, cliquez sur Edit pour modifier les paramètres d’arbitrage.
    Arbitration formula
  4. Dans la section Business levers, à droite, activez le bouton pour que l’IA et le levier métier participent tous deux au processus d’arbitrage de l’action.
  5. Sous Business levers, vérifiez que Action weighting est activé.
    Enable Business levers
  6. En haut de la page d’accueil Arbitration, cliquez sur Save pour enregistrer les modifications apportées aux paramètres d’arbitrage.
    Save Arbitration

4 Définir une pondération métier pour l’action

  1. Dans Next-Best-Action Designer, cliquez sur Engagement policy.
  2. Dans le volet Business structure, cliquez sur le groupe CreditCards pour accéder aux paramètres de niveau du groupe.
  3. Dans la section des offres, cliquez sur la carte Rewards, l’offre que vous avez identifiée à l’étape 1, pour ouvrir les détails de l’action.
    Open Rewards card action
  4. Dans le coin supérieur droit des détails de la carte Rewards, cliquez sur Check out pour effectuer des modifications.
  5. Dans l’onglet des détails, sous la configuration Next-Best-Action, définissez la pondération métier à 700 pour booster de 700 % la priorité de cette action lors de l’arbitrage.
    Set business weight
    Note: En pratique, le pourcentage de la hausse dépend du cas d’utilisation spécifique. La valeur est généralement comprise entre 0 et 100 %. 100 % signifie que le niveau de priorité a doublé. Dans le scénario U+ Bank actuel, l’offre de Robert dont la propension est la plus faible est près de 7 fois moins importante, ce qui signifie qu’une hausse de 700 % doit être enregistrée pour qu’une quelconque différence puisse être observée.
  1. En haut à droite, cliquez sur Check in pour enregistrer les modifications apportées à l’action.
  2. Dans le champ Check-in comments, saisissez un commentaire lorsque vous y êtes invité.

Vérifier votre travail

  1. Sur la page d’accueil du système utilisé pour les exercices, cliquez sur U+ Bank pour ouvrir le site internet de U+ Bank.
    Launch U Bank website
  2. Dans le coin supérieur droit du site internet de U+ Bank, cliquez sur Log in pour vous connecter en tant que client.
  3. Dans la liste déroulante Username, sélectionnez Robert puis cliquez sur Sign in. La meilleure offre, Rewards Card, s’affiche.
  4. Dans Customer Decision Hub, cliquez sur Interaction History > Recent interactions pour voir les valeurs de propension et priorité. De combien la priorité est-elle supérieure à la propension ? (Priority / Propensity = ?). Ce chiffre est maintenant supérieur puisque vous avez augmenté la pondération. C'est parce que, dans la formule P * C * V * L, L est supérieur à 1 (valeur par défaut).


Disponible dans la mission suivante :

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