Arbitrage des actions

Pega Customer Decision Hub combine des analyses, des règles métier, des données client et des données collectées lors de chaque interaction avec le client pour créer un ensemble d'informations exploitables qu'il utilise pour prendre des décisions intelligentes. L'arbitrage vise à équilibrer la pertinence pour le client et les priorités métier en considérant les valeurs numériques des facteurs suivants : la propension, la pondération contextuelle, la valeur de l'action et les leviers métier. Apprenez à créer une formule simple pour parvenir à une valeur de priorisation qui est utilisée pour sélectionner les actions les plus importantes.

Cette vidéo explique le concept d'arbitrage des actions.

Pega Customer Decision Hub™ combine des analyses, des règles métier, des données client et des données collectées lors de chaque interaction avec le client pour créer un ensemble d'informations exploitables qu'il utilise pour prendre des décisions intelligentes. Ces décisions sont connues sous le nom de « Next-Best-Action ».

Chaque Next-Best-Action évalue les besoins des clients et les objectifs métier afin d'optimiser les décisions en fonction des priorités définies par le responsable métier.

 
U+ Bank, une banque de détail, propose plusieurs actions à ses clients et a configuré des politiques d'engagement pour répondre à la fois aux besoins des clients et aux objectifs métier.

Dans ce scénario, un spécialiste marketing pour U+ a conçu 200 actions qui peuvent être présentées aux clients. Pour sélectionner les « Next-Best-Action » parmi celles-ci, Pega Customer Decision Hub vérifie d'abord les conditions d'éligibilité et filtre les actions. Ensuite, les conditions d'applicabilité sont exécutées pour filtrer davantage les actions. Puis, Customer Decision Hub vérifie les conditions d'admissibilité pour extraire l'ensemble final des actions disponibles.

Ces actions passent par une dernière étape avant d'être présentées aux clients : la phase d'arbitrage. L'arbitrage permet de prioriser et de choisir les meilleures actions en fonction de ce qui est pertinent pour le client en ce moment.

L'arbitrage vise à équilibrer la pertinence pour le client et les priorités métier. Les facteurs pris en considération sont : Propensity (propension), Context Weighting (pondération contextuelle), Action Value (valeur de l'action) et Business Levers (leviers métier), chacun étant représenté par des valeurs numériques. Une formule simple est appliquée pour obtenir une valeur de priorisation, qui est utilisée pour sélectionner les principales actions. Le nombre d'actions prioritaires sélectionnées dépend du canal d'interaction. Par exemple, les trois meilleures actions, plus deux vignettes et un traitement Hero, peuvent être sélectionnés pour être affichés sur le site web d'une banque.

La propension (Propensity) est la probabilité qu'un client réagisse positivement à une action ; elle est calculée par l'IA. Par exemple, plus la probabilité qu'un client accepte une offre est élevée, plus la valeur de propension de cette offre sera élevée.

La pondération contextuelle (Context Weighing) permet à Pega Customer Decision Hub de prendre en compte le contexte de la situation pour chaque action. Par exemple, si un client contacte la banque pour clôturer son compte, l'action la plus prioritaire est de s'assurer que le client est conservé. La priorité d'une action est augmentée par une valeur spécifiée lorsque le contexte est détecté. 

La valeur des actions (Action Value) vous permet d'attribuer une valeur financière à une action et de donner la priorité aux actions de forte valeur par rapport aux actions de faible valeur. Cette valeur est généralement normalisée pour l'ensemble des enjeux (Issues) et groupes (Groups). Par exemple, un forfait data illimité est plus rentable qu'un forfait data limité. Ainsi, dans une situation où un client est éligible aux deux forfaits, le forfait illimité est proposé en priorité. 

Les leviers métier (Business Levers) permettent aux entreprises d'affirmer un certain niveau de contrôle sur la priorisation des actions définies dans le système. Les leviers métier sont utilisés pour orienter manuellement Customer Decision Hub vers les « Next-Best-Action » en fonction de facteurs externes. Par exemple, la « Next-Best-Action » recommandée pourrait être de proposer une carte de crédit à un client lorsqu'il consulte la page d'accueil. Toutefois, pour atteindre un objectif métier, la branche d'activité Crédits immobiliers privilégie une offre de crédit immobilier, même si cette offre est classée un peu plus bas dans la liste des actions possibles.

Prenons un exemple où trois actions sont sélectionnées pour l'arbitrage. Pour l'instant, seule la propension (Propensity) est utilisée pour établir des priorités.

Le résultat de l'arbitrage est que l'action la plus importante est celle dont la propension est la plus élevée.

Examinez ce qui se passe lorsque la pondération du contexte (Context weighting) et la propension sont prises en compte pour l'arbitrage. Par exemple, si le client appelle le service client afin de modifier son adresse, la pondération du contexte d'une action Service augmente.

Par conséquent, l’arbitrage répond au besoin actuel du client et présente une action de service comme l’action principale pour le client. Ainsi, l’arbitrage répond au besoin actuel du client et présente une action de service comme l’action principale pour le client.

Examinons un autre scénario dans lequel un client est éligible à deux cartes de crédit et à deux autres actions. A présent, tenez compte du fait que la valeur de l'action (Action value) est également utilisée dans l'arbitrage lors de l'établissement des priorités. Dans ce cas, la carte Platinum aura une valeur supérieure à celle de la carte Gold.

Ainsi, l'arbitrage sélectionne la carte Platinum comme action prioritaire.

Enfin, examinons un exemple dans lequel les quatre paramètres sont utilisés pour l'arbitrage. Dans ce cas, la U+ Bank veut promouvoir deux nouvelles offres de compte courant dans le cadre de l'enjeu des ventes (Sales). La banque fixe une valeur de levier métier plus élevée pour les actions relatives aux comptes courants.

Bien que la propension des actions relatives aux comptes courants soit faible, elles sont sélectionnées comme meilleures actions en raison des valeurs élevées de leur levier.