Next-Best-Action Designer

Next-Best-Action Designer vous guide dans la création d'une stratégie de Next-Best-Action pour votre entreprise. Son interface intuitive, ses recommandations éprouvées et sa technologie décisionnelle sous-jacente sophistiquée vous permettent de proposer automatiquement des expériences client personnalisées sur les canaux entrants, sortants et payants. Next-Best-Action Designer est organisé selon la séquence d'étapes de haut niveau nécessaire pour configurer la stratégie Next-Best-Action de votre entreprise.

Next-Best-Action Designer vous guide dans la création d'une stratégie de Next-Best-Action pour votre entreprise. Son interface intuitive, ses recommandations éprouvées et sa technologie décisionnelle sous-jacente sophistiquée vous permettent de proposer automatiquement des expériences client personnalisées sur les canaux entrants, sortants et payants.

L'interface utilisateur de Next-Best-Action Designer vous permet de définir, de gérer et de contrôler facilement les Next-Best-Actions.

Les onglets situés en haut de l'interface utilisateur représentent les étapes à suivre pour définir les Next-Best-Actions. 

Utilisez le composant Taxonomy pour définir la structure métier de votre organisation.

Utilisez le composant Constraints pour implémenter les limites et les contraintes des canaux.

Utilisez le composant Engagement policy pour définir les règles qui contrôlent quelles actions sont proposées à quels clients.

Utilisez le composant Arbitration pour configurer la manière dont les actions sont priorisées.

Utilisez le composant Channels pour configurer quand et où la Next-Best-Action est déclenchée.

Le système utilise ces définitions pour créer un framework sous-jacent de stratégie de Next-Best-Action. Ce framework s'appuie sur les bonnes pratiques pour générer des stratégies décisionnelles de Next-Best-Action au niveau de l'entreprise. Ces stratégies décisionnelles sont une combinaison de règles métier et de modèles d'IA qui forment le cœur du Decision Hub centralisé Pega, lequel détermine l'ensemble personnalisé des Next-Best-Actions pour chaque client.

Utilisez le composant Taxonomy pour définir la hiérarchie des enjeux et des groupes métier auxquels une action appartient. 

Un enjeu métier est l'objectif qui motive les actions que vous proposez aux clients. Par exemple, les actions visant à fidéliser les clients existants doivent être regroupées sous le thème des enjeux métier de fidélisation (Retention). Les actions ayant pour but d'acquérir de nouveaux clients relèvent des enjeux d'acquisition.

Les groupes métier sont utilisés pour organiser les actions des clients en catégories. Par exemple, dans le cadre de l'enjeu métier Acquisition, vous pouvez créer des groupes pour des produits tels que les cartes de crédit, les prêts immobiliers ou les prêts personnels, dans le but de les proposer à des clients potentiels.

Utilisez l'onglet Constraints pour spécifier les limites de contacts sortants ainsi que pour limiter la surexposition à une action spécifique ou à un groupe d'actions.

Les limites de contact client vous permettent de limiter le nombre d'interactions qu'un client peut recevoir sur une période donnée sur un canal spécifique. Par exemple, vous pouvez décider que vous ne voulez pas que vos clients reçoivent plus de deux e-mails ou SMS par semaine.

Dans l'onglet Constraints de Next-Best-Action Designer, vous pouvez définir des règles de suppression plus importantes en créant des règles dans la bibliothèque de politiques de contact (Contact policy library). Les règles de politique de contact peuvent être réutilisées dans tous les groupes et les enjeux métier.

Dans la bibliothèque de politiques de contact, vous définissez des règles de suppression qui mettent automatiquement une action en attente après l'enregistrement d'un nombre spécifique de résultats pour certains ou pour l'ensemble des canaux. Par exemple, une action peut être supprimée pour un client pendant sept jours lorsque le client a vu une publicité pour cette action cinq fois. La suppression ou la pause d'une action permet d'éviter la surexposition en limitant le nombre de fois où un client est exposé à la même action.

Utilisez l'onglet Engagement policy pour définir quand des actions ou des groupes d'actions spécifiques sont appropriés pour les clients. 

Il existe quatre types de politique d’engagement :

L’éligibilité (Eligibility) détermine si un client peut faire l’objet ou non d’une action ou d’un groupe d'actions. Par exemple, une action peut n'être disponible que pour les clients ayant dépassé un certain âge ou vivant dans un lieu géographique spécifique.

L’applicabilité (Applicability) détermine si une action ou un groupe d'actions est pertinent pour un client à un moment donné. Par exemple, une remise sur une carte de crédit spécifique peut ne pas être pertinente pour un client qui possède déjà cette carte.

L'admissibilité (Suitability) détermine si une action ou un groupe d'actions est approprié pour un client pour des raisons éthiques ou empathiques. Par exemple, une nouvelle offre de prêt peut ne pas être appropriée pour un client dont le credit score est faible, même si une telle opération peut être rentable pour la banque.

Les politiques de contact (Contact Policies) déterminent lorsqu’une action ou un groupe d'actions doit être supprimé(e) et pour combien de temps. Par exemple, vous pouvez supprimer une action après l'envoi d'un certain nombre de messages promotionnels aux clients. Pour activer les règles de politique de contact créées dans la bibliothèque de l'onglet Constraints, ajoutez-les à l'onglet Engagement Policy.

L'arbitrage (Arbitration) détermine la façon dont Pega Customer Decision Hub priorise la liste des actions éligibles et appropriées qui sortent de chaque groupe. 

Les facteurs pris en considération dans l'arbitrage sont : la propension, la pondération contextuelle, la valeur de l'action et les 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.

La propension (Propensity) est la probabilité qu'un client réagisse positivement à une action. Elle est calculée par l’Intelligence Artificielle (IA). Par exemple, un clic sur une bannière d'offre ou l'acceptation d'une offre dans le centre de contact sont considérés comme des comportements positifs.

Les données contextuelles en temps réel jouent un rôle important dans la formulation de recommandations extrêmement pertinentes. La pondération contextuelle (Context weighting) vous permet d'attribuer une pondération à une valeur de contexte spécifique pour toutes les actions d’un Enjeu ou d'un Groupe. Par exemple, si un client contacte la banque pour changer d'adresse, la pondération contextuelle du Service augmentera, et l'action la plus prioritaire sera de s'assurer que le service correspondant est fourni au client.

La valeur de l'action (Action value) permet d'attribuer une valeur financière à une action et de donner la priorité aux actions de forte valeur par rapport à celles de faible valeur. Par exemple, la promotion d'un forfait de données illimité peut être plus rentable pour l'entreprise qu'un forfait de données limité. Les valeurs des actions sont généralement normalisées entre les enjeux et les groupes.

Les leviers métier (Business levers) vous permettent de prendre en compte des priorités métier ponctuelles en spécifiant un poids pour une action ou un groupe d'actions et/ou son enjeu métier associé.

Next-Best-Action Designer permet de transmettre les Next-Best-Actions via des canaux entrants, sortants et payants. 

Ces canaux peuvent être activés ou désactivés. Si un canal est désactivé, les Next-Best-Actions ne seront pas transmises à ce canal.

Un canal externe en temps réel est un canal qui présente à un client les actions sélectionnées par le portail Pega Customer Decision Hub. Ces canaux peuvent être un site web, un centre d'appels ou une application mobile. Un conteneur en temps réel est un placeholder réservé au contenu d'un canal externe en temps réel (External real-time channel).

Un déclencheur (Trigger) est un mécanisme par lequel un canal externe invoque l'exécution d'un processus décisionnel de la Next-Best-Action pour des enjeux et des groupes spécifiques. Le résultat sera renvoyé au canal qui l'a appelé. Par exemple, lorsqu'un conteneur en temps réel nommé « Mortgages Landing Page » (page d'accueil des prêts immobiliers) est configuré, le site web appelle ce conteneur en temps réel avant de charger la page des prêts immobiliers.

Comme vous l’avez vu dans la vidéo, Next-Best-Action Designer est organisé selon la séquence d'étapes de haut niveau nécessaire pour configurer la stratégie de Next-Best-Action de votre entreprise. Ces étapes consistent à :

• Définir la structure métier de votre organisation
• Implémenter les limites et les contraintes des canaux
• Définir les règles qui contrôlent quelles actions sont proposées à quels clients
• Configurer la manière dont les actions sont hiérarchisées
• Configurer le moment et le lieu où la Next »Best-Action sera déclenchée