Next-Best-Action pour le digital

Faites de votre site web un canal marketing pour améliorer vos interactions personnalisées avec les clients, stimuler les ventes et proposer des Next-Best-Actions en temps réel. Utilisez Pega Customer Decision Hub™ pour recommander des bannières publicitaires plus pertinentes à vos clients lorsqu'ils consultent leur portail personnel.

Cette vidéo décrit un cas d'usage type de vente croisée sur le canal web.

U+ est une banque de détail. Elle souhaite utiliser son site web comme canal marketing pour améliorer l'engagement client personnalisé, stimuler les ventes et proposer les Next-Best-Actions en temps réel.

La banque a décidé d'utiliser Pega Customer Decision Hub™ pour recommander des bannières publicitaires plus pertinentes à ses clients lorsqu'ils consultent leur portail personnel.

Les bannières publicitaires sont affichées sur différentes pages du site web.

Par exemple, sur la page d'accueil, U+ peut afficher une bannière Hero en haut de la page, qui est généralement une image plus grande avec des caractères plus gros.

En dessous, il y a de la place pour afficher plusieurs bannières de type vignette (Tile), qui sont généralement plus petites.

Lorsque les clients se connectent à leur portail personnel, ils voient également une bannière vignette sur la page d'aperçu du compte, Account overview.

À ce stade, l'objectif principal de U+ est d'accroître son engagement sur le web. Celui-ci peut être mesuré par le taux de clics. Un clic est comptabilisé lorsque le client clique sur le lien Learn more pour obtenir des informations supplémentaires.

La banque souhaiterait se servir de ces bannières sur la page Account overview, pour y faire apparaître des offres plus appropriées et susceptibles de provoquer une réaction positive.

Les offres seront sélectionnées par l'association de l'intelligence artificielle (IA) et d'autres règles métier. L'IA et les règles métier sont définies dans Pega Customer Decision Hub.

Pega Customer Decision Hub est le cerveau client always-on, qui agit comme une autorité décisionnelle unique et centralisée. Le cerveau client always-on sélectionne l'offre appropriée à présenter à chaque client qui consulte le site web de la banque.

Next-Best-Action Designer permet de configurer la manière dont vous souhaitez que le cerveau always-on sélectionne la meilleure offre pour un client. La meilleure offre est le résultat d'une série de décisions qui sont exécutées de manière hiérarchique par le cerveau.

La banque compte mettre en œuvre cette exigence en plusieurs phases.

La première phase consiste en une étape de validation du concept, le Proof Of Concept (POC). Dans cette phase, l'objectif est d'afficher une offre de carte de crédit sur le site web de U+. Pour ce faire, il faut rendre l'environnement de base opérationnel, mettre en place la structure métier, définir une action et un traitement, puis activer des canaux et des éléments déclencheurs pour la Next-Best-Action.

À l'issue de cette phase, une offre de carte de crédit apparaîtra sur la page Account overview pour tous les clients qui consultent le site web de la banque U+. Par exemple, si le client Troy se connecte sur son compte, l'offre Cash back s'affiche. Si un autre utilisateur se connecte, il verra la même offre. Toutefois, dans la pratique, davantage d'offres devraient être affichées. Par ailleurs, toutes les offres ne sont pas forcément proposées à un client, pour différentes raisons.

La phase suivante consiste à ajouter des politiques d'engagement client. Les politiques d'engagement sont l'ensemble des conditions (éligibilité, applicabilité et admissibilité) qui rendent une offre, ou un groupe d'offres, accessible à un client. Du fait des règles d'engagement, les clients ne voient que les offres auxquelles l'entreprise estime qu'ils doivent être exposés. Par exemple, lorsque Troy se connecte, il voit la carte Rewards, tandis que pour Barbara, cette offre n'étant pas pertinente, elle ne s'affichera jamais ; à la place, elle verra la carte Rewards Plus.

Un trop grand nombre de tentatives de contact sur une courte période peut avoir un impact négatif sur l'attitude d'un client à l'égard d'autres offres qui lui sont proposées par votre entreprise. Par conséquent, dans la phase suivante, U+ implémente certaines politiques de contact à l'aide de règles de suppression, qui permettent de suspendre une offre après avoir obtenu un certain nombre de résultats. Par exemple, si Troy ignore une publicité à plusieurs reprises, celle-ci cessera de lui être présentée pendant un certain temps. À la place, sa page Account overview lui montrera une autre publicité.

En résumé, parmi toutes les offres disponibles, le choix est réduit par les politiques d'engagement. Ensuite, la sélection est encore affinée par des règles de suppression.

Une fois que les politiques d'engagement et les règles de suppression ont « réduit » le nombre total d'offres possibles à quelques-unes seulement, le processus d'arbitrage intervient pour choisir la meilleure offre en fonction de ce qui est pertinent pour le client DANS L'IMMÉDIAT.

L'arbitrage constitue la dernière phase de la vente croisée dans le cas d'usage du site web de la banque U+.

L'arbitrage vise à équilibrer la pertinence pour le client et les priorités métier. Plus précisément, la propension, la pondération contextuelle, la valeur de l'action et les leviers métier se voient attribuer une valeur numérique. Une formule simple est ensuite appliquée pour obtenir une valeur de priorisation, qui est utilisée pour sélectionner la meilleure offre. Par exemple, Troy remplit les conditions requises pour recevoir trois offres de carte de crédit. Lorsqu'il se connecte, il voit l'offre la plus avantageuse pour lui, la carte Standard.  Cette offre est la meilleure (Top 1) parce qu'elle présente la valeur de priorité la plus élevée par rapport à toutes les autres offres.