Citi, Aflac e Verizon: tre diversi viaggi Pega

Come si evince dal PegaWorld iNspire di questo mese, le offerte di Pega spaziano dall'automazione dei processi di back-office alla creazione di percorsi in tempo reale rivolti ai clienti, il tutto guidato dall'intelligenza artificiale. Abbiamo incontrato tre importanti clienti Pega per capire i loro percorsi molto diversi.

E abbiamo iniziato con l'azienda che in realtà è il cliente esistente più vecchio di Pega.

Citi e Pega: un anniversario rubino

"Anche se Pega è con Citi da quarant'anni, io no", ha affermato Promiti Dutta, responsabile di analisi, tecnologia e innovazione per la parte bancaria personale statunitense di Citi. Il suo viaggio in Pega è iniziato quando è entrata a far parte di Citi, quattro anni fa.

“Il gruppo di analisi di cui faccio parte supervisiona il modo in cui i dati e le capacità analitiche vengono convogliate all'interno dell'azienda. Sapevamo che il nostro motore decisionale era alla fine del ciclo di vita e ne avevamo bisogno di uno nuovo, quindi le prime interazioni che ho avuto con Pega sono state con persone che cercavano di venderci il nuovo Customer Decision Hub. Onestamente, abbiamo fatto delle ricerche perché Pega non ha il monopolio su questo - Salesforce ha la macchina Einstein, Adobe ne ha una, ce n'erano alcune su misura che abbiamo trovato da alcuni nomi più piccoli - ma la realtà era che nessun motore decisionale ha tutto e sarebbe necessaria una certa personalizzazione.

La conversazione si è spostata su chi sarebbe stato il partner migliore e chi si sarebbe adattato meglio alla visione di Citi, date le capacità che stavano offrendo. “Quindi con quale partner volevamo lavorare? Quale partner si adatta alla nostra visione nel miglior modo possibile con le capacità che offrivano quattro anni fa? Pega è stato sicuramente il miglior corridore per questo.

Naturalmente, da decenni Citi utilizzava altre soluzioni Pega come vari strumenti per il flusso di lavoro e la gestione dei casi aziendali. In effetti, non era nuovo al decisioning (a un certo punto utilizzava Chordiant, la piattaforma BPM e CRM infine acquisita da Pega). "Stavamo già conversando con i clienti", ha affermato Dutta, "ma non con la stessa raffinatezza offerta dal motore decisionale Pega".

Pega Customer Decision Hub utilizza l'intelligenza artificiale per identificare e suggerire le prossime migliori azioni per ogni singolo cliente in tempo reale. Citi fa un uso leggermente più ristretto dell'Hub.

"Ciò che offriamo al cliente in realtà non è deciso dal motore decisionale", ha spiegato Dutta. “Abbiamo una serie di metodi avanzati e capacità che abbiamo costruito internamente per determinare il 'cosa'. È il "quando" e il "dove" per cui utilizziamo il Decision Hub. Tutti i "cosa" vengono caricati in una tavolozza di offerte; utilizzando indizi e modelli contestuali che vengono eseguiti nel motore decisionale, capisce quando il cliente vede l'offerta.

Citi dispone già di previsioni su ciò di cui un cliente ha bisogno, sotto forma di un prodotto, di un'offerta o di qualche altra forma di coinvolgimento. "Quello che fa il motore decisionale di Pega è sapere che sei qualificato per ricevere un'offerta, o qualcos'altro, che dovrebbe essere mostrato ora per essere contestualmente rilevante", ha detto Dutta, aggiungendo che l'intera gamma di interazioni del canale è disponibile per Pega da usare per prendere quella decisione istruita.

Come qualsiasi istituto finanziario, Citi esercita estrema cautela nelle sue interazioni con i clienti, rispettando rigorosamente la gestione del rischio modello, il prestito equo e i protocolli sulla privacy. Ciò significa alcuni vincoli sull'uso dell'IA. “Tutto ciò che entra nel nostro Pega Decision Hub viene sottoposto allo stesso controllo. Abbiamo dovuto inviare l'intero motore decisionale attraverso lo stesso processo per garantire che i clienti non ne risentissero negativamente".

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Verizon: iper-personalizzazione per aziende e consumatori

Il percorso aziendale di Verizon è iniziato prima che Tommi Marsans entrasse a far parte di Verizon Business Group. Michael Cingari, ora vicepresidente della scienza del marketing, CX e CRM, aveva iniziato a utilizzare la soluzione next-best-action di Pega diversi anni fa sul lato consumer dell'azienda nel call center dei clienti.

"Sono arrivato attraverso l'acquisizione di XO Communications da parte di Verizon", ha affermato lo stratega della tecnologia di marketing Marsans. “Quando Verizon 2.0 ci ha riorganizzato, Mike Cingari ha avviato uno studio di scienze del marketing e ha portato alcuni di noi a realizzare un'implementazione Pega per il business. Era il 2019. Ci è voluto un po' per iniziare, ma una volta iniziato e approvato il nostro caso aziendale, ci sono voluti meno di 13 mesi per iniziare a mostrare un ritorno. Abbiamo fatto meglio del pareggio il primo anno, poi il secondo anno: 20X.

Come per l'implementazione Pega lato consumatore, Marsans e il suo team stavano lavorando nello spazio decisionale reattivo, determinando l'azione migliore successiva in risposta al comportamento del cliente (in questo caso, clienti aziendali). “Quindi, quando qualcuno chiamava il call center e voleva disconnettersi, ci sarebbe stata una prossima azione migliore per loro. Abbiamo ampliato le opportunità di crescita e gli aggiornamenti; poi è andato nello spazio non assistito, digitale, e da lì è cresciuto.

Le abbiamo chiesto di spiegare l'impatto della prossima azione migliore sul servizio clienti. "La differenza che stiamo facendo è nei canali assistiti, dove i rappresentanti del servizio soddisferebbero il cliente a tutti i costi, quindi hanno sempre optato per l'offerta più ricca perché è quella che sarebbe rimasta fedele e non hanno mai guardato veramente alle alternative. Quando abbiamo dato loro delle alternative, le hanno usate e ha avuto altrettanto successo; risolvere un problema per il cliente, piuttosto che limitarsi a pagarlo per restare, offre una migliore esperienza del cliente oltre che un'esperienza utente.

Marsans sottolinea che la decisione del cliente è iper-personalizzata. “Non è di questo che vorremmo parlare con loro; è la prossima migliore offerta che pensiamo vorrebbero . Non sono solo offerte; soprattutto dal punto di vista commerciale, ci sono soluzioni completamente cotte. Parliamo con loro del prossimo migliore di quelli.

Naturalmente, affinché il Customer Decision Hub possa formulare giudizi informati sulle prossime migliori azioni, deve essere addestrato su ciò che ha funzionato in passato. “Se hai la cronologia delle transazioni”, ha detto Marsans, “puoi alimentare il motore e fondamentalmente semplicemente avviarlo. Abbiamo anche modelli di regressione tradizionali che inseriamo anche in esso. Stiamo solo ora iniziando a utilizzare la modellazione adattiva [AI in the Decision Hub]. La parte AI del motore ha richiesto un po' di apprendimento per noi, non per la macchina, per sapere come presentare le offerte e qual è la giusta sequenza di eventi".

Marsans ci ha detto di essere entusiasta delle soluzioni di IA generativa che Pega sta lanciando. “ Indipendentemente dal business case che hai, indipendentemente dal caso d'uso che sei stato creato per risolvere, puoi riutilizzarlo. Puoi usarlo come base per altre cose. Non credo sia necessario disporre di un'implementazione completa che raggiunga ogni singolo canale. Penso che tu possa iniziare da dove inizi.

Infine, quanto è stato difficile convincere i professionisti del marketing ad accettare quella che è, per molti versi, una mentalità contro-intuitiva? "Il sogno di ogni operatore di marketing è avere un chiaro percorso del cliente ed essere in grado di influenzarlo lungo il percorso per portarlo dove vuoi che sia", ha affermato Marsans. “È difficile per loro pensare che si tratti di una conversazione in corso su molti canali diversi, invece che 'Devo inviarti qualcosa a cui devi rispondere.' È un po' un cambio di paradigma, ma se riesci a mostrarli con i primi due casi d'uso che puoi ottenere, allora sono pienamente d'accordo.

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Aflac: abbreviare il time to value

In questo momento, Aflac ha casi d'uso completamente diversi per Pega rispetto a Citi e Verizon. Sta appena iniziando a esaminare le possibilità di Customer Decision Hub. In primo luogo, Pega è stato implementato per analizzare e automatizzare i processi e i flussi di lavoro aziendali. È stato fatto molto uso dell'App Studio low-code di Pega per creare applicazioni in grado di comprendere e quindi automatizzare i processi aziendali.

"È una delle iniziative in linea con la nostra strategia One Digital Aflac", ha affermato Shelia Anderson, CIO statunitense. "Penso che il viaggio sia durato circa sei o sette anni, concentrandosi sulle opportunità per introdurre un approccio più automatizzato per affrontare alcuni dei dati tecnici e problemi legacy che avevamo".

Anderson è relativamente nuovo sia per Aflac che per Pega. "Sto ancora imparando. Sono nell'organizzazione da dieci mesi e, come puoi immaginare, non mi sono concentrato sul livello molto dettagliato delle piattaforme principali; Mi sono concentrato maggiormente sulla strategia aziendale". Ma ha assistito alla sfida che alcuni gruppi all'interno dell'organizzazione hanno dovuto affrontare per adattarsi all'approccio low-code di Pega.

“Per me il più grande aggiustamento che vedo riguarda il personale tecnico e le loro aspettative, perché gli ingegneri si divertono a creare codice; c'è un po 'di perno per convincerli a vedere il valore non facendo tutto il loro codice da zero: molto di quel lavoro fondamentale è stato fatto per te, il che ti dà un buon inizio.

Gli utenti business hanno colto le opportunità create dal low code. Aflac ha recentemente organizzato una "Pegathon" in cui gli utenti aziendali hanno avuto la possibilità di eseguire App Studio per creare app per affrontare casi d'uso specifici. Altri sono in programma. "È un modo molto coinvolgente per iniziare ad abituare alcuni dei nostri utenti aziendali agli strumenti, per sfruttare l'approccio low-code allo sviluppo e consentire loro di vedere parte del valore che possono creare da soli".

Un impatto che Pega ha avuto è stato sull'elaborazione dei reclami. "Abbiamo scoperto che stavamo dedicando molto tempo a reclami di minore complessità (che sono anche più di un pagamento inferiore in dollari)", ha spiegato Anderson. “Dopo averlo esaminato, abbiamo scoperto che sarebbe stato più efficace per noi pagare automaticamente tali richieste. Ora utilizziamo l'automazione, l'intelligenza artificiale o l'apprendimento automatico e un processo di flusso di lavoro per pagarli automaticamente. Questa è stata un'enorme semplificazione per i nostri rappresentanti del servizio clienti, consentendo loro di concentrarsi su casi più complessi e critici".

Anderson ha attualmente un team focalizzato sull'IA generativa, dove è una priorità monitorare l'uso sicuro e la protezione dei dati Aflac. Ha anche istituito un Pega Center of Excellence e una Community of Practice: “È un pezzo enorme di dove si è verificato l'apprendimento. All'interno di quella comunità abbiamo persone che hanno trascorso sette anni con Pega e nuove persone che entrano in quel gruppo.

Forse l'impatto più tangibile citato da Aflac, tuttavia, è scaturito dall'uso di Pega per consolidare più applicazioni di assistenza clienti su più schermi in un'unica piattaforma e semplificare il lavoro dei rappresentanti dell'assistenza clienti. Anderson segnala una riduzione del 33% dei tempi di gestione delle chiamate per la richiesta dei moduli di richiesta; una riduzione del 65% dei tempi di gestione dell'autenticazione del cliente; e circa il 77% di tutte le chat interamente gestite dagli assistenti virtuali Pega lo scorso anno (con un risparmio di circa 4 milioni di dollari).

Sul palco principale di PegaWorld, Anderson ha parlato di "accorciare il tempo per valutare tutto ciò che stiamo facendo e mantenere l'obiettivo del cliente e su cui concentrarsi".