リアルタイムでディシジョンマネジメントを最適化する

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予測可能なディシジョンハブにより
リアルタイムでディシジョンマネジメントを最適化する

妥当性

自己学習モデルを利用して、妥当な推奨アクションが提示されるようにして、リアルタイムで適応型の意思決定が行われるようにすることができます。 あらゆるくアクションをすべてのチャネルにわたって個別化して、それぞれの意思決定で最大限の価値が提供されるようにします。

一貫性

単一のインテリジェントなディシジョン権限を利用して、すべてのチャネルにわたって一貫性を維持しながらディシジョン管理を統合することができます。

適時性

優れた意思決定プロセスを損なうことなく、正確かつ迅速な対応が可能になります。
 

リアルタイムでのテスト、学習、活動

コンテキストデータを活用した自己学習モデルにより、進行中の対応をリアルタイムで改善します。 動的対話で得た情報をモデルに利用して、提案が迅速かつ継続的に更新されるようにすることで、成果を大幅に改善します。
 

より良いディシジョンを迅速に行う

企業や顧客における営業、サービス、リスク、運営に関するディシジョンなど様々な戦略を迅速に設定、順序付け、または仲裁を行うことにより、バランスのとれたネクストベストアクション戦略を発展させます。
 

ビッグデータの活用

次々と送られてくるデータをビジネスにとって大切なディシジョンとアクションに反映し、大幅な収益アップにつなげます。 あらゆる種類の前兆に耳を傾け、有意義なパターンを見つけます。この有意義なパターンを発見してリアルタイムで活動することにより、積極的に顧客のニーズを予測します。
 予測インテリジェンスで

結果を改善する

すべてのビジネスディシジョンに予測型インテリジェンスを適用します。 統計モデルを何日も何週間もかけずに数時間で開発できます。 モデルは、ショッピングから購入、サービスやサポートまで顧客のライフサイクル全体を通してベストアクションを知らせます。
 可視化とシミュレーションで

未来を想像する

戦略に対する今後の調整が業績に及ぼす影響を可視化することにより、成果を継続的に改善できるようにします。 アイデアをシミュレーションおよびテストし、直観的なビューを使用してその結果を評価してから、最適な代替案を展開することができます。
「私たちは支店から始めましたが、現在はぺガと共に、1つでインバウンドにもアウトバウンドにも機能するディシジョニングハブを実現しました。 ... それにより、顧客維持率が11%改善しました 支社の会話の50%がデータ主導型です。 確実に価値を感じています。」

Jessica Cuthbertson, データサイエンスおよびカスタマーディシジョニング責任者, RBS

「私たちは支店から始めましたが、現在はぺガと共に、1つでインバウンドにもアウトバウンドにも機能するディシジョニングハブを実現しました。 ... それにより、顧客維持率が11%改善しました 支社の会話の50%がデータ主導型です。 確実に価値を感じています。」

Jessica Cuthbertson, データサイエンスおよびカスタマーディシジョニング責任者, RBS

顧客の真の潜在的収益性を算出します。


リアルタイムアナリティクスが組織に与える影響を3分で計算します。

開始


リアルタイムアナリティクスが組織に与える影響を3分で計算します。

開始

製品のその他の特長

ディシジョンハブは、Hbase、Hadoop、Cassandraを含めたビッグデータリポジトリへの接続をサポートします。
お客様の特性を示す情報を徐々に蓄積することができます。
PMMLを使用して既存の予測モデルを運用できるようにして、統合作業を最小限に抑えます。
トピックとセンチメントを見つけることによって非構造化データを有効なものにして、実用的なインサイトとインテリジェントを導き出します。
ペガシステムズとDocuSignは、ペガのCRMアプリケーションとPega 7プラットフォーム内で企業がDocuSignのデジタル署名機能を連携できるように、技術統合することを発表しました。
ECM Taxonomy Terms: 
Platform
Customer Decision Hub
Decision Management
Pega Platform
Agile Enterprise