
Next Best Actionで迅速に適応
PegaのNext Best Actionアプローチでは、人工知能と機械学習により顧客固有のニーズ、好み、コンテキストを200ミリ秒以内に識別します。 すべてのエンゲージメントを重要かつ有意義なものにして、すべてのインタラクションでつながりを築くことを目指しています。
「Next Best Actionに移行してから、月当たり12%増収、更新率が20%増加、解約率が15%減少しました」

eBook
今こそ、企業は顧客との関わり方を根本から変えるべき時です。
すべてのチャネルがついに一つに
PegaのCustomer Decision Hubはチャネルを統合し、チャネル戦略だけでなく顧客に注意を集中できます。 インタラクションがオムニチャネル化され、Next Best Actionのレコメンデーションを通じて、チャネルを問わず毎回正しい意思決定ができるようになります。 顧客にはどんなメリットがありますか? 顧客には、最初から期待されているシームレスで惹きつける体験を提供できます。
瞬時に対応、 次を予測、 Next Best Actionを判断
すばやく対応する必要がありますか? 事前の計画は必要ですか? 複数のチャネルで多くの顧客とやり取りする必要がありますか? 問題ありません。 Pegaソフトウェアはエンタープライズスケールで構築されており、十分な実力を備えています。
強力な分析: 顧客のコンテキスト。 ビッグデータとスモールデータ。 ダイナミック分析。 クイック学習AIは、数百万のデータポイントをリアルタイムで高速処理し、ユーザーを段階的に案内します。
予測型: 問題が発生する前に予期されるか、顧客ニーズを的確に捉えるキャンペーンが特定されます。
あらゆるチャネル: ツイートからチャットボット、対面まで顧客が行くところにインテリジェントなガイダンスが用意され、あらゆるやり取りをシームレスに行えます。

ホワイトペーパー
リアルタイム意思決定で顧客をサポート
ウェビナー
このウェビナーでは、キャンペーン、セグメンテーション、ターゲティング、最適化といった従来のマーケティング戦術と、より先進的なリアルタイム対応を比較します。
Pega Next Best Actionで顧客のスピード感で対応
顧客のコンテキストは絶えず変化しています。 Next Best Actionの機械学習アルゴリズムを使って、顧客とともに成長し、顧客がいる場所で接客することで、競合他社に勝つことができます。 顧客には感謝されますが、競合他社は不満でしょう。
システムにリアルタイムの応答性を持たせることで、顧客を満足させ、競合優位性を獲得して他社と差別化できます。 誇張ではなく、本当の意味でのリアルタイムです。 Pegaソフトウェアを導入すれば、既存のアナリティクスや「If This Then That」のようなシンプルなコンセプトに基づくリアルタイムを超えることができます。 PegaのAI搭載リアルタイムフレームワークでは、カスタマーコンテキストの全貌をただちに把握し、実際に起きていることに基づいてNext Best Actionを推奨します。
古いデータは利用しません。 不確かな仮定もありません。 真のインサイト、真の成功がもたらされます。
Next Best Actionを実際に運用

お客様ケーススタディ:Next Best Actionの実践
お客様がPegaを活用してどのように投資収益率を高めているかをご覧ください。Next Best Actionに関するよくある質問
Next Best Actionとは、人工知能(AI)と機械学習を活用した顧客エンゲージメント戦略で、組織は、顧客に関連するコンテキストのシグナルを読み取り、カスタマージャーニーのどの時点においても、既存のアクションライブラリーの中からNext Best Actionを選択し、1:1の顧客体験を提供することができます。 これには、顧客に対するサービス、育成、獲得、クロスセル・アップセル、リテンション、レジリエンスなどに関するメッセージが含まれます。 顧客のリアルタイムのデータによっては、「何もしない」という選択肢も含まれます。
Next Best Actionは、ビジネスルールと、適格性、適用性、適合性などの顧客エンゲージメントポリシーによって算出されます。 AIは、企業が会話ライブラリーに入力した利用可能なすべてのアクションとこれらのポリシーを比較検討し、最適なタイミングで、適切なチャネルで顧客や見込み客に提供する適切なアクションを選択します。
適応型人工知能はこのようなシグナルの変化を感知し、200ミリ秒以内に再計算を行い、このリアルタイムのデータに基づいてNext Best Actionを選択できます。 これを「再・意思決定」と呼びます。
