Günümüz dünyasında Big Data(Büyük Veri) kavramının gelişmesi, müşteri ihtiyaçlarının çeşitlenmesi ve beklentilerin yükselişi beraberinde iş ve teknoloji dünyası için bazı gereksinimleri meydana getirdi. Tam bu noktada, geleneksel yöntemlerden daha hızlı ve daha stabil olan Pega’nın, Customer Decision Hub(Müşteri Karar Merkezi) devreye giriyor. Kısa özetle Pega, Java programlama dili ile geliştirilmiş, içerisinde Drag-and-Drop(Sürükle ve Bırak) unsurlarını da barındıran bir Low-Code(Az Kod Gereksinimli) platform. Bu yazımda Customer Decision Hub’ın önemli bir parçası olan Next-Best-Action Designer(Sıradaki En İyi Eylem Tasarımı) kısmının temellerini açıklayacağım.

NBA(Next-Best-Action) Designer, profilleri ve ihtiyaçları doğrultusunda, bazı kanallar üzerinden, sıradaki en iyi eylemi müşterilere sunmayı sağlayan bir merkezi arayüzdür. NBA Designer’ın bu özelliklerini 5 başlık altında inceleyeceğiz. Bunlar Taxonomy, Engagement Policies, Constraints, Arbitration ve Channels.

1-)Taxonomy(Sınıflandırma)

Sınıflandırma, işlerimizin yapısını ve işlerimiz arasındaki hiyerarşiyi oluşturduğumuz kısımdır. İş yapısını Business Issues(İş Meseleleri) ve Business Groups(İş Grupları) olarak ikiye ayırıyoruz. İşin hiyerarşisini ise iş gruplarının alt başlıkları olacak şekilde iş meselelerini ekleyerek sağlıyoruz. Yukarıdaki görselden yola çıkarsak;

  • Acquisition(Kazanç) business group,

>Loans(Krediler)

>Credit Cards(Kredi Kartları)

>Mortgage(İpotek)

ise business issues olmaktadır. Bu sınıflandırma sayesinde işlerimizin takibi ve stabilitesi daha kolay hale gelmektedir.

 

2-)Constraints(Sınırlandırma)

Sınırlandırma, kanallar üzerinde müşteriye ne sıklıkla ve hangi kanal üzerinden ulaşacağımızı belirlediğimiz kısımdır. Bunu Customer Contact Limits(Müşteriyle İletişim Sınırı)ve Contact Policy Library(İletişim Politikası Kütüphanesi) olarak ikiye ayırıyoruz.

Customer Contact Limits ve Contact Policy Library birbirine çok benzer iki yapıdır. Aralarındaki temel fark Contact Policy Library müşterinin eylemlerine dayalı iletişim sınırları çizerken, Customer Contact Limits müşteri eylemlerinden bağımsız iletişim sınırları koyar. Contact Policy’e örnek olarak “7 gün boyunca gönderilen tekliflerine müşterinin tepkisini takip et; eğer 1 kez reddederse 30 gün boyunca teklif verme.” diyebiliriz. Contact Limits için bu basitçe “Müşteriye haftada 1 kez SMS yoluyla ulaş.” oluyor.

 

3-)Engagement Policies(Etkileşim İlkeleri)

Engagement policies, durum ve eylemleri müşteriye uygunluk ve uygulanabilirlik kısmına açıklık getirir. Engagement Policy önerme filtresi, iş grubu düzeyinde strateji oluşturmak dahil olmak üzere bir dizi yapı oluşturur. Strateji eylemleri içe aktarır ve eylemin etkin olmasını sağlar. Engagement Policy 4 kısımdan oluşur. Bunlar: Eligibility, Applicability, Suitability ve Contact Policy.

Eligibility, müşterinin belirli durumlar karşısında mutlaka sahip olması gereken nitelikleri belirlediğimiz kısımdır. Örneğin: Kredi kartı çıkartmak isteyen kişinin, 18 ve üzeri yaş olması zorunluluğu.

Suitability, müşterinin çıkarına en uygun olan teklifi sunmak adına ayarlanan kısımdır. Örneğin: Ödemelerinde temerrüde düşen(borcunu zamanında, usulünce ödememek) bir müşteriye kredi kartı önermek uygun olmaz.

Applicability, eylem ya da teklifin müşteriye uygunluğunu ölçtüğümüz kısım. Örneğin: X telefon modeline sahip müşteriye, X model telefonun o an indirimde olması müşteri için geçerli olmayabilir.

Contact Policy, Constraints kısmında açıklık getirildiği gibi; müşteri ile belirli koşullar karşısında iletişim sınırları eklediğimiz kısım. Örneğin: “7 gün boyunca müşterinin reddetmelerini takip et; eğer önerilen herhangi bir teklife red verdiyse, 30 gün boyunca müşteriye teklif sunma.”

 

4-)Arbitration(Önceliklendirme)

Arbitration; strateji çerçevesince uygun olan eylemlerin önceliklendirmesini belirler. Arbitration, Customer Relevance(Müşteri Merkezli) kısımda Propensity ve Context Weighting; Business Priority(İşletme Öncelikleri) kısmında Business Value ve Business Levers kuralları olmak üzere 2 ana başlığa ayrılır.

  • Customer Relevance

Propensity, strateji içerisindeki Adaptive Model sayesinde müşterinin eğilimine göre bir skor belirler ve bu skora göre teklif veya eylemi önceliklendirilir. Örneğin: Aldığı telefonların çoğu ya da hepsinin X markasına ait olan müşterinin, yine X marka telefon satın alma olasılığının yüksek olması gibi.

Context Weighting, belirli eylemlerin daha önemli olması durumuna açıklık getirir. Örneğin: Müşterinin adresi değiştiyse sistemlerde acilen güncellenmesi gerektiği gibi.

  • Business Priority

 Business Value kısmında bir eylemin finansal değerine ve getirisine göre önceliklendirilir. Değerini bilmiyor isek CalculateValueExtension stratejisini kullanabiliriz.

Business Levers ise niş ve spesifik işleri önceliklendirdiğimiz kısımdır.

5-)Channels(Kanallar)

Channels kısmı Outbound(işletmenin müşteriye) ve Inbound(müşterinin işletmeye) ulaşıp iletişime geçebilmesi durumlarını belirlediğimiz kısımdır. Yukarıda halihazırda olanların haricinde kanallar ChannelSettings DDR’ı üzerinden eklenebilir ve bu eklenilen kanal Other olarak gözükür.

Triggers kısmı Next-Best-Action strateji çerçevesi, Container REST API’ımız ve Kafka olay akışımız aracılığıyla gerçek zamanlı kanallar tarafından ve planlı olarak çağrılabilir.

Eğer geliştirici bu triggerlardan(tetikleyicilerden) birini tanımladı ise, NBA Designer, belirtilen iş yapısı ve hiyerarşisine dayalı bir strateji ile veri akışı oluşturur. Sistem tarafından oluşturulan akışları görüntüle ayarı etkinleştirildi ise, oluşturulan bu veri akışları View system generated flows sayfasında görülebilir.

KAYNAKLAR