Citi, Aflac y Verizon: tres viajes diferentes de Pega

Como se refleja en PegaWorld iNspire de este mes, las ofertas de Pega van desde la automatización de procesos administrativos hasta la creación de viajes en tiempo real orientados al cliente, todo impulsado por IA. Nos sentamos con tres importantes clientes de Pega para comprender sus recorridos muy diferentes.

Y comenzamos con el negocio que en realidad es el cliente existente más antiguo de Pega.

Citi y Pega: un aniversario rubí

“Si bien Pega ha estado con Citi durante cuarenta años, yo no”, dijo Promiti Dutta, jefe de análisis, tecnología e innovación de la parte de banca personal de Citi en EE. UU. Su trayectoria en Pega comenzó cuando se unió a Citi, hace cuatro años.

“El grupo de análisis del que formo parte supervisa cómo los datos y las capacidades analíticas se canalizan en toda la empresa. Sabíamos que nuestro motor de decisiones estaba al final de su vida útil y necesitábamos uno nuevo, por lo que las primeras interacciones que tuve con Pega fueron con personas que intentaban vendernos el nuevo Customer Decision Hub. Honestamente, investigamos un poco porque Pega no tiene el monopolio de esto: Salesforce tiene la máquina Einstein, Adobe tiene una, hubo algunas a medida que encontramos de algunos nombres más pequeños, pero la realidad fue que ningún motor de decisiones lo tiene todo. y se necesitaría algo de personalización”.

La conversación se centró en quién sería el mejor socio y quién encajaría mejor con la visión de Citi dadas las capacidades que ofrecían. “Entonces, ¿con qué socio queríamos trabajar? ¿Qué socio encaja en nuestra visión de la mejor manera posible con las capacidades que ofrecían en ese momento hace cuatro años? Pega fue sin duda el mejor candidato para eso”.

Por supuesto, durante décadas, Citi había estado ejecutando otras soluciones de Pega, como varias herramientas de flujo de trabajo y gestión de casos comerciales. De hecho, no era nuevo en la toma de decisiones (en un momento estaba usando Chordiant, la plataforma de BPM y CRM adquirida finalmente por Pega). “Ya estábamos teniendo conversaciones con los clientes”, dijo Dutta, “pero no con tanta sofisticación como ofrece el motor de decisiones de Pega”.

Pega Customer Decision Hub utiliza IA para identificar y sugerir las siguientes mejores acciones para cada cliente individual en tiempo real. Citi hace un uso un poco más limitado del Hub.

“Lo que ofrecemos al cliente en realidad no lo decide el motor de decisiones”, explicó Dutta. “Tenemos una serie de métodos y capacidades avanzados que hemos construido internamente para determinar el 'qué'. Es el 'cuándo' y el 'dónde' para lo que usamos Decision Hub. Todos los 'qué' se cargan en una paleta de ofertas; utilizando pistas contextuales y modelos que se ejecutan en el motor de decisiones, se da cuenta de cuándo el cliente ve la oferta”.

Citi ya tiene predicciones sobre lo que necesita un cliente, ya sea en forma de un producto, una oferta o alguna otra forma de compromiso. “Lo que hace el motor de decisiones de Pega es saber que usted está calificado para recibir una oferta, o algo más, cuál debe mostrarse ahora para ser contextualmente relevante”, dijo Dutta, y agregó que la gama completa de interacciones de canales está disponible para Pega. utilizar para tomar esa decisión informada.

Como cualquier institución financiera, Citi ejerce extrema cautela en sus interacciones con los clientes, respetando estrictamente los protocolos de gestión de riesgos modelo, préstamos justos y privacidad. Eso significa algunas limitaciones en el uso de la IA. “Todo lo que ingresa en nuestro Pega Decision Hub se somete al mismo escrutinio. Tuvimos que enviar todo el motor de decisiones a través de ese mismo proceso para garantizar que los clientes no se vieran afectados negativamente”.

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Verizon: hiperpersonalización para empresas y consumidores

El viaje comercial de Verizon comenzó antes de que Tommi Marsans se uniera a Verizon Business Group. Michael Cingari, ahora vicepresidente de ciencia de marketing, CX y CRM, había comenzado a usar la solución de próxima mejor acción de Pega hace varios años en el lado del consumidor del negocio en el centro de atención al cliente.

“Vine a través de la adquisición de XO Communications por parte de Verizon”, dijo Marsans, estratega de tecnología de marketing. “Cuando Verizon 2.0 nos reorganizó, Mike Cingari comenzó una práctica de ciencias de marketing y nos llevó a algunos de nosotros a realizar una implementación de Pega para empresas. Eso fue en 2019. Nos tomó un tiempo comenzar, pero una vez que comenzamos y aprobamos nuestro caso de negocios, nos tomó menos de 13 meses comenzar a mostrar un rendimiento. Lo hicimos mejor que alcanzar el punto de equilibrio el primer año, luego el segundo año: 20X”.

Al igual que con la implementación de Pega del lado del consumidor, Marsans y su equipo estaban trabajando en el espacio de toma de decisiones reactivas, determinando la siguiente mejor acción en respuesta al comportamiento del cliente (en este caso, clientes comerciales). “Entonces, cuando alguien llamara al centro de llamadas y quisiera desconectarse, habría una mejor acción para ellos. Nos expandimos a oportunidades de crecimiento y actualizaciones; luego pasó al espacio no asistido, digital, y creció a partir de ahí”.

Le pedimos que explicara el impacto de la siguiente mejor acción en el servicio al cliente. “La diferencia que estamos marcando está en los canales asistidos, donde los representantes de servicio complacerían al cliente a toda costa, por lo que siempre buscaron la oferta más rica porque esa es la que se mantendría, y en realidad nunca buscaron alternativas. Cuando les dimos alternativas, las usaron y fue igualmente exitoso; resolver un problema para el cliente, en lugar de simplemente pagarle para que se quede, brinda una mejor experiencia para el cliente y para el usuario”.

Marsans enfatiza que la decisión del cliente es hiperpersonalizada. “No es de lo que nos gustaría hablar con ellos; es la siguiente mejor oferta que creemos que querrían . No son solo ofertas; especialmente en el lado comercial, hay soluciones completamente horneadas. Hablamos con ellos sobre el siguiente mejor de esos”.

Por supuesto, para que el Customer Decision Hub emita juicios informados sobre las siguientes mejores acciones, debe recibir capacitación sobre lo que ha funcionado en el pasado. “Si tiene un historial de transacciones”, dijo Marsans, “puede alimentar el motor y básicamente simplemente ponerlo en marcha. También tenemos modelos de regresión tradicionales que también incorporamos. Recién ahora estamos comenzando a usar el modelado adaptativo [IA en Decision Hub]. La parte de IA del motor requirió algo de aprendizaje para nosotros, no la máquina, para saber cómo presentar ofertas y cuál es la secuencia correcta de eventos”.

Marsans nos dijo que está entusiasmada con las soluciones de inteligencia artificial generativa que Pega está lanzando. “ No importa qué caso de negocio tenga, no importa qué caso de uso esté diseñado para resolver, puede reutilizarlo. Puedes usar eso como base para otras cosas. No creo que sea necesario tener una implementación completa que llegue a todos los canales. Creo que puedes empezar donde empiezas”.

Finalmente, ¿cuán difícil fue lograr que los especialistas en marketing aceptaran lo que es, en muchos sentidos, una mentalidad contraria a la intuición? “El sueño de todo especialista en marketing es tener un recorrido claro del cliente y poder influir en él a lo largo del camino para llevarlo a donde quiere que esté”, dijo Marsans. “Es difícil para ellos pensar en términos de que se trata de una conversación continua a través de muchos canales diferentes, en lugar de 'Necesito enviarte algo a lo que debes responder'. Eso es un poco como un cambio de paradigma, pero si puede mostrarles los primeros casos de uso que puede llegar allí, entonces están totalmente de acuerdo".

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Aflac: acortando el tiempo de valorización

En este momento, Aflac tiene casos de uso completamente diferentes para Pega que para Citi y Verizon. Apenas está comenzando a ver las posibilidades de Customer Decision Hub. Principalmente, Pega se implementó para analizar y automatizar procesos y flujos de trabajo comerciales. Se ha hecho mucho uso de App Studio de bajo código de Pega para crear aplicaciones que comprenden y luego automatizan los procesos comerciales.

“Es una de las iniciativas que está alineada con nuestra estrategia One Digital Aflac”, dijo la CIO de EE. UU. Shelia Anderson. “Creo que el viaje ha sido de unos seis o siete años, centrándose en las oportunidades para incorporar un enfoque más automatizado para abordar algunos de los datos técnicos y los problemas heredados que teníamos”.

Anderson es relativamente nuevo tanto para Aflac como para Pega. "Todavía estoy aprendiendo. He estado en la organización durante diez meses y, como se pueden imaginar, no me he centrado en el nivel muy detallado de las plataformas principales; Me he centrado más en la estrategia empresarial”. Pero ha sido testigo del desafío que han tenido algunos grupos dentro de la organización para adaptarse al enfoque de código bajo de Pega.

“Para mí, el mayor ajuste que veo está relacionado con el personal de ingeniería y sus expectativas, porque los ingenieros disfrutan creando código; hay un pequeño giro para que vean el valor de no hacer todo su código desde cero: gran parte de ese trabajo fundamental se ha hecho por usted, lo que le da un buen comienzo”.

Los usuarios comerciales han aprovechado las oportunidades creadas por el código bajo. Aflac realizó recientemente un "Pegathon" en el que los usuarios comerciales tenían la ejecución de App Studio para crear aplicaciones para abordar casos de uso específicos. Se planean más. “Es una forma muy inmersiva de comenzar a acostumbrar a algunos de nuestros usuarios comerciales a las herramientas, para aprovechar ese enfoque de desarrollo de código bajo y permitirles ver parte del valor que pueden crear por sí mismos”.

Un impacto que ha tenido Pega ha sido en el procesamiento de reclamos. “Descubrimos que estábamos dedicando mucho tiempo a reclamos de menor complejidad (que también son un pago más bajo en dólares)”, explicó Anderson. “Después de analizar eso, descubrimos que sería más efectivo para nosotros simplemente pagar automáticamente esos reclamos. Ahora usamos automatización, IA o aprendizaje automático y un proceso de flujo de trabajo para pagarlos automáticamente. Esa ha sido una gran simplificación para nuestros representantes de servicio al cliente, liberándolos para enfocarse en casos más complejos y críticos”.

Anderson actualmente tiene un equipo enfocado en IA generativa, donde es una prioridad monitorear el uso seguro y la protección de los datos de Aflac. También ha establecido un Centro de excelencia de Pega y una Comunidad de práctica: “Esa es una gran parte de donde se ha producido el aprendizaje. Dentro de esa comunidad tenemos personas que han pasado siete años con Pega y personas más nuevas que ingresan a ese grupo”.

Sin embargo, quizás el impacto más tangible que cita Aflac surgió de su uso de Pega para consolidar múltiples aplicaciones de atención al cliente en múltiples pantallas en una sola plataforma y simplificar el trabajo de los representantes de atención al cliente. Anderson informa una reducción del 33 % en el tiempo de manejo de las llamadas que solicitan formularios de reclamos; una reducción del 65% en el tiempo de manejo para la autenticación del cliente; y aproximadamente el 77 % de todos los chats fueron manejados en su totalidad por los asistentes virtuales de Pega el año pasado (lo que representa un ahorro de aproximadamente $4 millones).

En el escenario principal de PegaWorld, Anderson habló sobre "acortar el tiempo para obtener valor de todo lo que estamos haciendo y mantener la perspectiva y el enfoque del cliente".