Pegasystems Inc. heeft Pega Customer Data Connectors aangekondigd waarmee klanten hun bestaande platforms voor klantgegevens (CDP's) en andere signaalleveranciers eenvoudig kunnen aansluiten op Pega Customer Decision Hub™. Met deze connectoren kunnen organisaties signalen van hoogwaardige platforms zoals Adobe, Celebrus en ZineOne streamen en klantinzichten in realtime activeren met AI-aangedreven besluitvorming. Veel organisaties gebruiken CDP's om een overweldigende toevloed van streaming gegevens van klanten, kanalen en bedrijfsonderdelen te beheren, met als doel de intentie van klanten te identificeren en gedrag beter te voorspellen.

Maar CDP's alleen missen het niveau van besluitvorming en orkestratie dat nodig is om een end-to-end klantervaring echt te optimaliseren, zodat inzichten vaak onbenut blijven omdat gegevens stagneren en snel nutteloos worden. Met deze kant-en-klare Pega Customer Data Connectors kunnen klanten goed gecureerde gegevens activeren van veel van 's werelds populairste platforms, waaronder: Adobe Experience Platform, door Adobe profiel en segment signalen te integreren. De connector streamt realtime segmentlidmaatschapsgegevens rechtstreeks naar Pega Customer Decision Hub, waar ze kunnen worden gebruikt om machine learning-modellen aan te drijven, engagementbeleid te definiëren en omnichannel next-best-action beslissingen aan te sturen.

ZineOne, door ZineOne's in-session propensity-to-purchase scores te verbinden met Pega's next-best-action decisioning. Met deze scores kunnen merken zich beter richten op consumenten die waarschijnlijk zullen kopen, klanten in de buurt markeren voor een nieuwe targeting en trajectspecifieke acties activeren – en dat alles zonder incrementele acquisitiekosten. Celebrus, door de integratie van Celebrus' real-time data capture, identity management en signal curation mogelijkheden.

Celebrus helpt merken first-party gegevens vast te leggen zonder tagging en die ruwe gegevens om te zetten in hoogwaardige intent-signalen. De connector geeft deze inzichten door aan Pega, dat zijn propensity modeling gebruikt om relevante berichten te identificeren en te triggeren en de responspercentages aanzienlijk te verhogen.