Fallstudie: Pango

Technische Details

Unsere Systemarchitektur basiert auf einem robusten Orchestrierungsdienst, mit all unserem Code, der in AWS gehostet wird, wobei wir eine serverlose Infrastruktur hauptsächlich über AWS Lambda nutzen. Wir integrieren diese Konfiguration mit dem SDK von DecisionRules und führen synchrone Aufrufe über die REST-API durch, um mit der Regel-Engine zu interagieren. Dieser Prozess wird von Ereignissen angetrieben; er wird aktiviert, wenn ein Kunde einen Parkplatz verlässt. An diesem Punkt löst unser System ein Ereignis aus, das alle relevanten Daten erfasst, die dann von unserem Cloud-Service verarbeitet werden. Oft verbessern wir diesen Vorgang, indem wir zusätzliche Daten aus unserer Datenbank einbeziehen. Diese angereicherten Daten bilden das Eingabemodell, das wir dann an die API von DecisionRules senden. Beim Senden dieses Modells erhalten wir schnell eine Antwort, die unseren Prozess abschließt.

Wie das Team mit dem Tool arbeitet

Das Produktionsteam, das technische Personen sind, aber keine Entwickler oder Ingenieure, sondern eher First-Level-Support. Sie sind dafür verantwortlich, Regeln für die Kunden, die die Parkdienste nutzen, festzulegen. Die Regeln sind zwischen den Domänen, die DecisionRules nutzen, ähnlich, jedoch können die Standort- oder Zeitparameter variieren, aber die Regeln sind mehr oder weniger die gleichen. Es gibt ein paar Personen, die im Produktionsteam arbeiten. Es gibt ein anderes Team, das entwickelt, zusätzlich zu den Vorteilen, einen Programmierer für die jüdischen Feiertage, basierend auf der Regel-Engine. Abgesehen von ihnen definieren auch die Produktverantwortlichen Regeln für andere Domänen. Die Gesamtzahl der Personen, die direkt mit DecisionRules arbeiten, liegt jetzt bei etwa 4 oder 5.

In welchen Bereichen DecisionRules hilft

1. Erhöhung der Benutzerkonversionsrate

Die Konversionsrate in den Parkhäusern ist unsere Grundlage für den Erfolg. Die Konversion wird gemessen, indem man zählt, wie viele Personen, die eine SMS erhalten haben, um Pango für die Zahlung zu nutzen, tatsächlich auf den Link geklickt und bezahlt haben. Pango hat definitiv eine Verbesserung seiner Konversionsrate in den Parkhäusern gesehen, die das von DecisionRules unterstützte Vorteilsystem nutzen.

2. Effiziente Aktualisierung von Regeln

Derzeit haben wir das Produktionsteam und das Marketingteam, die DecisionRules nutzen. Kürzlich hatten wir einen Sommerverkauf, für den sie schnell die spezifischen Regeln implementieren konnten, die die entsprechenden Vorteile bestimmen würden, ohne dass Entwickler codierte Regeln ändern mussten. Es gibt ein anderes Team, das einen Zeitplan für die jüdischen Feiertage entwickelt, basierend auf der Regel-Engine, nach Bedarf. Abgesehen von ihnen definieren auch die Produktverantwortlichen Regeln für andere Domänen. Wo wir früher codierte Regeln ändern mussten, werden diese Änderungen jetzt innerhalb von Minuten abgeschlossen.

Ergebnis

Über unseren Kunden:

Branche: Softwareentwicklung - Parkanwendung‍

Geschätzte Unternehmensgröße: +130FTE

Geschätzte jährliche Einnahmen: 11 Millionen USD

Ziel: Implementierung eines Tools, das ihre intern codierten Regeln ersetzt, um verschiedenen nicht-technischen Mitarbeitern das Bearbeiten und Verwalten von Regeln mühelos zu ermöglichen, wodurch die Effizienz ihrer Entscheidungsprozesse verbessert wird.

Das Flaggschiffprodukt von Pango ist die mobile Parkanwendung Pango, die es den Nutzern ermöglicht, Parkplätze zu finden, Sitzungen zu verwalten und problemlos von ihren Smartphones aus zu bezahlen. Darüber hinaus bieten sie umfassende Park- und Mobilitätsdienste an und sind zu einem Marktführer und wertvollen Partner geworden, der zu nachhaltigen urbanen Mobilitätslösungen beiträgt.

Neben ihrer mobilen Parkanwendung bietet Pango umfassende Dienstleistungen für Parkplatzbetreiber und Kommunen an, einschließlich Echtzeitüberwachung, Datenanalyse und Einnahmenmanagement-Tools. Die fortschrittliche Parkplatzmanagement-Plattform von Pango verbessert die operative Optimierung und Effizienz.

Ihre Anwendung geht über Parkdienste hinaus und bietet den Nutzern eine Vielzahl anderer Dienstleistungen. Vom öffentlichen Verkehr und dem Tanken ihres Autos bis hin zu Lade-, Park- und Autowaschdiensten deckt Pango alles ab. Darüber hinaus bieten sie Autoversicherungsdienste, Reparaturen und sogar Abschleppdienste an, wenn sie auf Schwierigkeiten stoßen. Pango erleichtert auch die Vermietung von Scootern und bietet eine umfassende Karte, die den Nutzern hilft, die angebotenen Dienstleistungen in Israel zu finden.

Pango bietet auch Zahlungsabwicklungsdienste an, die, obwohl wertvoll, nicht den Kern ihres Geschäfts ausmachen.

Pango ist ein wertvoller Partner für öffentliche und private Einrichtungen und trägt zur Entwicklung intelligenter Städte und nachhaltiger urbaner Mobilitätslösungen bei.

Jeden Tag verarbeitet Pango unzählige Transaktionen, von denen jede eine schnelle Analyse erfordert, um zu bestimmen, welche Vorteile die Kunden bei der Nutzung ihrer Anwendung haben. Um zu bewerten, wie sie ihren Kunden Vorteile bieten können, stützt sich Pango auf mehrere Geschäftsregeln, die aufgrund von Faktoren wie Sonderangeboten, Feiertagen oder anderen sich entwickelnden Bedingungen ständigen Änderungen unterliegen können. Ihr bestehendes System war von codierten Regeln abhängig und erforderte komplizierte Prozesse von der Gestaltung bis zur Implementierung, die alle die Expertise eines spezifischen Programmierteams benötigten. Infolgedessen fanden sich die Nutzer dieser Geschäftsregeln nicht in der Lage, die notwendigen Änderungen zu verwalten.

Um die Pünktlichkeit und Effizienz zu verbessern, erwog Pango, einen internen Regel-Engine zu erstellen, aber ihre Suche stoppte, als sie DecisionRules entdeckten. Es wurde offensichtlich, dass die Entwicklung eines internen Regel-Engines, das die Fähigkeiten von DecisionRules erreicht, Ressourcen und Zeit erfordern würde, die die potenziellen Vorteile für Pango überstiegen. DecisionRules erwies sich als die ideale und umfassende Lösung für den spezifischen Anwendungsfall von Pango, insbesondere aufgrund seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und fortschrittlichen Funktionen.

Die Herausforderungen

Das Geschäftsmodell von Pango stellte eine Reihe von Anforderungen an die ideale Regel-Engine-Software, insbesondere in drei Hauptbereichen:

• Berechtigung für Rabatte Wenn die Nutzer einen von Pango verwalteten Raum verlassen, wie eine Garage oder einen Parkplatz, den sie bewerten müssen, müssen sie anhand einer Vielzahl von Parametern bestimmen, ob dieser Kunde für einen Vorteil (Rabatt, kostenlose Credits usw.) berechtigt ist, und wenn ja, welcher genau; alles innerhalb von Sekunden.
• Flexibilität annehmen Pango musste sich von codierten Regeln entfernen und mehr Flexibilität in der Funktionalität finden, damit nicht-technische Teams nach Bedarf Konfigurationen vornehmen konnten. Und dass das nicht-technische Team nicht mehr auf das Entwicklungsteam angewiesen war, um ihre Änderungen umzusetzen.
• Effizient und leistungsstark Mit Tausenden von Transaktionen, die gleichzeitig stattfinden, benötigte Pango eine leistungsstarke und zuverlässige Regel-Engine, die all diese Transaktionen in Echtzeit verarbeiten konnte.

Vorher und Nachher

Vorher

Pango führte ein Projekt namens Vorteile durch, das darauf abzielte, ihren Kunden personalisierte Rabatte für Parkplätze und andere Angebote basierend auf spezifischen Kundenparametern zu bieten. Sie hatten zahlreiche Geschäftsregeln, die codiert oder innerhalb einer Datenbank konfiguriert werden mussten. Bevor DecisionRules implementiert wurde, musste ihr nicht-technisches Team (Marketing und Produkt) das Entwicklungsteam um Änderungen an diesen Regeln bitten, basierend auf von diesen Teams bereitgestellten Geschäftsbeschreibungen. Der gesamte Prozess zur Implementierung dieser codierten Regeln war langwierig und erforderte spezifische Fachkenntnisse. Mit anderen Worten, es war keine einfache Aufgabe.

Nachher

Der Prozess wird jetzt leicht vom Produktteam verwaltet, das eine Entscheidungs-Tabelle erstellen, Werte nach Bedarf ändern und speichern kann, und alle Geschäftsregeln werden sofort aktualisiert und sind bereit zur Nutzung. Die Schlüsselidee der Implementierung von DecisionRules war es, den Druck vom technischen Personal, den Entwicklern und der QA, die dies zuvor getan hatten, zu nehmen. Pango hatte zuvor keine vielfältigen Vorteilsoptionen, da die Konfiguration jedes Mal schwierig war oder eine Codeänderung erforderlich war. Jetzt beispielsweise führten sie ein Sommerverkaufsprogramm durch, das vollständig vom Produktteam durchgeführt wurde, das keine Entwickler benötigte. Darüber hinaus hatten sie es innerhalb weniger Stunden in Betrieb.

Pango überprüft, ob Sie für einen Rabatt berechtigt sind oder nicht, und wenn ja, beschreibt die Ausgabespalte in DecisionRules die Art des Rabatts, nach dem sie den Endpreis berechnen.

Warum DecisionRules?

Vorteile von DecisionRules:

Intuitive Benutzeroberfläche

Das Hauptziel von Pango war es, ihren nicht-technischen Teams eine benutzerfreundliche und intuitive Oberfläche zu bieten, ein Ziel, das problemlos durch DecisionRules erreicht wurde. Dies ermöglichte es ihrem nicht-technischen Personal, Regeln unabhängig zu erstellen, zu bearbeiten und zu verwalten.

Einfachheit und Flexibilität bei der Implementierung

Die Implementierungsstrategie hat sich dynamisch für Pango entwickelt. Als ihre Bedürfnisse reiften, wechselten sie nahtlos von der Nutzung von DecisionRules in der öffentlichen Cloud zur Implementierung in ihren eigenen Einrichtungen. Sie übernahmen die Kontrolle über ihre Betriebslandschaft, unterstützt vom Support-Team von DecisionRules.

Anwendungsbeispiele

Wie funktioniert das alles? Angenommen, ein Kunde betritt ein Parkhaus, und beim Verlassen, nachdem er eine Zeit lang dort war, öffnet er die Pango-App, um auszuchecken und zu bezahlen. An diesem Punkt möchte Pango bewerten, was der Kunde schuldet, da der Kunde je nach bestimmten Parametern Anspruch auf Rabatte oder andere Vorteile haben kann. Diese Vorteile können ein Prozentsatz, ein fester Preis oder ein API-Aufruf sein, der an den Hauptpreisberechner geht. An diesem Punkt wird Pango DecisionRules verwenden, und diese Parameter des Kunden werden überprüft, um zu bestimmen, ob und welchen Vorteil der Kunde erhalten kann. Der Preis wird außerhalb von DecisionRules berechnet, und ein endgültiger Parkplatzpreis wird an den Kunden gesendet. Alles innerhalb von Sekunden.

Pango überprüft, ob Sie für einen Rabatt berechtigt sind oder nicht, und wenn ja, beschreibt die Ausgabespalte in DecisionRules die Art des Rabatts, nach dem sie den Rabatt selbst berechnen. Pango hat sogar einen interessanten Anwendungsfall, ein Joint Venture mit der Stadt Tel Aviv, die die Menschen ermutigen möchte, den Bus zu nutzen. Daher haben sie große Parkplätze außerhalb der Stadt eingerichtet. Wenn die Kunden dort parken und öffentliche Verkehrsmittel nutzen, können sie den öffentlichen Verkehr mit Pango bezahlen, was ihnen Anspruch auf Vorteile wie Belohnungen gibt. Dieser Prozess funktioniert ebenfalls über die Regel-Engine. Sie geben einen API-Aufruf von der Regel-Engine an den Dienst, der den öffentlichen Verkehr bereitstellt, und überprüfen, ob sie in den letzten Stunden eine Fahrt hatten, und wenn ja, wird ein Parkplatz-Rabatt angewendet.

"Als wir DecisionRules fanden, erkannten wir, dass es sich um ein vollständiges Produkt handelt, das für unseren Anwendungsfall geeignet ist" - Lior

Für Pango war der Wert eines Tools wie DecisionRules von den ersten Interaktionen an offensichtlich. Das erste Ziel bei der Auswahl einer Regel-Engine war es, etwas zu finden, das intuitiv war und leicht von ihren Marketing- und Produktteams verwaltet werden konnte.

"Die Funktionalität von DecisionRules in Bezug auf das Erstellen, Bearbeiten und Verwalten von Regeln gab unseren Teams das Vertrauen, unabhängig von den IT- und Entwicklungsteams zu arbeiten.

Eine der Funktionen, die wir wirklich schätzen, ist auch die Möglichkeit, zwischen der Implementierung des Tools in der öffentlichen Cloud und der späteren Migration auf unsere eigenen Server zu wechseln. Diese Funktion war für uns äußerst attraktiv.

Ursprünglich war unser Ziel, unser eigenes internes Tool zu entwickeln. Als wir jedoch unsere Recherchen durchführten, stellten wir fest, dass DecisionRules ein hochkomplexes Tool war, insbesondere da es eine benutzerfreundliche Oberfläche hat. Daher stellten wir fest, dass sie die perfekte Regel-Engine für unsere Bedürfnisse waren.

Wir sind sehr zufrieden und glücklich mit DecisionRules und unserer Fähigkeit, komplexe Entscheidungsprozesse zu vereinfachen und zu beschleunigen. Alle unsere Teams konnten ihre Funktionalität auf ziemlich intuitive Weise erlernen. Es ist sehr komplex, was uns Flexibilität in unseren täglichen Abläufen ermöglicht."