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Nos complace destacar a uno de nuestros clientes, Pango. Una empresa tecnológica líder con sede en Israel, fundada en 2007, que se especializa en soluciones inteligentes de aparcamiento y movilidad urbana centradas en la comodidad y la eficiencia. Pango se utiliza en más de 100 ciudades de todo el mundo, con más de 1.300.000 transacciones de pago por teléfono al mes y más de 700.000 clientes muy satisfechos.
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Industria: Desarrollo de software - Aplicación de aparcamiento
Tamaño estimado de la compañía: +130FTE
Ingresos anuales estimados: $11M
Objetivo: Implantar una herramienta que sustituya a las reglas codificadas internamente y permita al personal no técnico editar y gestionar las reglas sin esfuerzo, mejorando así la eficacia de sus procesos de toma de decisiones.
El producto estrella de Pango es la aplicación Pango Mobile Parking, que permite a los usuarios encontrar plazas de aparcamiento, gestionar sesiones y realizar pagos sin problemas desde sus smartphones. Además, ofrecen otros servicios integrales de aparcamiento y movilidad, por lo que se han convertido en líder del mercado y socio valioso, contribuyendo a soluciones de movilidad urbana sostenible.
Además de su aplicación móvil para aparcamientos, Pango ofrece servicios integrales para operadores de aparcamientos y ayuntamientos, como monitorización en tiempo real, análisis de datos y herramientas de gestión de ingresos. La avanzada plataforma de gestión de aparcamientos de Pango mejora la optimización y la eficiencia operativas.
Su aplicación va más allá de los servicios de aparcamiento, ofreciendo a los usuarios una gran variedad de servicios. Desde utilizar el transporte público y abastecer el coche de combustible hasta cargarlo, aparcarlo y lavarlo, Pango lo cubre todo. Además, ofrecen servicios de seguro de automóvil, reparaciones e incluso grúa para cuando te encuentres con alguna dificultad. Pango también facilita el alquiler de scooters y un completo mapa que guía a los usuarios para localizar los servicios ofrecidos en Israel.
Pango también presta servicios de procesamiento de pagos que, aunque valiosos, no constituyen el núcleo de su negocio.
Pango es un socio valioso para entidades públicas y privadas, que contribuye al desarrollo de ciudades inteligentes y soluciones de movilidad urbana sostenible.
Cada día, Pango procesa innumerables transacciones, cada una de las cuales exige un análisis rápido para determinar a qué ventajas tienen derecho los clientes que utilizan su aplicación. Para evaluar cómo ofrecer ventajas a sus clientes, Pango se basa en múltiples reglas empresariales, que pueden sufrir cambios constantes debido a factores como ofertas especiales, vacaciones u otras condiciones cambiantes. Su sistema actual se basaba en reglas codificadas y dependía de procesos complicados desde su diseño hasta su implementación, todo lo cual requería la experiencia de un equipo de programación específico. En consecuencia, los usuarios de estas reglas empresariales se veían incapaces de gestionar los cambios necesarios.
Con el fin de mejorar la puntualidad y la eficiencia, Pango consideró la posibilidad de crear un motor de reglas interno, pero su búsqueda se detuvo al descubrir DecisionRules. Se hizo evidente que el desarrollo de un motor de reglas interno con las capacidades de DecisionRules exigiría recursos y tiempo que superaban los beneficios potenciales para Pango. DecisionRules destacó como la solución ideal y completa para el caso de uso específico de Pango, en particular debido a nuestra interfaz de usuario de alto nivel y nuestras capacidades avanzadas.
El modelo de negocio de Pango les planteaba una serie de requisitos a la hora de elegir el software de motor de reglas ideal, en concreto tres áreas principales:
As users leave a space managed by Pango, such as a parking garage or parking space they need to evaluate, based on a multitude of parameters, whether this customer was eligible for a benefit (discount, free credits, etc.), and if so, which particular one; all in a matter of seconds.
Pango required moving away from hard-coded rules, and finding more flexibility in the functionality so that the non-technical teams could make configurations as needed. And that the non-technical team no longer relied on the dev team to implement their changes.
with thousands of transactions happening simultaneously, Pango required a powerful and reliable rule engine that processes all these transactions in real-time.
Pango estaba ejecutando un proyecto llamado Benefits, cuyo objetivo era proporcionar a sus clientes descuentos personalizados para el aparcamiento y otras ofertas basadas en parámetros específicos del cliente. Tenían numerosas reglas empresariales que requerían codificación o configuración en una base de datos. Antes de incorporar DecisionRules, su equipo no técnico (marketing y producto) tenía que pedir al equipo de desarrollo que introdujera cambios en estas reglas basándose en las descripciones de negocio dadas por esos equipos. Todo el proceso de implementación de estas reglas codificadas era largo y requería las habilidades de personal específico. En otras palabras, no era tarea fácil.
Ahora el proceso es gestionado fácilmente por el equipo de producto, que puede crear una Decision Table, cambiar los valores según sea necesario y pulsar guardar, y todas las reglas empresariales se actualizan inmediatamente y están listas para ser utilizadas. La idea clave de la adopción de DecisionRules era liberar de la presión al personal técnico, los desarrolladores y el departamento de control de calidad que solían hacerlo antes. Pango no disponía antes de una capacidad diversa de beneficios, ya que cada vez que se necesitaba, la configuración era difícil o se necesitaba un cambio de código. Ahora, por ejemplo, tenían un programa de beneficios para las rebajas de verano que estaba completamente hecho por el equipo de producto, que no necesitaba a los desarrolladores para nada. Además, lo pusieron en marcha en pocas horas.
Pango comprueba si tiene derecho o no a un descuento y, en caso afirmativo, la columna de salida de DecisionRules describe el tipo de descuento tras el cual calculan el precio final.
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El principal objetivo de Pango era proporcionar a sus equipos no técnicos una interfaz fácil de usar e intuitiva, un objetivo que DecisionRules hizo realidad a la perfección. Esto permitió a su personal no técnico crear, editar y gestionar reglas de forma independiente.
La estrategia de despliegue ha evolucionado dinámicamente para Pango. A medida que maduraban sus necesidades, pasaron sin problemas de utilizar DecisionRules en la nube pública al despliegue local. Tomaron el control de su entorno operativo con el respaldo del equipo de soporte de DecisionRules.
¿Cómo funciona todo esto? Supongamos que un cliente entra en un aparcamiento y, al salir un rato después, abre la aplicación de Pango para pasar por caja y pagar. En este instante Pango desea evaluar lo que el cliente debe, ya que en función de ciertos parámetros el cliente puede tener derecho a descuentos u otros beneficios. Estos beneficios pueden ser un porcentaje, un precio fijo o una llamada API que vaya a la calculadora de precios principales. En este momento, Pango utilizará DecisionRules, y estos parámetros del cliente se examinan para determinar si el cliente puede obtener algún beneficio y cuál. A continuación, el precio se calcula fuera de DecisionRules, y se envía al cliente el precio final del aparcamiento. Todo ello en cuestión de segundos.
Pango comprueba si tienes derecho o no a un descuento y, en caso afirmativo, la columna de salida de DecisionRules describe el tipo de descuento, tras lo cual ellos mismos calculan el descuento. Pango tiene incluso un caso de uso interesante, una empresa conjunta con la ciudad de Tel Aviv, que quiere animar a la gente a utilizar el autobús. Para ello han habilitado grandes aparcamientos fuera de la ciudad. Si los clientes aparcan allí y utilizan el transporte público, pueden pagarlo con Pango, lo que les da derecho a recompensas. Este proceso también funciona a través del motor de reglas. Emiten una llamada API desde el motor de reglas al servicio que proporciona el transporte público, y comprueba si han pagado un billete en las últimas horas, y en caso afirmativo, aplica un descuento por aparcamiento.
«Cuando encontramos DecisionRules, nos dimos cuenta de que era un producto completo que se ajustaba a nuestro caso de uso» - Lior
Para Pango, el valor de una herramienta como DecisionRules fue evidente desde las primeras interacciones. El primer objetivo a la hora de seleccionar un motor de reglas era encontrar algo que fuera intuitivo y fácilmente gestionable por sus equipos de marketing y producto.
«La funcionalidad de DecisionRules a la hora de crear, editar y gestionar reglas permitió a nuestros equipos adquirir la confianza necesaria para trabajar con independencia de los equipos de TI y desarrollo.
Una de las capacidades que realmente apreciamos es también la posibilidad de maniobrar entre desplegar la herramienta en la nube pública y poder migrarla posteriormente a nuestros propios servidores. Esta característica nos resultó extremadamente atractiva.
Inicialmente, nuestro propósito era crear nuestra propia herramienta interna. Sin embargo, a medida que investigábamos, nos dimos cuenta de que DecisionRules era una herramienta muy compleja, sobre todo porque tiene una interfaz de usuario de alto nivel. Así, determinamos que era el motor de reglas perfecto para nuestras necesidades.
Estamos muy contentos y satisfechos con DecisionRules y nuestra capacidad para simplificar y acelerar los complejos procesos de toma de decisiones. Todos nuestros equipos han sido capaces de aprender su funcionalidad de forma bastante intuitiva. Es muy complejo, lo que nos permite flexibilidad en nuestras operaciones diarias».
"It took our team just a few weeks to have our rules and rule flows up and running with DecisionRules."
The implementation was really straightforward and we really appreciate the help provided by the DecisionRules team during the process. We are especially grateful and glad about DecisionRules' prompt response time since this agility continually helps us resolve any issues much more efficiently.
Overall, there were a handful of people working on implementation, so the resources and time needed to go live were low.
The implementation took an estimated total of 2-3 weeks until it was live.
La arquitectura de nuestro sistema se basa en un sólido servicio de orquestación, con todo nuestro código alojado en AWS, utilizando una infraestructura sin servidor principalmente a través de AWS Lambda. Integramos esta configuración con el SDK de DecisionRules, realizando llamadas síncronas a través de la API REST para interactuar con el motor de reglas. Este proceso es inherentemente impulsado por eventos; se activa cuando un cliente sale de un estacionamiento. En ese momento, nuestro sistema activa un evento, capturando todos los datos relevantes, que luego son procesados por nuestro servicio en la nube. A menudo mejoramos esta operación incorporando datos adicionales de nuestra base de datos. Estos datos enriquecidos constituyen el modelo de entrada, que enviamos a la API DecisionRules. Al enviar este modelo, recibimos rápidamente una respuesta, con lo que se completa nuestro proceso.
El equipo de servicios de producción, que es gente técnica, pero no desarrolladores ni ingenieros, más bien soporte de primer nivel, se encargan de establecer reglas para los clientes que utilizan los servicios de aparcamiento. Las reglas son similares entre los dominios que utilizan DecisionRules, sin embargo, la ubicación o los parámetros de la hora pueden cambiar, pero las reglas son más o menos las mismas. Hay un par de personas trabajando en el equipo de servicios de producción. Hay otro equipo que desarrolla, aparte de las prestaciones, un planificador para las fiestas judías, basado en el motor de reglas. Aparte de ellos, los propietarios de productos también definen reglas para otros ámbitos. El número total de personas que trabajan directamente con DecisionRules es ahora de unas 4 o 5.
La tasa de conversión en los aparcamientos es nuestra referencia de éxito. La conversión se mide por el número de personas que recibieron un SMS para utilizar Pango para el pago, realmente hicieron clic en el enlace y pagaron. Pango ha visto mejorar definitivamente su tasa de conversión en los aparcamientos que utilizan el sistema de beneficios impulsado por DecisionRules.
Actualmente, el equipo de servicios de producción y el equipo de marketing utilizan DecisionRules. Hace poco tuvimos una venta de verano para la que pudieron aplicar rápidamente las reglas específicas que determinarían los beneficios adecuados sin necesidad de que los desarrolladores cambiaran las reglas codificadas. Hay otro equipo que desarrolla un calendario para las fiestas judías, basado en el motor de reglas, según sea necesario. Aparte de ellos, los propietarios de productos también definen reglas para otros ámbitos. Antes había que cambiar reglas codificadas, pero ahora los cambios se realizan en cuestión de minutos.
"Our teams are extremely satisfied with the performance of DecisionRules as our rule engine. We have seen real positive results mainly in our conversion rate, which is a marker of our success. Additionally, the dependence on our development teams has greatly reduced which has translated into more time available to spend on other projects within the company. Furthermore, we are able to cut down the overall time spent in developing rules and have been afforded the capacity to increase the amount of rules we can create. We appreciate the efficiency DecisionRules gives us. We are looking forward to scaling the tool and expanding its use to other domains and other use cases.
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