Telecom Next Best Action Referenzarchitektur

Etablieren Sie eine Telekommunikationsarchitektur, die eine Echtzeit-Next Best Action im großen Maßstab ermöglicht

Daten- und Plattformflüsse:

Next Best Action (NBA), Next Best Experience (NBX)

1. Datenerfassung aus Telco-Betriebssystemen
   Kundenverhalten, Abrechnung, CDRs (Anruf-/Daten-/SMS-Aufzeichnungen), CRM, Aufladung und Fintech-Transaktionsdaten werden über BSS/OSS-Integrationsschnittstellen oder Drittanbieter-Datenconnectoren wie Informatica und LakeFlow von hybriden/on-prem Systemen gesammelt. Diese Datenströme werden in Echtzeit oder in Chargen an die Streaming Ingestion Layer (z.B. Kafka, Azure Event Hub) gesendet, wo eine leichte Vorverarbeitung stattfindet (z.B. PII-Filterung, Protokollumwandlung).
2. Vereinheitlichte Lakehouse-Speicherung und Rohdaten-Staging
   Eingehende Daten landen in Delta Lake Bronze Tabellen, partitioniert nach Attributen wie OpCos, Standort-ID oder Kanal. In dieser Phase können Operationen wie Schema-Durchsetzung und PII-Maskierung stattfinden. Von dort aus gelangen die Daten in Silber Tabellen, wo sie dedupliziert, verbunden und angereichert werden, um Kunden 360 Profile, Nutzungsübersichten und Churn Indikatorenzu erstellen - eine harmonisierte, analysebereite Grundlage.
3. Feature Engineering und Model Training
   Gereinigte Silver-Daten fließen in fortgeschrittene Transformationspipelines mit Lakehouse Pipelines. Diese Phase beinhaltet:
   • Ableitung von Intent Features und Registrierung in einem zentralisierten Feature Store, entkoppelt von kanal- oder region/landesspezifischer Logik.
   • Aktivierung von punktgenauer Anreicherung und Verknüpfung von Publikumsidentitäten.
   • Training von NBA-Modellen mit Mosaic AI, einschließlich Anwendungsfällen wie Churn-Prognose, Angebot-Akzeptanz-Bewertung und Verstärkendes Lernen für dynamische Angebotsoptimierung.
   • Modelle werden innerhalb der einheitlichen Plattform mit Abstammung, Beobachtbarkeit und Governance durch Unity Catalog trainiert und verwaltet.
   • Eine kritische Feedback-Schleife in dieser Architektur ist A/B-Testing:
     1. Modelle werden kontinuierlich über Batch-Lift-Tests bewertet, die in den CICD-Prozess eingebettet sind und die Geschäftsauswirkungen messen (z.B. Uplift, Retention, Konversion).
     2. Diese Erkenntnisse informieren darüber, ob die aktuellen Modelle besser abschneiden als die Baselines, um objektive Entscheidungen über Rollout oder Neutraining zu ermöglichen.
4. Geschäftseinblicke und CX-Aktivierung
   Bewertete Ausgaben aus ML-Pipelines werden in Gold Tabellen gespeichert, bereit für BI und Echtzeit-CX-Anwendungen:
   • Databricks SQL ermöglicht Echtzeit-KPIs, Analyse des Abonnentenverhaltens und ROI-Messung von NBA-Kampagnen.
   • Führungskräfte und Marketingteams greifen auf diese Daten über vertraute Tools wie Power BI, Tableau und Looker zu.
   • Lakehouse-Apps ermöglichen Zielgruppensegmentierung, Kampagnensimulation und Cross-Sell/Up-Sell Targeting für CX-Teams.
5. Model Deployment und Echtzeit-Inferenz
   Trainierte NBA-Modelle werden für Echtzeit-Aktivierung freigegeben über:
   • Model Serving APIs gehostet auf Mosaic AI oder Databricks Model Serving, unterstützt hybride Bereitstellungen.
   • APIs werden bereitgestellt oder in Cloud-basierte und/oder on-prem Betriebsumgebungen für direkte Integration mit SMS-Systemen, Call Centern, mobilen Apps oder IVRs umgeleitet.
   • NBA-Ergebnisse werden kontinuierlich überwacht mit Dashboards, A/B-Testergebnissen und Modellleistungsverfolgung, um Relevanz zu gewährleisten und Drift zu minimieren.