Architettura di riferimento Next Best Action per le telecomunicazioni - Clonato

Crea un'architettura per le telecomunicazioni che abiliti il next best action in tempo reale su vasta scala

Flussi di dati e di piattaforma:

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

1. Ingestione dei dati dai sistemi operativi Telco
   I dati sul comportamento dei clienti, sulla fatturazione, i CDR (record di chiamate/dati/SMS), il CRM, le ricariche e le transazioni fintech vengono raccolti da sistemi ibridi/on-premise tramite interfacce di integrazione BSS/OSS o connettori dati di terze parti come Informatica e Lakeflow. Questi flussi di dati vengono inviati in tempo reale o in batch allo Streaming Ingestion Layer (ad es. Kafka, Azure Event Hub), dove avviene una pre-elaborazione leggera (ad es. filtraggio PII, conversione di protocollo).
2. Archiviazione Lakehouse unificata e staging dei dati grezzi
   I dati inseriti arrivano nelle tabelle Bronze di Delta Lake, partizionate in base ad attributi come OpCo, ID sito o canale. In questa fase possono essere eseguite operazioni come l'applicazione dello schema (schema enforcement) e il mascheramento dei dati PII. Da lì, i dati passano alle tabelle Silver, dove vengono deduplicati, uniti e arricchiti per creare profili Customer 360, riepiloghi di utilizzo e indicatori di churn, creando una base armonizzata e pronta per l'analisi.
3. Feature engineering e addestramento dei modelli
   I dati Silver puliti alimentano pipeline di trasformazione avanzate utilizzando le Lakehouse Pipelines. Questa fase comprende:
   • La derivazione di intent feature e la loro registrazione in un Feature Store centralizzato, disaccoppiato dalla logica specifica del canale o della regione/paese.
   • L'abilitazione dell'arricchimento point-in-time e della ricomposizione dell'identità del pubblico (identity stitching).
   • L'addestramento di modelli NBA utilizzando Databricks, inclusi casi d'uso come la previsione del churn, il punteggio di accettazione dell'offerta (offer acceptance scoring) e il Reinforcement Learning per l'ottimizzazione dinamica delle offerte.
   • I modelli vengono addestrati e gestiti all'interno della piattaforma unificata con lineage, osservabilità e governance tramite Unity Catalog.
   • Un ciclo di feedback fondamentale in questa architettura è l'A/B testing:
     1. I modelli vengono costantemente valutati tramite test di lift in batch integrati nel processo CICD per misurare l'impatto sul business (ad es. uplift, fidelizzazione, conversione).
     2. Questi insight indicano se i modelli attuali stanno superando le baseline, consentendo decisioni obiettive su rollout o riaddestramento (retraining).
4. Business Insights e attivazione della CX
   I risultati con punteggio (scored outputs) delle pipeline ML vengono memorizzati nelle tabelle Gold, pronti per la BI e le applicazioni CX in tempo reale:
   • Databricks SQL consente KPI in tempo reale, l'analisi del comportamento degli abbonati e la misurazione del ROI delle campagne NBA.
   • I team esecutivi e di marketing accedono a questi dati tramite strumenti familiari come Power BI, Tableau e Looker.
   • Le app Lakehouse consentono la segmentazione del pubblico, la simulazione delle campagne e il targeting di cross-sell/up-sell per i team CX.
5. Deployment dei modelli e inferenza in tempo reale
   I modelli NBA addestrati vengono esposti per l'attivazione in tempo reale tramite:
   • API di Model Serving ospitate su Databricks o Databricks Model Serving, che supportano distribuzioni ibride.
   • Le API vengono distribuite o reindirizzate tramite proxy in ambienti operativi basati su cloud e/o on-premise per l'integrazione diretta con sistemi SMS, call center, app mobili o IVR.
   • I risultati del NBA vengono costantemente monitorati con dashboard, risultati di A/B test e tracciamento delle prestazioni del modello per garantire la pertinenza e ridurre al minimo il drift.