電信業數位轉型之路---從CSP(Communication Service Provider)轉型為DSP(Data Service Provider)
不夠穩健的基礎建設該如何優化？
如何支撐新興資訊服務( RPA / AI )？
讓我們一一說起吧
我們了解到產業痛點、市場趨勢。
他山之石可以攻錯，接著我們參考一下2018年五月 tmforum的 有關"客戶旅程"的應用案例，
提升即時的客戶體驗，加速從通信服務商轉變為數據服務供應商
TMF Catalyst Architecture 案例介紹
Scenarios應用場景
此架構聚焦於讓顧客、通路合作夥伴、一線客服，能夠有更即時、更貼近需求的服務體驗
Precondition.
a.梳理設計流程
b.企業邏輯整理
0.整個Digital Sevice是以BSS企業支援相關系統(下文將CRM/Billing/Another System 簡稱為BSS)、OSS 作業支援系統為基礎(下文將Network/Inventory/Provisioning /NMS簡稱為BSS)
1.BSS相關資料會透過ETL或直接交換到"Big Decision Platform"(這邊解讀為Data Warehouse或Data Mart)
BSS系統由Smart Connectors 作為接口(Interface)將資料導入至Unified Information Store
OSS系統由Event Queues 作為接口(Interface)將資料導入至Unified Information Store
再由一系列的 Ingest>Trasform>Discovery>Visualize>Analyze 將資料轉化做為下一階段的基礎分析資料
2-1.將DW、DM上的資料根據主題分類為以下5類 這個下篇(DSP服務內容解密)介紹!!
Product Catalog
Price and Quote
Contract Management
Order Management
Customer Hub
2-2.BULB Diagnostics and Sevice
有關電話通訊、數據網路或相關電信作業發生問題時，當客戶向客服/櫃台服務人員客訴時，能即時告知客戶目前斷訊的原由
及後續服務恢復時間，以維持營運品質，提升客戶滿意度
3.客戶旅程AI(CJAI)[註1]包含
Feature Extraction & Normalization >> 萃取特徵
Scoring Algorithms >> 模型評分
Predictive Models >> 預測模型
Next Best Action Advisor / Designer
4.合作軟體商
此架構由Cognizant、CloudSense[註2]、BULB三個軟體顧問服務商共同合作構築
詳細服務內容，大家有興趣可再Google 關鍵字了解(在此不贅述)
總結
經過此案例，我們了解了電信業主體資料還是以BSS和OSS為主，整合客戶、產品、報價、合約、訂單各主題資料，投入在客戶的訂單生命週期管理上。
可大幅改善原本客戶投訴無門、長時間等待問題處理的痛點。
但這只是個開始，如何挖掘用戶需求，創造購買機會？可以用產品成長駭客的方式，透過用戶增長RARRA模型/ AARRR模型[註3]，試著評估各階段的用戶，調整行銷手法，帶來新一波營收嗎？
能否有Digital殺手級應用，值得業界人士集思廣益。
註1：Cognizant 客戶旅程人工智慧 CJAI (Customer Journey AI) > https://www.youtube.com/watch?v=0Q3WcN46vFs
註2：Cloudsense 報價系統 CPQ(Configure Price Quote) > https://cloudsense.com/platform/cpq/
註3：有關成長駭客，這篇文章將講述的很清楚，推薦進階閱讀
一次弄懂五個常見的用戶增長框架：AARRR、RARRA、Growth Loops、HEART、AIDA
資料出處：The Accelerating Shift from CSP to DSP
Real-time customer journeys are required if you want to be a DSP
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