Zusammenfassung

Ein führendes Unternehmen im Finanzsektor wollte die Steuerung und Optimierung seiner Kampagnenprozesse mit Reinforcement Learning (RL) verbessern. Ziel war es, ein datengetriebenes Konzept für den intelligenten Einsatz von Kommunikationskanälen zu entwickeln, um Kundenansprachen gezielter, effizienter und wirtschaftlicher zu gestalten.

Blue Avenir wurde beauftragt, eine technische und strategische Roadmap für die schrittweise RL-Integration zu entwickeln. In einem 8-wöchigen Projekt entstand eine konkrete Architektur, die nicht nur technologische Machbarkeit und wirtschaftlichen Nutzen sicherstellt, sondern auch die regulatorischen Rahmenbedingungen berücksichtigt.

Das Ergebnis bietet eine klare Entscheidungsgrundlage für eine schrittweise Einführung von Reinforcement Learning im Kampagnenmanagement, ohne den laufenden Betrieb zu stören.

Key Facts

• Branche: Finanzdienstleistungen
• Kunde: Unternehmen mit datengetriebenem Kampagnenmanagement
• Projektdauer: 8 Wochen
• Projektteam:
  • Blue Avenir: 1 Projektleiter, 1 Reinforcement-Learning-Experte, 1 Business Consultant
  • Kundenseite: Bereitstellung relevanter Dokumente, Interviews zum Projektstart, regelmäßige Guidance durch Steering Committees (SteerCos)

Ausgangssituation und Ziel

Das bestehende Kampagnenmanagementsystem nutzte vordefinierte Regeln und starre Prozesse für die Auswahl der Kommunikationskanäle. Dadurch wurden Potenziale für eine dynamische, datengetriebene Optimierung nicht ausgeschöpft.

Herausforderungen:

• Statische Kanalkaskaden: Die bestehende Steuerung folgte festen Regeln – RL sollte eine adaptive, lernende Optimierung ermöglichen.
• Technische & regulatorische Anforderungen: Heterogene Datenstrukturen und Datenschutzrichtlinien mussten berücksichtigt werden.
• Datenverfügbarkeit & Qualität: Unterschiedliche Aktualisierungsfrequenzen erschwerten den Aufbau einer robusten RL-Architektur.
• Wirtschaftliche Validierung: Der RL-Einsatz sollte sich nachweislich rechnen, bevor größere Investitionen erfolgen.

Projektziel:

Entwicklung eines klaren, operativ umsetzbaren RL-Konzepts mit:

• Detaillierter Modell- und Systemarchitektur
• Konkreten Umsetzungsstrategien für eine schrittweise Einführung
• Validierungsstrategie zur Messung des wirtschaftlichen Nutzens

Ergebnisse

• Strukturierte RL-Architektur: Einführung eines dreistufigen Modells:
  • Explore Agent: Erstellt zufällige Variationen von Kommunikationskaskaden zur Datengenerierung.
  • Basic Agent: Optimiert Kaskaden basierend auf Conversion-Raten & Ertragsmodellen.
  • Advanced Agent: Trifft sequenzielle Entscheidungen basierend auf Kundenreaktionen.
• Zwei Integrationsstrategien:
  • Sequentielle Variante: Fortlaufende, lernende Optimierung der Kundenkommunikation.
  • Minimalinvasive Variante: Nutzung existierender Strukturen mit gezielter RL-Unterstützung.
• Validierungskonzept mit A/B-Tests: Entwicklung eines A/B/C-Test-Setups, um den RL-Ansatz iterativ zu testen.
• Konkrete Roadmap:
  • Pilotierung mit ersten Use Cases
  • Messung und Validierung der Ergebnisse
  • Skalierung & Rollout auf weitere Geschäftsbereiche

Technologie

Das Konzept beinhaltet eine detaillierte technische Architektur, die sicherstellt, dass Reinforcement Learning effizient und nachhaltig eingesetzt werden kann.

• Modellwahl & Algorithmen:
  • Multi-Armed Bandit (MAB): Effiziente Auswahl optimaler Kanäle basierend auf Conversion-Raten.
  • Q-Learning für sequenzielle Optimierung: Dynamische Steuerung der gesamten Kundenkommunikation.
• Architektur für eine nachhaltige RL-Integration:
  • Modularer Aufbau, sodass RL-Prozesse unabhängig vom bestehenden Kampagnenmanagementsystem getestet und integriert werden können.
  • Schrittweise Implementierung mit geringer Systemlast, um Risiken zu minimieren.
  • Transparenz & Auditierbarkeit, um Datenschutz- und Compliance-Anforderungen gerecht zu werden.
• Datenstrategie & Infrastruktur:
  • Entwicklung eines Data Engineering Frameworks, das unterschiedliche Datenquellen harmonisiert.
  • Implementierung eines Feedbackmechanismus, um RL-Modelle kontinuierlich mit Echtzeitdaten zu optimieren.
  • Sicherstellung der Reproduzierbarkeit & Nachvollziehbarkeit aller RL-Entscheidungen.
• Skalierbarkeit & zukünftige Entwicklung:
  • Ausbaufähige Architektur, die sich auch auf andere Geschäftsbereiche übertragen lässt.
  • Möglichkeit zur Automatisierung von Modell-Updates, um langfristig autonom laufende RL-Prozesse zu ermöglichen.

Besonderheiten

• Minimaler interner Aufwand: Keine zusätzlichen Entwicklungsressourcen auf Kundenseite nötig.
• Rechtliche & ethische Prüfung: Sicherstellung, dass RL-Modelle den regulatorischen Rahmen einhalten.
• Berücksichtigung heterogener Datenquellen: Flexibles Konzept, das unterschiedliche Systemlandschaften einbindet.
• Langfristige Strategie: Geplante Skalierung ohne disruptive Änderungen im laufenden Betrieb.

Kundenstimme

📢 Team Lead Data Analytics & Projektsponsor:

Die Roadmap ermöglicht es uns, RL gezielt einzuführen, zu testen und kontinuierlich zu optimieren – und damit unsere Position als technologischer Vorreiter im datengetriebenen Kampagnenmanagement weiter auszubauen.

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