Architektura řešení: Individuální marketingová řešení

Individuální marketing je nepostradatelný pro budování loajality zákazníků a zachování ziskovosti. Oslovení zákazníků a jejich zapojení je těžší než kdy dřív a obecné nabídky jsou snadno přehlédnutelné nebo ignorované. Současné marketingové systémy nedokáží využít data, která můžou pomoci tento problém vyřešit.

Obchodníci, kteří používají inteligentní systémy a analyzují obrovská množství dat, můžou každému zákazníkovi dodávat vysoce relevantní a přizpůsobené nabídky a díky tomu omezit nežádoucí nabídky a posílit zapojení zákazníků. Například prodejci můžou poskytovat nabídky a obsah na základě jedinečných zájmů a preferencí každého zákazníka a tak představit produkty lidem, kteří si je nejpravděpodobněji koupí.

Přizpůsobováním nabídek můžete poskytovat každému stávajícímu nebo potenciálnímu zákazníkovi individualizované prostředí a díky tomu zvýšit zapojení a vylepšit konverzi zákazníků, jejich celoživotní hodnotu a zachování.

Nasadit do Azure

Nasazení této architektury do Azure s použitím následující předem sestavené šablony

Nasadit do Azure

Zobrazit nasazené řešení

Procházet na GitHubu

Cosmos DB (Azu r e Se r vices) Dashb o a r d B r owser Azu r e S t r eam Anal y tics (Near R eal-Time Agg r ega t es) Input E v ents E v ent Hub Cold S ta r t P r oduct Affinity Maching Lea r ning (P r oduct Affinity) Raw S t r eam Data P e r sonalized Offer Logic

Pokyny k implementaci

Produkty/popis Dokumentace

Event Hubs

Event Hubs ingestuje nezpracovaná data o navštívených stránkách ze služby Functions a předává je do Stream Analytics.

Stream Analytics

Stream Analytics téměř v reálném čase agreguje kliknutí podle produktu, nabídky a uživatele, zapisuje je do služby Azure Cosmos DB a také archivuje nezpracovaná data o navštívených stránkách do služby Azure Storage.

Databáze Azure Cosmos

Azure Cosmos DB ukládá kromě informací o profilu uživatele také agregovaná data o kliknutích podle uživatele, produktu a nabídky.

Storage

Azure Storage uchovává archivovaná nezpracovaná data o navštívených stránkách ze Stream Analytics.

Functions

Azure Functions přijímá z webu data o uživatelem navštívených stránkách a ze služby Azure Cosmos DB čte existující historii uživatele. Tato data se potom využijí k získání hodnocení vztahů mezi produkty zpracováním ve webové službě Machine Learning nebo použitím spolu s daty o úplném spuštění ve službě Redis Cache. Hodnocení vztahů mezi produkty slouží spolu s logikou individuálních nabídek k určení nejrelevantnější nabídky pro konkrétního uživatele.

Machine Learning Studio

Machine Learning umožňuje jednoduše navrhnout, testovat, zprovoznit a spravovat prediktivní analytická řešení v cloudu.

Redis Cache

Redis Cache uchovává předem vypočítaná počáteční hodnocení vztahů mezi produkty pro uživatele bez historie.

Power BI

Power BI vizualizuje údaje o aktivitách uživatelů a také nabídky prezentované načtením dat z Cosmos DB.

Související architektury řešení

Browser Application Insights CDN SQL Database Redis Cache CMS on Web App

Jednoduchý web digitálního marketingu

Začněte jednoduše se systémem správy obsahu, který vám umožní snadno zajistit zasílání zpráv na vašem webu v reálném čase, a to z prohlížeče a bez znalosti kódování.

Další informace
Application Insights App Service Phone & Tablet Offline sync HockeyApp Continuous integrationand deployment SQL Database Identity provider Blob Storage

Zákaznická mobilní aplikace založená na úlohách

Mobilní backend, který je využívaný klientskými aplikacemi pro iOS, Android a Windows. Pomocí Xamarinu nebo sady SDK nativního klienta můžete vytvořit mobilní klientskou aplikaci, která podporuje offline synchronizaci, včetně offline synchronizace souborů imagí. Ověřování pomocí služby App Service se využívá pro připojení ke zprostředkovateli identity a Azure Blob Storage se využívá k levnému a škálovatelnému ukládání imagí.

Další informace