Lösungsarchitektur: Kampagnen zum vorausschauenden Marketing mit Machine Learning und Spark

Bei Marketingkampagnen geht es nicht nur um das Übermitteln einer Botschaft. Es geht vielmehr auch darum, wann und wie diese Botschaft übermittelt wird. Ohne eine datengestützte, analytische Herangehensweise können Kampagnen leicht Chancen verpassen oder nur schwer an Boden gewinnen.

Durch mit historischen Kampagnendaten unterstütztes Machine Learning kann diese Lösungsarchitektur beim Voraussagen von Kundenreaktionen helfen. Darüber hinaus bietet sie Ihnen einen optimierten Plan zum Vernetzen mit Ihren Leads. Dieser empfiehlt Ihnen z.B. die optimalen Kanäle (E-Mail, SMS, Kaltanruf, usw.), den am besten geeigneten Wochentag und die günstigste Tageszeit.

Wenn Sie Ihre Kampagnen mit vorausschauendem Marketing optimieren, können Sie Ihre Vertriebsleads und das Eintreiben von Lizenzgebühren verbessern und starke Rendite für Ihre Marketinginvestitionen erreichen.

Durch diese Architektur ist das effiziente Behandeln von Big Data in Spark mit Microsoft R Server möglich.

Kampagnen zum vorausschauenden Marketing mit Machine Learning und SparkErfahren Sie, wie Sie ein Machine Learning-Modell mit Microsoft R Server in Clustern von Azure Spark für HDInsight erstellen können, um Aktionen zum Maximieren des Anschaffungskurses zu empfehlen.DashboardMachine LearningHDInsightBlob Storage

Implementierungsleitfaden

Produkte/Beschreibung Dokumentation

HDInsight

Microsoft R Server in Clustern von HDInsight Spark bietet verteilte und skalierbare Funktionen für Machine Learning für Big Data, während es die Leistung von R Server und Apache Spark miteinander vereint.

Power BI bietet ein interaktives Dashboard mit Visualisierungen, die in SQL Server gespeicherte Daten verwenden, um Entscheidungen bezüglich der Vorhersagen zu treffen.

Speicherkonten

Azure Storage speichert Kampagnen- und Leaddaten.

Machine Learning Studio

Mit Machine Learning können Sie ganz einfach Predictive Analytics-Lösungen in der Cloud entwerfen, testen, operationalisieren und verwalten.

Zugehörige Lösungsarchitekturen

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