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.
Implementierungsleitfaden
Produkte/Beschreibung | Dokumentation | |
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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. | |
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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
Sagen Sie zukünftige Kundennachfragen voraus und optimieren Sie die Preise, um die Rentabilität mit Big Data- und Advanced Analytics-Diensten von Microsoft Azure zu erhöhen.
Weitere InformationenLernen Sie unverzichtbare Technologien kennen, um Ihre Produkte durch personalisierte Angebote zu vermarkten. Individualisieren Sie Ihre Marketingmaterialien durch die mit Big Data gewonnenen Erkenntnisse, um eine bessere Kundenreaktion zu erzielen.
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