Arquitectura de solución: Optimización de marketing con Machine Learning

En las campañas de marketing, no se trata solo del mensaje que se transmite. Cuándo y cómo se entrega ese mensaje son factores igualmente importantes. Sin un enfoque analítico basado en datos, es fácil que las campañas pierdan oportunidades o que lo tengan difícil para ganar terreno.

Con el aprendizaje automático informado con datos de campaña históricos, esta solución ayuda a predecir las respuestas de los clientes y recomienda un plan optimizado para entrar en contacto con los clientes potenciales, que incluye los mejores canales (correo electrónico, SMS, telemarketing, etc.), el mejor día de la semana y el mejor momento del día.

La optimización de sus campañas con el aprendizaje automático contribuye a mejorar la generación tanto de clientes potenciales como de ingresos, y puede ofrecer una fuerte rentabilidad de la inversión en marketing.

En esta solución, SQL Server R Services lleva el proceso a los datos ejecutando R en el equipo que hospeda la base de datos.

Implementar en Azure

Utilizar la siguiente plantilla predefinida para implementar esta arquitectura en Azure

Implementar en Azure

Visualización de la solución implementada

Power BI SQL Database Machine Learning

Guía sobre la implementación

Productos/descripción Documentación

SQL Server R Services

SQL Server almacena los datos de las campañas y de los clientes potenciales. Proporciona modelos de entrenamiento y predicción, y los resultados predichos para usarlos con R.

Machine Learning Studio

Machine Learning ayuda a diseñar, probar, utilizar y administrar soluciones de análisis predictivo en la nube.

Power BI

Power BI ofrece un panel interactivo con visualización que usa los datos almacenados en SQL Server para sustentar la toma de decisiones sobre predicciones.

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