Arquitectura de solución: Soluciones de marketing personalizadas

El marketing personalizado es fundamental para fomentar la fidelización de clientes y mantener la rentabilidad. Captar clientes y conseguir su afiliación es más complicado que nunca, por lo que es muy probable que las ofertas genéricas se ignoren o descarten. Los sistemas de marketing actuales no se benefician de los datos que pueden ayudar a solucionar este problema.

Los vendedores que usan sistemas inteligentes y analizan volúmenes masivos de datos pueden presentar a cada usuario ofertas muy pertinentes y personalizadas, para ir directos al grano e impulsar la afiliación. Por ejemplo, los distribuidores pueden hacer ofertas y contenido adaptados a los intereses y las preferencias exclusivos de cada cliente, presentando los productos ante aquellas personas más propensas a comprarlos.

Con la personalización de las ofertas, ofrecerá una experiencia personalizada a cada cliente actual o potencial, lo que le permitirá impulsar la afiliación y mejorar la conversión de clientes, el valor de la vigencia y la retención.

Implementar en Azure

Utilizar la siguiente plantilla predefinida para implementar esta arquitectura en Azure

Implementar en Azure

Explorar en GitHub

Soluciones de marketing personalizadas Encuentre tecnología fundamental para comercializar sus productos con ofertas personalizadas. Personalice sus procesos de marketing para obtener más respuestas de clientes con información de macrodatos. Cosmos DB (Azure Services) Dashboard Browser Azure Stream Analytics (Near Real-Time Aggregates) Input Events Event Hub Cold Start Product Affinity Maching Learning (Product Affinity) Raw Stream Data Personalized Offer Logic

Guía sobre la implementación

Productos Documentación

Event Hubs

Event Hubs ingests raw click-stream data from Functions and passes it on to Stream Analytics.

Stream Analytics

Stream Analytics aggregates clicks in near real-time by product, offer, and user to write to Azure Cosmos DB and also archives raw click-stream data to Azure Storage.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB stores aggregated data of clicks by user, product, and offer as well as user-profile information.

Storage

Azure Storage stores archived raw click-stream data from Stream Analytics.

Functions

Azure Functions takes in user clickstream data from website and reads existing user history from Azure Cosmos DB. These data are then run through the Machine Learning web service or used along with the cold-start data in Redis Cache to obtain product-affinity scores. Product-affinity scores are used with the personalized-offer logic to determine the most relevant offer to present to the user.

Machine Learning

Machine Learning helps you easily design, test, operationalize, and manage predictive analytics solutions in the cloud.

Redis Cache

Redis Cache stores pre-computed cold-start product affinity scores for users without history.

Power BI

Power BI Visualizes user activity data as well as offers presented by reading in data from Cosmos DB.

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