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.

개인 설정된 마케팅 솔루션개인화된 오퍼링을 통해 제품을 마케팅하는 데 중요한 기술을 찾아보십시오. 빅 데이터 인사이트를 사용하여 고객 응답을 향상시키도록 마케팅을 개별화하십시오.Cosmos DB(Azure Services)DashboardBrowserAzureStream Analytics (NearReal-Time Aggregates)Input EventsEvent HubColdStartProduct AffinityMaching Learning(Product Affinity)RawStream DataPersonalized OfferLogic

Guía sobre la implementación

Productos/descripción Documentación

Event Hubs

Event Hubs ingiere datos de la secuencia de clic sin procesar de Functions y los pasa a Stream Analytics.

Azure Stream Analytics

Stream Analytics agrega clics casi en tiempo real por producto, oferta y usuario para escribir en Azure Cosmos DB y también archiva datos de la secuencia de clic sin procesar en Azure Storage.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB almacena datos agregados a los que se accede mediante clics sobre usuarios, productos y ofertas, así como información sobre el perfil de usuario.

Cuentas de almacenamiento

Azure Storage almacena datos de la secuencia de clic sin procesar archivados procedentes de Stream Analytics.

Azure Functions

Azure Functions obtiene datos de la secuencia de clic de usuarios de un sitio web y lee el historial existente del usuario desde Azure Cosmos DB. Después, estos datos se ejecutan en el servicio web Machine Learning o se usan junto con los datos de inicio en frío en Azure Cache for Redis para obtener puntuaciones de afinidad de productos. Las puntuaciones de la afinidad de productos se usan con la lógica de la oferta personalizada para determinar qué oferta resulta más relevante para presentarla al usuario.

Machine Learning Studio

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

Azure Cache for Redis

Azure Cache for Redis almacena puntuaciones de afinidad de productos de inicio en frío calculadas previamente para usuarios sin historial.

Power BI visualiza los datos de la actividad del usuario y las ofertas presentadas mediante la lectura de datos desde Cosmos DB.

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