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Ofertas personalizadas

En el entorno de hoy en día tan competitivo y conectado, las empresas modernas ya no pueden sobrevivir con contenido en línea genérico y estático. Además, las estrategias de marketing que usan herramientas tradicionales suelen ser caras, difíciles de implementar y no generan la rentabilidad de la inversión deseada. Estos sistemas no suelen sacar el máximo provecho a los datos recopilados para crear una experiencia de usuario más personalizada.

Presentar ofertas personalizadas para el usuario se ha convertido en un aspecto fundamental para aumentar la fidelidad del cliente y mantener la rentabilidad. En un sitio web minorista, los clientes desean encontrar sistemas inteligentes que presenten ofertas y contenido basados en sus preferencias e intereses exclusivos. Los equipos de marketing digital de hoy en día pueden crear esta inteligencia con los datos generados a partir de todos los tipos de interacciones del usuario. Mediante el análisis de cantidades masivas de datos, los vendedores tienen la oportunidad exclusiva de realizar ofertas personalizadas de gran relevancia a cada usuario. No obstante, crear una infraestructura de macrodatos confiable y escalable y desarrollar modelos de aprendizaje automático sofisticados que cada usuario pueda personalizar no son tareas fáciles.

Personalized OffersIn today's highly competitive and connected environment, modern businesses can no longer survive with generic, static online content. Furthermore, marketing strategies using traditional tools are often expensive, hard to implement, and do not produce the desired return on investment. These systems often fail to take full advantage of the data collected to create a more personalized experience for the user.User ActionSimulationPersonalized OfferLogicSystem ResponseQueueUser ActionQueueEvent HubStream AnalyticsPower BIMachine LearningCold StartProduct AffinityUserDocument DBProductOffersReferenceProduct ViewsOffer ViewsCache Update LogicAzure ServicesRaw Stream Data12354

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Personalized OffersIn today's highly competitive and connected environment, modern businesses can no longer survive with generic, static online content. Furthermore, marketing strategies using traditional tools are often expensive, hard to implement, and do not produce the desired return on investment. These systems often fail to take full advantage of the data collected to create a more personalized experience for the user.User ActionSimulationPersonalized OfferLogicSystem ResponseQueueUser ActionQueueEvent HubStream AnalyticsPower BIMachine LearningCold StartProduct AffinityUserDocument DBProductOffersReferenceProduct ViewsOffer ViewsCache Update LogicAzure ServicesRaw Stream Data12354

La actividad del usuario en el sitio web se simula con una instancia de Azure Functions y un par de colas de Azure Storage.

La funcionalidad de ofertas personalizadas se implementa como una función de Azure. Se trata de la función clave que enlaza todo para generar una oferta y actividad de registro. Los datos se leen de Azure Redis Cache y Azure DocumentDB y las puntuaciones de afinidad de los productos se calculan desde Azure Machine Learning (si no existe ningún historial del usuario, las afinidades calculadas previamente se leen de Azure Redis Cache).

Los datos sin procesar de actividad del usuario (clics en ofertas y productos), las ofertas presentadas a los usuarios y los datos de rendimiento (para Azure Functions y Azure Machine Learning) se envían al centro de eventos de Azure.

La oferta se devuelve al usuario. En la simulación, esto se hace mediante la escritura en una cola de Azure Storage y la recopilación realizada por una función de Azure, para producir la siguiente acción del usuario.

Azure Stream Analytics analiza los datos para proporcionar análisis casi en tiempo real del flujo de entrada procedente de Azure Event Hub. Los datos agregados se envían a Azure DocumentDB. Los datos sin procesar se envían al almacenamiento de Azure Data Lake.

  1. 1 La actividad del usuario en el sitio web se simula con una instancia de Azure Functions y un par de colas de Azure Storage.
  2. 2 La funcionalidad de ofertas personalizadas se implementa como una función de Azure. Se trata de la función clave que enlaza todo para generar una oferta y actividad de registro. Los datos se leen de Azure Redis Cache y Azure DocumentDB y las puntuaciones de afinidad de los productos se calculan desde Azure Machine Learning (si no existe ningún historial del usuario, las afinidades calculadas previamente se leen de Azure Redis Cache).
  3. 3 Los datos sin procesar de actividad del usuario (clics en ofertas y productos), las ofertas presentadas a los usuarios y los datos de rendimiento (para Azure Functions y Azure Machine Learning) se envían al centro de eventos de Azure.
  1. 4 La oferta se devuelve al usuario. En la simulación, esto se hace mediante la escritura en una cola de Azure Storage y la recopilación realizada por una función de Azure, para producir la siguiente acción del usuario.
  2. 5 Azure Stream Analytics analiza los datos para proporcionar análisis casi en tiempo real del flujo de entrada procedente de Azure Event Hub. Los datos agregados se envían a Azure DocumentDB. Los datos sin procesar se envían al almacenamiento de Azure Data Lake.

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