Architecture de solution : Campagnes de marketing prédictif avec Machine Learning et Spark

Dans les campagnes marketing, le message communiqué compte tout autant que la façon dont il est émis et du moment choisi. Sans approche analytique pilotée par les données, les campagnes peuvent facilement manquer des opportunités ou avoir du mal à susciter de l’intérêt.

Par le biais du Machine Learning qui est informé par les données de campagne historiques, cette architecture de solution aide à prédire les réponses des clients et recommande un plan optimisé pour la communication avec vos leads, notamment le canal (e-mail, SMS, appel, etc.), le jour de la semaine et l’heure les plus adaptés.

Optimiser vos campagnes avec un marketing prédictif permet d’améliorer le nombre de leads et les revenus et peut fournir un fort ROI pour vos investissements marketing.

Cette architecture permet de gérer efficacement le Big Data sur Spark avec Microsoft R Server.

Déployer dans Azure

Le modèle prédéfini suivant permet de déployer cette architecture dans Azure

Déployer dans Azure
Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

Conseils sur l’implémentation

Produits Documentation

Apache Spark pour Azure HDInsight

Microsoft R Server sur des clusters HDInsight Spark fournit des fonctionnalités Machine Learning scalables et distribuées pour le Big Data, en combinant la puissance de R Server et d’Apache Spark.

Power BI

Power BI fournit un tableau de bord interactif avec une visualisation qui utilise les données stockées dans SQL Server pour prendre des décisions en fonction des prédictions.

Stockage

Stockage Azure stocke les données sur les campagnes et leads.

Machine Learning

Machine Learning vous aide à concevoir, de tester, de rendre opérationnelles et de gérer facilement des solutions d’analyse prédictive dans le cloud.

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