Navigáció kihagyása

Megoldásarchitektúra: A marketing optimalizálása gépi tanulással

A marketingkampányok nem csupán az üzenetek átadásáról szólnak: ugyanannyira fontos az, hogy az üzenetet mikor és hogyan adják át. Az adatokon alapuló elemző megközelítés hiányában fennáll a veszély, hogy a kampányok kiváló lehetőségeket szalasztanak el, és nem érik el a megfelelő hatásfokot.

Ez a megoldás a korábbi kampányok előzményadatait használja gépi tanuláshoz, amellyel lehetővé teszi az ügyfélreakciók előrejelzéseit, és egy olyan optimalizált tervet javasol, amellyel hatékonyan megszólíthatja a potenciális ügyfeleket. A javaslatok között szerepelnek többek között a leginkább megfelelő csatornák (például e-mail, SMS, hideghívás stb.), a hét legoptimálisabb napja és a napon belüli időszak.

A kampányok gépi tanulással való optimalizálása javíthatja az értékesítési érdeklődést és a bevételnövekedést, és így jelentősen növelheti a marketing célú befektetések megtérülési rátáját.

Ebben a megoldásban az SQL Server R Services a számítást viszi az adatokhoz, ugyanis az adatbázist futtató számítógépen futtatja az R-t.

機械学習を用いたマーケティングの最適化SQL Server 2016 と R Services で機械学習モデルを構築し、マーケティング キャンペーンを最適化して管理する方法をご覧ください。Power BI SQL DatabaseMachine Learning

Implementálási segédlet

Termékek/Leírás Dokumentáció

SQL Server R Services

A kampány és az érdeklődések adatait az SQL Server tárolja. Az R-alapú elemzés betanítást, prediktív modelleket és prediktív eredményeket kínál az R-rel való felhasználásra.

Machine Learning Studio

A Machine Learning összetevővel könnyedén megtervezhetők, tesztelhetők, üzembe helyezhetők és felügyelhetők a felhőbeli prediktív elemzési megoldások.

Power BI

A Power BI egy olyan interaktív irányítópultot tesz elérhetővé, amely az SQL Serverben tárolt, az előrejelzéseket segítő adatokat jeleníti meg.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák