Megoldásarchitektúra: Személyre szabott marketing-megoldások

A személyre szabott marketing elengedhetetlen az vásárlók hűségének erősítéséhez és a jövedelmezőség fenntartásához. A vásárlók megkeresése és bevonása nehezebb, mint valaha és az általános ajánlatok felett könnyen átsiklanak, vagy figyelmen kívül hagyják őket. A jelenlegi marketing-rendszerek nem használják ki az ezt a problémát megoldani képes adatokat.

Az intelligens rendszereket használó és hatalmas adattömegeket elemző marketingszakemberek képesek erősen célzott és személyre szabott ajánlatokat tenni az egyes felhasználóknak, kiemelkednek az mezőnyből és felkeltik az érdeklődést. A kereskedők például az egyes vásárlók egyedi érdeklődésének és elvárásainak megfelelő ajánlatokat és tartalmat kínálhatnak, olyanoknak bemutatva a termékeiket, akik a legvalószínűbben vásárolják meg azokat.

Az ajánlatok személyre szabásával minden meglévő és leendő vásárlónak egyedi élmény nyújtható, erősítve a kötődést, javítva a kapcsolattartást, a hosszú távú jövedelmezőséget és a vásárlók megtartását.

Üzembe helyezés az Azure-ban

Az architektúra Azure-ban történő üzembe helyezéséhez használhatja az alábbi, előre elkészített sablont

Üzembe helyezés az Azure-ban

Keresés a GitHubon

Cosmos DB (Azu r e Se r vices) Dashb o a r d B r owser Azu r e S t r eam Anal y tics (Near R eal-Time Agg r ega t es) Input E v ents E v ent Hub Cold S ta r t P r oduct Affinity Maching Lea r ning (P r oduct Affinity) Raw S t r eam Data P e r sonalized Offer Logic

Implementálási segédlet

Termék Dokumentáció

Azure Event Hubs-eseményközpontok

Az Event Hubs betölti a Functions-ből származó nyers kattintásinapló-adatokat, majd átadja azokat a Stream Analyticsnek.

Stream Analytics

A Stream Analytics közel valós időben összesíti az Azure Cosmos DB-ben rögzítendő kattintásokat termék, ajánlat és felhasználó szerint, emellett pedig archiválja a nyers kattintásinapló-adatokat az Azure Storage szolgáltatásban.

Azure Cosmos DB

Az Azure Cosmos DB tárolja az összesített adatokat a kattintásokról felhasználónként, termékekként és ajánlatokként, valamint a felhasználói profil adatait.

Storage

Az Azure Storage a Stream Analyticsből származó archivált nyers kattintásinapló-adatokat tárolja.

Functions

Az Azure Functions fogadja a felhasználói kattintásinapló-adatokat a webhelyről, és kiolvassa a felhasználóhoz tartozó meglévő előzményeket az Azure Cosmos DB-ből. Ezeket az adatokat aztán a Machine Learning webszolgáltatáson keresztülfuttatva vagy a Redis Cache hidegindítási adataival együtt használva állít elő termék-affinitási értékeket. A termék-affinitási értékeket a személyre szabott ajánlat logikával felhasználva megállapítható, hogy melyik a felhasználóhoz leginkább illő, neki felkínálandó ajánlat.

Machine Learning Studio

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

Redis Cache

A Redis Cache előre kiszámított hidegindítási termék-affinitási értékeket tárol az előzmények nélküli felhasználókhoz.

Power BI

A Power BI megjeleníti a felhasználói tevékenységi adatokat és a Cosmos DB-ből beolvasott adatok által nyújtott ajánlatokat.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák

Browser Application Insights CDN SQL Database Redis Cache CMS on Web App

Egyszerű digitálismarketing-webhely

Kezdje egyszerűen a tartalomkezelő rendszerrel, amellyel könnyedén valósíthatja meg webhelyén a valós idejű üzenetküldést – közvetlenül a böngészőből, programozási ismeretek nélkül is.

Részletek
Application Insights App Service Phone & Tablet Offline sync HockeyApp Continuous integrationand deployment SQL Database Identity provider Blob Storage

Feladatalapú fogyasztói mobilalkalmazás

Ez egy olyan mobilháttérmodul, amelyet az iOS, az Android és a Windows ügyfélalkalmazásai is használnak. A Xamarinnal és a natív ügyféloldali SDK-kkal kapcsolat nélküli üzemmódban történő szinkronizálást (akár képfájlok szinkronizálását is) támogató mobil ügyfélalkalmazásokat is fejleszthet. Az App Service-hitelesítés segítségével identitásszolgáltatókhoz kapcsolódhat, az Azure Blob Storage pedig segít a lemezképek költséghatékony és skálázható tárolásában.

Részletek