Megoldásarchitektúra: Prediktív marketing jellegű kampányok gépi tanulással és a Spark használatával
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 prediktív marketinggel való optimalizálása javíthatja az értékesítési érdeklődést és a bevételnövekedést, és így jelentősen növelheti a marketing célú befektetések megtérülési rátáját.
Ez az architektúra lehetővé teszi a big data jellegű adatok hatékony kezelését a Spark és a Microsoft R Server használatával.
Implementálási segédlet
| Termékek/Leírás | Dokumentáció | |
|---|---|---|
|
HDInsight |
A HDInsight Spark-fürtökön használt Microsoft R Server az R Server és az Apache Spark hatékonyságát ötvözve kínál elosztott és skálázható gépi tanulási funkciókat big data-típusú adatokhoz. | |
|
|
A Power BI egy olyan interaktív irányítópultot tesz elérhetővé, amely az SQL Serverben tárolt, az előrejelzéseket segítő adatokat jeleníti meg. | |
|
Storage Accounts |
Az Azure Storage a kampány és az érdeklődések adatait tárolja. | |
|
Machine Learning Studio |
A Machine Learning összetevővel könnyedén megtervezhetők, tesztelhetők, üzembe helyezhetők és felügyelhetők a felhőbeli prediktív elemzési megoldások. |
Kapcsolódó megoldásarchitektúrák
Jelezze előre az ügyféligényeket, optimalizálja az árképzést, és maximalizálja a nyereségességet a Microsoft Azure big data- és speciális analitikai szolgáltatásaival.
RészletekTaláljon rá a termékei személyre szabott ajánlatokkal történő értékesítéséhez szükséges technológiára. Érjen el kedvezőbb vásárlói reakciókat egyéni marketing-módszerekkel, big data-eredmények használatával.
Részletek