Ignora esplorazione

Clienti a 360°

Una comprensione completa della relazione tra interessi dei clienti e modelli di acquisto è un componente essenziale di qualsiasi operazione di business intelligence per la vendita al dettaglio. Questa soluzione implementa un processo di aggregazione dei dati dei clienti in un profilo a "360°" e usa modelli avanzati di Machine Learning basati sull'affidabilità e sulle capacità di elaborazione di Azure per fornire informazioni dettagliate predittive su clienti simulati.

Customer 360A deep understanding between customer interests and purchasing patterns is a critical component of any retail business intelligence operation. This solution implements a process of aggregating customer data into a “360 degree” profile, and uses advanced machine learning models backed by the reliability and processing power of Azure to provide predictive insights on simulated customers.Python Web JobEvent HubETL (Python)Machine LearningTrained modelStream AnalyticsAzure StorageBrowsing DataBatch ETL and Predictive Pipeline12SQL DWDemographics, products, purchasesMerged customer profilew/ engineered featuresEnriched customer profile with predictionsHD Insight(Spark R Server)Enriched customer profilesPower BI Dashboard3456

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Customer 360A deep understanding between customer interests and purchasing patterns is a critical component of any retail business intelligence operation. This solution implements a process of aggregating customer data into a “360 degree” profile, and uses advanced machine learning models backed by the reliability and processing power of Azure to provide predictive insights on simulated customers.Python Web JobEvent HubETL (Python)Machine LearningTrained modelStream AnalyticsAzure StorageBrowsing DataBatch ETL and Predictive Pipeline12SQL DWDemographics, products, purchasesMerged customer profilew/ engineered featuresEnriched customer profile with predictionsHD Insight(Spark R Server)Enriched customer profilesPower BI Dashboard3456

Un generatore di dati trasmette eventi dei clienti simulati in un Hub eventi

Un processo di Analisi di flusso legge dall'Hub eventi ed esegue le aggregazioni

Analisi di flusso salva in modo permanente i dati raggruppati in base al tempo in un archivio BLOB di Azure

Un processo Spark in esecuzione in HDInsight unisce i dati di esplorazione dei clienti più recenti con i dati cronologici relativi agli acquisti e i dati demografici per creare un profilo utente consolidato

Un secondo processo Spark assegna punteggi a ogni profilo dei clienti rispetto a un modello di Machine Learning per prevedere modelli di acquisto futuri (ad esempio, la probabilità che un determinato cliente effettui un acquisto nei 30 giorni successivi e in tale caso in quale categoria di prodotto)

Le previsioni e altri dati del profilo vengono visualizzati e condivisi come grafici e tabelle in Power BI Online

  1. 1 Un generatore di dati trasmette eventi dei clienti simulati in un Hub eventi
  2. 2 Un processo di Analisi di flusso legge dall'Hub eventi ed esegue le aggregazioni
  3. 3 Analisi di flusso salva in modo permanente i dati raggruppati in base al tempo in un archivio BLOB di Azure
  1. 4 Un processo Spark in esecuzione in HDInsight unisce i dati di esplorazione dei clienti più recenti con i dati cronologici relativi agli acquisti e i dati demografici per creare un profilo utente consolidato
  2. 5 Un secondo processo Spark assegna punteggi a ogni profilo dei clienti rispetto a un modello di Machine Learning per prevedere modelli di acquisto futuri (ad esempio, la probabilità che un determinato cliente effettui un acquisto nei 30 giorni successivi e in tale caso in quale categoria di prodotto)
  3. 6 Le previsioni e altri dati del profilo vengono visualizzati e condivisi come grafici e tabelle in Power BI Online