Architettura della soluzione: Soluzioni marketing personalizzate

Il marketing personalizzato è essenziale per la fidelizzazione dei clienti e per mantenere la redditività. Raggiungere e coinvolgere i clienti risulta sempre più difficile e le offerte generiche vengono ignorate o perse con facilità. I sistemi di marketing attuali non riescono a sfruttare i dati utili per risolvere questo problema.

Gli addetti al marketing che usano sistemi intelligenti e analizzano quantità elevatissime di dati possono fornire offerte a rilevanza e personalizzazione elevate a ogni utente, distinguendosi dai messaggi secondari e incrementando il coinvolgimento. Ad esempio, i rivenditori possono fornire offerte e contenuti in base agli interessi e alle preferenze specifiche di ogni cliente, proponendo i prodotti alle persone più propense ad acquistarli.

Personalizzando le offerte, potrai offrire un'esperienza individualizzata a ogni cliente attuale o potenziale, incrementando il coinvolgimento e migliorando la conversione, il valore globale e la fidelizzazione dei clienti.

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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

Linee guida di implementazione

Prodotti/Descrizione Documentazione

Hub eventi

Hub eventi inserisce dati non elaborati di tipo clickstream da Funzioni e li passa ad Analisi di flusso.

Analisi di flusso

Analisi di flusso aggrega i clic in tempo quasi reale per prodotto, offerta e utente per la scrittura in Azure Cosmos DB e archivia anche i dati clickstream non elaborati in Archiviazione di Azure.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB archivia dati aggregati di clic per utente, prodotto e offerta, oltre che per informazioni relative al profilo utente.

Archiviazione

Archiviazione di Azure archivia i dati clickstream non elaborati da Analisi di flusso.

Funzioni

Funzioni di Azure accetta dati di tipo clickstream degli utenti dal sito Web e legge la cronologia degli utenti esistenti da Azure Cosmos DB. Questi dati vengono quindi sottoposti al servizio Web di Machine Learning oppure vengono usati insieme ai dati relativi all'avvio a freddo nella Cache Redis per ottenere punteggi relativi all'affinità dei prodotti. I punteggi relativi all'affinità dei prodotti vengono usati con la logica di offerta personalizzata per determinare l'offerta più rilevante da presentare all'utente.

Machine Learning Studio

Machine Learning ti aiuta a progettare, testare, rendere operative e gestire soluzioni di analisi predittiva nel cloud in tutta semplicità.

Cache Redis

Cache Redis archivia i punteggi relativi all'affinità dei prodotti e i dati relativi all'avvio a freddo per gli utenti senza cronologia.

Power BI

Power BI visualizza i dati relativi alle attività e le offerte presentate tramite la lettura dei dati disponibili in Cosmos DB.

Architetture delle soluzioni correlate

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

Semplice sito Web di marketing digitale

Inizia in tutta semplicità con il sistema di gestione dei contenuti che ti permettere di gestire facilmente la messaggistica nel tuo sito Web in tempo reale da un browser, senza alcuna competenza nella scrittura di codice.

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

App per dispositivi mobili consumer basate su attività

Un back-end mobile usato da app client di iOS, Android e Windows. Usa Xamarin o gli SDK client nativi per creare un'app client per dispositivi mobili che supporti la sincronizzazione offline, anche per i file di immagine. L'autenticazione del servizio app viene usata per connettersi a un provider di identità, mentre l'archiviazione BLOB di Azure viene usata per archiviare immagini in modo conveniente e scalabile.

Altre informazioni