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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.

Personalised marketing solutionsFind essential technology to market your products with personalised offers. Individualise your marketing for greater customer response using big-data insights.Cosmos DB(Azure Services)DashboardBrowserAzureStream Analytics (NearReal-Time Aggregates)Input EventsEvent HubColdStartProduct AffinityMaching Learning(Product Affinity)RawStream DataPersonalized OfferLogic

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 di Azure 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 di Azure

Cache Redis di Azure 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