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맞춤형 제안

Azure Event Hubs
Azure 기능
Azure Machine Learning
Azure Storage
Azure Stream Analytics

솔루션 아이디어

이 문서는 솔루션 아이디어입니다. 잠재적인 사용 사례, 대체 서비스, 구현 고려 사항 또는 가격 책정 지침과 같은 추가 정보로 콘텐츠를 확장하려면 GitHub 피드백을 제공하여 알려주세요.

이 솔루션은 여러 원본의 데이터를 분석하는 기계 학습 모델을 사용하여 고객 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 인텔리전트 마케팅 시스템을 빌드합니다. 사용되는 주요 기술에는 Intelligent Recommendations 및 Azure Personalizer가 포함됩니다.

아키텍처

Architecture diagram that shows how personalized offers are generated by incorporating product and offer views.

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데이터 흐름

  1. Azure Function 앱은 원시 사용자 활동(예: 제품 및 제안 클릭)과 웹 사이트의 사용자에게 제공되는 제품을 캡처합니다. 활동이 Azure Event Hubs로 전송됩니다. 사용자 활동이 제공되지 않는 영역에서 시뮬레이션된 사용자 활동은 Azure Cache for Redis에 저장됩니다.
  2. Azure Stream Analytics는 데이터를 분석하여 Azure Event Hubs 인스턴스의 입력 스트림에 대해 실시간에 가까운 분석을 제공합니다.
  3. 집계된 데이터는 Azure Cosmos DB for NoSQL로 전송됩니다.
  4. Power BI는 집계된 데이터에 대한 인사이트를 찾는 데 사용됩니다.
  5. 원시 데이터는 Azure Data Lake Storage로 전송됩니다.
  6. Intelligent Recommendations는 Azure Data Lake Storage의 원시 데이터를 사용하고 Azure Personalizer에 권장 사항을 제공합니다.
  7. Personalizer 서비스는 상황에 맞는 최고의 맞춤형 제품 및 제안을 제공합니다.
  8. 시뮬레이션된 사용자 활동 데이터는 Personalizer 서비스에 제공되어 개인화된 제품 및 제안을 제공합니다.
  9. 결과는 사용자가 액세스하는 웹앱에서 제공됩니다.
  10. 사용자 피드백은 표시된 제안 및 제품에 대한 사용자의 반응에 따라 캡처됩니다. 보상 점수는 시간에 따라 성능을 향상하도록 Personalizer 서비스에 제공됩니다.
  11. Intelligent Recommendations에 대한 재학습을 통해 더 나은 권장 사항을 얻을 수 있습니다. 이 프로세스는 Azure Data Lake Storage에서 새로 고친 데이터를 사용하여 수행할 수도 있습니다.

구성 요소

  • Event Hubs는 완전 관리형 스트리밍 플랫폼입니다. 이 솔루션에서 Event Hubs는 실시간 소비 데이터를 수집합니다.
  • Stream Analytics는 실시간 서버리스 스트림 처리를 제공합니다. 이 서비스는 클라우드 및 에지 디바이스에서 쿼리를 실행하는 방법을 제공합니다. 이 솔루션에서 Stream Analytics는 스트리밍 데이터를 집계하고 시각화 및 업데이트에 사용할 수 있게 합니다.
  • Azure Cosmos DB는 전 세계에 배포된 다중 모델 데이터베이스입니다. Azure Cosmos DB를 사용하면 솔루션에서 여러 지리적 지역에 걸쳐 탄력적으로 처리량과 스토리지의 크기를 조정할 수 있습니다. Azure Cosmos DB for NoSQL은 데이터를 문서 형식으로 저장하며 Azure Cosmos DB에서 제공하는 여러 데이터베이스 API 중 하나입니다. 이 솔루션의 GitHub 구현에서 DocumentDB는 고객, 제품 및 제안 정보를 저장하는 데 사용되었지만 Azure Cosmos DB for NoSQL을 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 안녕하세요 DocumentDB 고객님, Azure Cosmos DB에 오신 것을 환영합니다!를 참조하세요.
  • Storage는 개체, 파일, 디스크, 큐 및 테이블 스토리지를 포함하는 클라우드 스토리지 솔루션입니다. 서비스에는 데이터를 전송, 공유 및 백업하기 위한 하이브리드 스토리지 솔루션 및 도구가 포함됩니다. 이 솔루션은 Storage를 사용하여 사용자 상호 작용을 시뮬레이션하는 큐를 관리합니다.
  • Functions는 애플리케이션을 빌드하는 데 사용할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 플랫폼입니다. Functions를 사용하면 트리거 및 바인딩을 사용하여 서비스를 통합할 수 있습니다. 이 솔루션은 Functions를 사용하여 사용자 시뮬레이션을 조정합니다. Functions는 맞춤형 제품을 생성하는 핵심 구성 요소이기도 합니다.
  • Machine Learning은 기계 학습 모델을 학습, 배포, 자동화, 관리 및 추적할 수 있는 클라우드 기반 환경입니다. 여기서 Machine Learning은 각 사용자의 기본 설정 및 제품 기록을 사용하여 제품에 대한 사용자 선호도 점수 매기기를 제공합니다.
  • Azure Cache for Redis는 Redis 소프트웨어를 기반으로 하는 메모리 내 데이터 저장소를 제공합니다. Azure Cache for Redis는 완전 관리형 제품으로 오픈 소스 Redis 기능을 제공합니다. 이 솔루션에서 Azure Cache for Redis는 이용 가능한 사용자 기록이 없는 고객에게 미리 계산된 제품 선호도를 제공합니다.
  • Power BI는 대화형 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 기능을 제공하는 비즈니스 분석 서비스입니다. 사용하기 쉬운 인터페이스를 통해 고유한 보고서 및 대시보드를 만들 수 있습니다. 이 솔루션은 Power BI를 사용하여 시스템에서 실시간 활동을 표시합니다. 예를 들어 Power BI는 Azure Cosmos DB for NoSQL의 데이터를 사용하여 다양한 제품에 대한 고객 응답을 표시합니다.
  • Data Lake Storage는 대량의 데이터를 데이터 고유의 원시 형식으로 포함하는 스케일링 가능한 스토리지 리포지토리입니다.

솔루션 세부 정보

경쟁이 치열하고 연결되어 있는 오늘날의 환경에서 현대 비즈니스는 일반적이고 정적인 온라인 콘텐츠에서 더 이상 존속할 수 없습니다. 더욱이 기존 도구를 사용하는 마케팅 전략은 비용이 많이 들고 구현하기 어려울 수 있습니다. 결과적으로, 원하는 투자 수익을 얻지 못합니다. 이러한 시스템은 사용자를 위한 더 효율적인 맞춤형 환경을 만들 때 수집된 데이터를 최대한 활용하지 못하는 경우가 많습니다.

각 사용자에 맞게 맞춤화된 제품을 제시하는 것은 고객 충성도를 구축하고 수익성을 유지하는 데 필수적입니다. 소매 웹 사이트에서 고객은 고유한 관심사와 기본 설정에 따라 제품 및 콘텐츠를 제공하는 지능형 시스템을 선호합니다. 오늘날의 디지털 마케팅 팀은 모든 유형의 사용자 상호 작용에서 생성된 데이터를 사용하여 이 인텔리전스를 구축할 수 있습니다.

이제 마케터는 방대한 양의 데이터를 분석하여 각 사용자에게 관련성이 높은 맞춤형 제품을 제공할 수 있습니다. 그러나 안정적이고 확장 가능한 빅 데이터 인프라를 구축하는 것은 간단하지 않습니다. 또한 각 사용자에 맞게 맞춤화된 정교한 기계 학습 모델을 개발하는 것도 까다로운 작업입니다.

Intelligent Recommendations는 사용자 상호 작용 및 메타데이터를 기반으로 하는 항목 권장 사항과 같이 원하는 결과를 끌어내는 기능을 제공합니다. 판매 가능한 제품, 미디어, 문서, 제안 등과 같은 모든 콘텐츠 형식을 홍보하고 개인화하는 데 사용할 수 있습니다.

Azure Personalizer는 Azure Cognitive Services에 속한 서비스입니다. 구매자에게 어떤 상품을 제안할지 결정하거나 최적의 광고 위치를 파악하는 데 사용할 수 있습니다. Personalizer는 추가 마지막 단계 순위 지정의 역할을 합니다. 권장 사항이 사용자에게 표시되면 사용자의 반응을 모니터링하고 Personalizer 서비스에 다시 보상 점수로 보고합니다. 이 프로세스는 서비스가 지속적으로 학습되도록 하고, 수신된 컨텍스트 정보에 따라 최상의 항목을 선택하는 Personalizer의 기능을 향상합니다.

Microsoft Azure는 맞춤형 제품 솔루션을 빌드하기 위한 모든 필수 요소인 데이터 수집, 데이터 스토리지, 데이터 처리 및 고급 분석 구성 요소 영역에서 뛰어난 분석 도구를 제공합니다.

시스템 통합 업체

학습된 SI(시스템 통합자)를 고용하여 이 솔루션을 구현할 때 시간을 절약할 수 있습니다. SI는 개념 증명을 개발하며 솔루션을 배포하고 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

잠재적인 사용 사례

이 솔루션은 고객 데이터(조회 및/또는 구매한 제품)를 기반으로 하는 상품 및 서비스 마케팅에 적용됩니다. 다음 영역에서 적용할 수 있습니다.

  • 전자 상거래 - 개인 설정이 고객 행동 및 제품 권장 사항과 함께 널리 사용되는 영역입니다.

  • 소매 - 이전 구매 데이터를 기반으로 제품에 권장 사항 및 제안을 제공할 수 있습니다.

  • 통신 - 이 영역의 사용자 상호 작용에 따라 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 다른 산업에 비해 제품 및 제안 범위가 제한될 수 있습니다.

참가자

Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 원래 다음 기여자가 작성했습니다.

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