솔루션 아키텍처: 기계 학습 및 Spark를 사용하는 예측 마케팅 캠페인

마케팅 캠페인은 전달되는 메시지 이상의 의미가 있습니다. 메시지가 전달되는 시기와 방법이 중요합니다. 데이터 기반의 분석 방법을 사용하지 않는 캠페인은 쉽게 기회를 놓치거나 관심을 받기 힘듭니다.

과거 캠페인 데이터로부터 정보를 얻는 기계 학습을 통해 이 솔루션 아키텍처는 고객 반응을 예측하고 사용할 최상의 채널(메일, SMS, 판촉 전화 등), 최적 요일, 최적 시간을 비롯하여 잠재 고객과 연결하기 위해 최적화된 계획을 추천하는 데 도움이 됩니다.

예측 마케팅으로 캠페인을 최적화하면 잠재 고객 및 수익 창출을 모두 향상하고 마케팅 투자에 대해 강력한 ROI를 제공할 수 있습니다.

이 아키텍처를 통해 Microsoft R Server에서 Spark의 빅 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Azure에 배포

미리 빌드된 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 Azure에 배포하세요.

Azure에 배포
Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

구현 지침

제품 설명서

Azure HDInsight용 Apache Spark

HDInsight Spark 클러스터의 Microsoft R Server는 R Server와 Apache Spark의 기능을 결합하여 빅 데이터에 대해 분산된 확장 가능한 기계 학습 기능을 제공합니다.

Power BI

Power BI는 예측에 관한 결정을 내릴 수 있도록 SQL Server에 저장된 데이터를 사용하는 시각화를 통해 대화형 대시보드를 제공합니다.

Storage

Azure Storage는 캠페인 및 잠재 고객 데이터를 저장합니다.

Machine Learning Studio

Machine Learning을 통해 클라우드에서 예측 분석 솔루션을 쉽게 설계, 테스트, 운용 및 관리할 수 있습니다.

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마케팅에 대한 수요 예측 및 가격 최적화

Microsoft Azure의 빅 데이터 및 고급 분석 서비스를 사용하여 수익성을 최대화하기 위해 미래 고객 수요를 예측하고 가격을 최적화하세요.

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