Løsningsarkitektur: Optimalisert markedsføring med maskinlæring

Markedsføringskampanjer handler om mer enn bare å levere en melding. Når og hvordan den meldingen leveres er like viktig. Uten en datadrevet, analytisk tilnærming, kan kampanjer enkelt gå glipp av muligheter eller slite med å komme igang.

Gjennom maskinlæring basert på historiske kampanjedata, bidrar denne løsningsarkitekturen til å predikere kunderespons, og anbefaler en optimalisert plan for hvordan få kontakt med potensielle kunder – inkludert hvilke kanaler som vil fungere best (e-post, SMS, telefon osv.), den beste ukedagen og det beste klokkeslettet.

Hvis kampanjene optimaliseres med maskinlæring, kan de gi flere potensielle kunder og økt omsetning, og gi en svært god avkastning på investeringen i markedsføring.

I denne løsningen bringer SQL Server R-tjenester beregning til dataene ved å kjøre R på datamaskinen som drifter databasen.

Distribuer til Azure

Bruk den følgende forhåndsbygde malen til å distribuere denne arkitekturen til Azure

Distribuer til Azure
Power BI SQL Database Machine Learning

Implementeringsveiledning

Produkter Dokumentasjon

SQL Server R Services

SQL Server lagrer kampanjen og data om potensielle kunder. R-basert analyse gir opplæring og prognosemodeller og predikerte forbruksresultater ved hjelp av R.

Machine Learning Studio

Machine Learning hjelper med å enkelt utforme, teste, sette i drift og administrere løsninger for prediktiv analyse i skyen.

strøm~~POS=TRUNC BI

Power BI leverer et interaktivt dashbord med visualisering som bruker data lagret i SQL Server for å drive avgjørelser basert på prognosene.

Relaterte løsningsarkitekturer