Løsningsarkitektur: Prediktive markedsføringskampanjer med maskinlæring og Spark
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.
Igjennom maskinlæring basert på historiske kampanjedata, hjelper denne løsningsarkitekturen med å forutsi kunderespons og anbefaler en optimalisert plan for å komme i kontakt med potensielle kunder – inkludert den beste kanalen som bør brukes (e-post, SMS, telefon, osv.), den beste ukedagen og det beste klokkeslettet.
Optimalisering av kampanjene dine med prediktiv markedsføring hjelper med å øke både antallet potensielle kunder og omsetningen og det kan gi deg en kraftig retur på markedsføringsinvesteringen.
Denne arkitekturen muliggjør effektiv behandling av store data på Spark med Microsoft R Server.
Implementeringsveiledning
Produkter/beskrivelse | Dokumentasjon | |
---|---|---|
HDInsight |
Microsoft R Server på HDInsight Spark-klynger tilbyr distribuerte og skalerbare maskinlæringsegenskaper for store data ved å kombinere kraften til R Server og Apache Spark. | |
|
Power BI leverer et interaktivt dashbord med visualisering som bruker data lagret i SQL Server for å drive avgjørelser basert på prognosene. | |
Kontoer for lagring |
Azure Storage lagrer data om kampanjer og potensielle kunder. | |
Machine Learning Studio |
Machine Learning hjelper med å enkelt utforme, teste, sette i drift og administrere løsninger for prediktiv analyse i skyen. |
Relaterte løsningsarkitekturer
Forutsi kundebehov og optimaliser prissetting for maksimere lønnsomheten ved hjelp av store data og avanserte analysetjenester fra Microsoft Azure.
Mer informasjonFinn viktig teknologi for å markedsføre produktene dine med personlige tilbud. Individualiser markedsføringen for større kunderespons ved hjelp av store-data-innsikt.
Mer informasjon