Pomiń nawigację

Customer 360

Dogłębne zrozumienie interesów klientów i wzorców zakupowych jest kluczowym elementem każdej operacji analizy biznesowej dotyczącej sprzedaży detalicznej. To rozwiązanie implementuje proces agregowania danych klientów do pełnego profilu i wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego poparte niezawodnością i mocą obliczeniową platformy Azure, aby zapewnić dostęp do predykcyjnych danych klientów, których dotyczyła symulacja.

Customer 360Dogłębne zrozumienie interesów klientów i wzorców zakupowych jest kluczowym elementem każdej operacji analizy biznesowej dotyczącej sprzedaży detalicznej. To rozwiązanie implementuje proces agregowania danych klientów do pełnego profilu i wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego poparte niezawodnością i mocą obliczeniową platformy Azure, aby zapewnić dostęp do predykcyjnych danych klientów, których dotyczyła symulacja.Python Web JobEvent HubETL (Python)Machine LearningTrained modelStream AnalyticsAzure StorageBrowsing DataBatch ETL and Predictive Pipeline12SQL DWDemographics, products, purchasesMerged customer profilew/ engineered featuresEnriched customer profile with predictionsHD Insight(Spark R Server)Enriched customer profilesPower BI Dashboard3456

Zrzeczenie odpowiedzialności

© 2017 Microsoft Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone. Te informacje są udostępniane w stanie „jak są” i mogą ulec zmianie bez powiadomienia. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych ani dorozumianych, w związku z informacjami przedstawionymi tutaj. Do wygenerowania rozwiązania wykorzystano dane innej firmy. Na Tobie spoczywa odpowiedzialność za przestrzeganie praw innych, w tym za uzyskanie odpowiednich licencji i postępowanie zgodnie z nimi przy tworzeniu podobnych zbiorów danych.

Customer 360Dogłębne zrozumienie interesów klientów i wzorców zakupowych jest kluczowym elementem każdej operacji analizy biznesowej dotyczącej sprzedaży detalicznej. To rozwiązanie implementuje proces agregowania danych klientów do pełnego profilu i wykorzystuje zaawansowane modele uczenia maszynowego poparte niezawodnością i mocą obliczeniową platformy Azure, aby zapewnić dostęp do predykcyjnych danych klientów, których dotyczyła symulacja.Python Web JobEvent HubETL (Python)Machine LearningTrained modelStream AnalyticsAzure StorageBrowsing DataBatch ETL and Predictive Pipeline12SQL DWDemographics, products, purchasesMerged customer profilew/ engineered featuresEnriched customer profile with predictionsHD Insight(Spark R Server)Enriched customer profilesPower BI Dashboard3456

Potoki generatora danych symulują zdarzenia klientów do centrum zdarzeń

Zadanie usługi Stream Analytics odczytuje dane z centrum zdarzeń i wykonuje agregacje

Usługa Stream Analytics utrwala dane pogrupowane w czasie w usłudze Azure Storage Blob

Zadanie platformy Spark działające w usłudze HDInsight scala najnowsze dane klientów dotyczące przeglądania z historycznymi danymi dotyczącymi zakupów i danymi demograficznymi, tworząc skonsolidowany profil użytkownika

Drugie zadanie platformy Spark ocenia każdy profil klienta względem modelu uczenia maszynowego, aby przewidzieć przyszłe wzorce zakupowe. Na przykład: czy dany klient dokona zakupu w ciągu najbliższych 30 dni, a jeśli tak, to w jakiej kategorii produktów?

Przewidywania i inne dane profilu są wizualizowane i udostępniane jako wykresy i tabele w usłudze Power BI Online

  1. 1 Potoki generatora danych symulują zdarzenia klientów do centrum zdarzeń
  2. 2 Zadanie usługi Stream Analytics odczytuje dane z centrum zdarzeń i wykonuje agregacje
  3. 3 Usługa Stream Analytics utrwala dane pogrupowane w czasie w usłudze Azure Storage Blob
  1. 4 Zadanie platformy Spark działające w usłudze HDInsight scala najnowsze dane klientów dotyczące przeglądania z historycznymi danymi dotyczącymi zakupów i danymi demograficznymi, tworząc skonsolidowany profil użytkownika
  2. 5 Drugie zadanie platformy Spark ocenia każdy profil klienta względem modelu uczenia maszynowego, aby przewidzieć przyszłe wzorce zakupowe. Na przykład: czy dany klient dokona zakupu w ciągu najbliższych 30 dni, a jeśli tak, to w jakiej kategorii produktów?
  3. 6 Przewidywania i inne dane profilu są wizualizowane i udostępniane jako wykresy i tabele w usłudze Power BI Online