Architektura rozwiązania: Kampanie marketingu predykcyjnego z użyciem uczenia maszynowego i usługi Spark

Kampanie marketingowe to więcej niż tylko dostarczanie wiadomości; ważny jest również moment i sposób ich dostarczenia. Bez opartego na danych analitycznego podejścia możliwości związane z kampanią mogą zostać łatwo przeoczone lub mogą wystąpić problemy z uruchomieniem kampanii.

Dzięki uczeniu maszynowemu wspieranemu przez historyczne dane kampanii architektura tego rozwiązania pomaga przewidzieć reakcje klienta i zaleca optymalizowany plan łączenia z potencjalnymi klientami — w tym najlepszy kanał do użycia (wiadomość e-mail, SMS, niezapowiedziany kontakt itd.), najlepszy dzień tygodnia oraz najlepszą porę dnia.

Optymalizowanie kampanii przy użyciu marketingu predykcyjnego usprawnia pracę z potencjalnymi klientami i generowanie przychodów, a także może spowodować uzyskanie wysokiego zwrotu z inwestycji marketingowych.

Ta architektura umożliwia efektywną obsługę danych big data w rozwiązaniu Spark przy użyciu programu Microsoft R Server.

Wdrażanie na platformie Azure

Użyj poniższego wstępnie utworzonego szablonu, aby wdrożyć tę architekturę na platformie Azure

Wdrażanie na platformie Azure
Marketing predykcyjny w usłudze Machine Learning | Microsoft Azure Rysunek przedstawiający jedną ikonę połączoną z trzema innymi przy użyciu strzałek dwukierunkowych. W środku znajduje się ikona usługi Azure Blob Storage, w której rozwiązanie przechowuje dane kampanii i potencjalnych klientów. Po lewej stronie usługi Storage znajduje się usługa Machine Learning, która przetwarza historyczne dane kampanii i określa optymalny plan łączenia z potencjalnymi klientami. Pod usługą Storage znajduje się usługa HDInsight obsługująca dane big data, których to rozwiązanie używa do zarządzania danymi, ich analizowania oraz tworzenia związanych z nimi raportów. Po prawej stronie znajduje się usługa Power BI, która udostępnia interaktywny pulpit nawigacyjny i wizualizuje dane przechowywane w programie SQL Server. Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

Wytyczne dotyczące implementacji

Produkty Dokumentacja

Platforma Apache Spark dla usługi Azure HDInsight

Platforma Microsoft R Server w klastrach usługi HDInsight Spark oferuje rozproszone i skalowalne możliwości uczenia maszynowego dla danych big data, łącząc moc rozwiązań R Server i Apache Spark.

Power BI

Usługa Power BI udostępnia interaktywny pulpit nawigacyjny z funkcją wizualizacji, która korzysta z danych przechowywanych w programie SQL Server w celu ułatwienia podejmowania decyzji związanych z prognozami.

Storage

Usługa Azure Storage przechowuje dane kampanii i potencjalnych klientów.

Machine Learning

Usługa Machine Learning pomaga łatwo projektować, testować i operacjonalizować rozwiązania do analizy predykcyjnej w chmurze, a także nimi zarządzać.

Powiązane architektury rozwiązań