Otimização de marketing com o aprendizado de máquina

Serviços de IA do Azure
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Azure Data Lake
Power BI

Ideias de solução

Esse artigo é uma ideia de solução. Se você deseja que ampliemos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou diretrizes de preços, fale conosco fornecendo comentários no GitHub.

Os serviços do Azure podem extrair insights das mídias sociais para você usar em campanhas de marketing de Big Data.

Arquitetura

Architecture diagram that shows the flow of data from external sources to its visualization. Other steps include ingestion, enrichment, and storage.

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Fluxo de dados

  1. O Azure Synapse Analytics enriquece dados em pools de SQL dedicados com o modelo registrado no Azure Machine Learning por meio de um procedimento armazenado.
  2. Os Serviços Cognitivos do Azure enriquecem os dados executando a análise de sentimento, prevendo o significado geral, extraindo informações relevantes e aplicando outros recursos de IA. O Azure Machine Learning é usado para desenvolver um modelo de machine learning e registrar o modelo no registro do Machine Learning.
  3. O Azure Data Lake Storage fornece armazenamento para os dados de machine learning e um cache para treinar o modelo de machine learning.
  4. O recurso Aplicativos Web do Serviço de Aplicativo do Azure é usado para criar e implantar aplicativos Web escalonáveis e comercialmente críticos. O Power BI fornece um painel interativo com visualizações que usam dados armazenados no Azure Synapse Analytics para orientar decisões sobre as previsões.

Componentes

  • O Azure Synapse Analytics é um serviço de análise integrada que acelera o tempo de descoberta de insights entre data warehouses e sistemas de análise de Big Data.

  • Os Serviços Cognitivos consistem em serviços baseados em nuvem que fornecem funcionalidade de IA. As APIs REST e os SDKs da biblioteca de clientes ajudam você a criar inteligência cognitiva em aplicativos, mesmo que você não tenha habilidades de IA ou ciência de dados.

  • O Azure Machine Learning é um ambiente baseado em nuvem que permite treinar, implantar, automatizar, gerenciar e acompanhar modelos de machine learning.

  • O Data Lake Storage é um data lake massivamente escalonável e seguro para cargas de trabalho de análise de alto desempenho.

  • O Serviço de Aplicativo do Azure fornece uma estrutura para compilar, implantar e dimensionar aplicativos Web. O recurso Aplicativos Web é um serviço de hospedagem de aplicativos Web, APIs REST e back-ends móveis.

  • O Power BI é uma coleção de serviços e aplicativos de análise. É possível usar o Power BI para se conectar e exibir fontes de dados não relacionadas.

Detalhes do cenário

Campanhas de marketing são mais do que a mensagem que você passa. Quando e como você passa essa mensagem é tão importante quanto a mensagem em si. Sem uma abordagem analítica orientada aos dados, as campanhas podem facilmente perder oportunidades ou ter dificuldade para ganhar força.

Hoje em dia, as campanhas de marketing são frequentemente baseadas na análise das mídias sociais, que se tornaram cada vez mais importantes para empresas e organizações em todo o mundo. A análise das mídias sociais é uma ferramenta poderosa que você pode usar para receber comentários instantâneos sobre produtos e serviços, melhorar as interações com os clientes para aumentar a satisfação deles, acompanhar a concorrência e muito mais. Muitas vezes, as empresas não têm maneiras eficientes e viáveis de monitorar conversas nas redes sociais. Como resultado, eles perdem inúmeras oportunidades de usar esses insights para fundamentar suas estratégias e planos.

Possíveis casos de uso

Se você puder extrair informações sobre seus clientes usando as mídias sociais, poderá aprimorar as experiências do cliente, aumentar a satisfação do cliente, obter novos clientes potenciais e evitar a rotatividade de clientes. Esses aplicativos de análise de mídias sociais se enquadram em três áreas principais:

  • Medição da integridade da marca:

    • Capturando reações e comentários dos clientes sobre novos produtos nas mídias sociais.
    • Analisando o sentimento nas interações nas redes sociais para um produto recém-lançado.
  • Criando e mantendo relacionamentos com o cliente:

    • Identificar rapidamente as preocupações do cliente.
    • Prestando atenção às menções à marca.
  • Otimizando os investimentos de marketing:

    • Extraindo insights das mídias sociais para análise de campanha.

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

Autor principal:

Outros colaboradores:

  • Nicholas Moore | Arquitetura de nuvem / dados / inteligência artificial

Próximas etapas

Aprenda mais com os seguintes roteiros de aprendizagem:

Para obter informações sobre os componentes da solução, consulte estes recursos: