Ideias de soluções
Este artigo é uma ideia de solução. Se você quiser que expandamos o conteúdo com mais informações, como possíveis casos de uso, serviços alternativos, considerações de implementação ou orientação de preços, informe-nos fornecendo feedback do GitHub.
Os serviços do Azure podem extrair informações das redes sociais para utilizar em campanhas de marketing de big data.
Arquitetura
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Fluxo de dados
- O Azure Synapse Analytics enriquece os dados em pools SQL dedicados com o modelo registrado no Azure Machine Learning por meio de um procedimento armazenado.
- 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 Machine Learning é usado para desenvolver um modelo de aprendizado de máquina e registrar o modelo no registro do Machine Learning.
- O Armazenamento Azure Data Lake fornece armazenamento para os dados de aprendizado de máquina e um cache para treinar o modelo de aprendizado de máquina.
- O recurso Aplicativos Web do Serviço de Aplicativo do Azure é usado para criar e implantar aplicativos Web escalonáveis e críticos para os negócios. 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 integrado que acelera o tempo de obtenção de informações em armazéns de dados e sistemas de big data.
Os Serviços Cognitivos consistem em serviços baseados na nuvem que fornecem funcionalidade de IA. As APIs REST e os SDKs de biblioteca de cliente ajudam você a criar inteligência cognitiva em aplicativos, mesmo que você não tenha habilidades de IA ou ciência de dados.
O Machine Learning é um ambiente baseado em nuvem que você pode usar para treinar, implantar, automatizar, gerenciar e rastrear modelos de aprendizado de máquina.
O Data Lake Storage é um data lake massivamente escalável e seguro para cargas de trabalho de análise de alto desempenho.
O Serviço de Aplicativo fornece uma estrutura para criar, implantar e dimensionar aplicativos Web. O recurso Aplicativos Web é um serviço para hospedar aplicativos Web, APIs REST e back-ends móveis.
O Power BI é uma coleção de serviços e aplicativos de análise. Você pode usar o Power BI para conectar e exibir fontes de dados não relacionadas.
Detalhes do cenário
As campanhas de marketing são mais do que a mensagem que você transmite. Quando e como você transmite essa mensagem é igualmente importante. Sem uma abordagem analítica e orientada para os dados, é muito fácil que uma campanha perca oportunidades ou tenha dificuldade em tornar-se popular.
Hoje em dia, as campanhas de marketing são muitas vezes baseadas na análise de mídia social, o que tem se tornado cada vez mais importante para empresas e organizações em todo o mundo. A análise de mídia social é uma ferramenta poderosa que você pode usar para receber feedback instantâneo sobre produtos e serviços, melhorar as interações com os clientes para aumentar a satisfação do cliente, acompanhar a concorrência e muito mais. As empresas muitas vezes não têm maneiras eficientes e viáveis de monitorar as conversas nas redes sociais. Como resultado, eles perdem inúmeras oportunidades de usar esses insights para informar suas estratégias e planos.
Potenciais casos de utilização
Se você puder extrair informações sobre seus clientes das mídias sociais, poderá melhorar a experiência do cliente, aumentar a satisfação do cliente, ganhar novos leads e evitar a rotatividade de clientes. Estas aplicações de análise de redes sociais dividem-se em três áreas principais:
Medir a saúde da marca:
- Captação de reações e feedback dos clientes para novos produtos nas redes sociais.
- Analisar o sentimento nas interações nas redes sociais para um produto recém-lançado.
Construir e manter relações com os clientes:
- Identificar rapidamente as preocupações dos clientes.
- Ouvir menções de marca não marcadas.
Otimizar os investimentos em marketing:
- Extração de insights das mídias sociais para análise de campanhas.
Contribuidores
Este artigo é mantido pela Microsoft. Foi originalmente escrito pelos seguintes contribuidores.
Autor principal:
- Christina Skarpathiotaki - Brasil | Arquiteto de Soluções AI Cloud
Outros contribuidores:
- Nicholas Moore - Brasil | Arquitetura Cloud / Dados / Inteligência Artificial
Próximos passos
Saiba mais com os seguintes percursos de aprendizagem:
- Criar modelos de aprendizagem automática
- Crie soluções de IA com o Azure Machine Learning
- Integração de dados em escala com o Azure Data Factory ou o Azure Synapse Pipeline
- Análise de sentimento com serviços cognitivos no Azure Synapse Analytics
- Tutorial: Análise de Texto com serviços de IA do Azure
Para obter informações sobre componentes da solução, consulte estes recursos:
- Documentação do Azure Machine Learning
- Documentação do Azure Synapse Analytics
- Documentação dos Serviços Cognitivos
- Documentação do Power BI
- Descrição geral do Serviço de Aplicações
- Treinar modelos de aprendizado de máquina no Azure Synapse Analytics
- Pontuação do modelo de aprendizado de máquina para pools SQL dedicados no Azure Synapse Analytics
- Aprendizagem automática com o Apache Spark no Azure Synapse Analytics