Otimizar o marketing com aprendizagem automática

Azure AI services
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Azure Data Lake
Power BI

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

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

Transfira um ficheiro do Visio desta arquitetura.

Fluxo de dados

  1. 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.
  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 Machine Learning é usado para desenvolver um modelo de aprendizado de máquina e registrar o modelo no registro do Machine Learning.
  3. 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.
  4. 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:

Outros contribuidores:

  • Nicholas Moore - Brasil | Arquitetura Cloud / Dados / Inteligência Artificial

Próximos passos

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