Arquitetura de soluções: Soluções de marketing personalizadas

O marketing personalizado é essencial para criar a fidelização do cliente e permanecer rentável. Chegar aos clientes e conseguir que se envolvam nunca foi tão difícil e as ofertas genéricas são facilmente ignoradas ou perdidas. Os atuais sistemas de marketing não conseguem tirar partido de dados que podem ajudar a resolver este problema.

Os comerciantes que utilizam sistemas inteligentes e analisam enormes quantidades de dados podem fornecer ofertas altamente relevantes e personalizadas a cada utilizador, eliminando o excesso de publicidade e promovendo o envolvimento. Por exemplo, os retalhistas podem fornecer ofertas e conteúdo com base nos interesses e preferências de cada cliente, colocando os produtos à frente das pessoas com a maior probabilidade de os comprar.

Ao personalizar as suas ofertas, proporcionará uma experiência individualizada a cada cliente atual ou potencial, impulsionando o envolvimento e melhorando a conversão, o valor da vida útil e a retenção de clientes.

Implementar no Azure

Utilize o seguinte modelo previamente criado para implementar esta arquitetura no Azure

Implementar no Azure

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Cosmos DB (Azu r e Se r vices) Dashb o a r d B r owser Azu r e S t r eam Anal y tics (Near R eal-Time Agg r ega t es) Input E v ents E v ent Hub Cold S ta r t P r oduct Affinity Maching Lea r ning (P r oduct Affinity) Raw S t r eam Data P e r sonalized Offer Logic

Orientações de implementação

Produtos/Descrição Documentação

Hubs de Eventos

Os Hubs de Eventos ingerem dados clickstream não processados de Funções e transmite-os para o Stream Analytics.

Stream Analytics

O Stream Analytics agrega cliques em tempo quase real por produto, oferta e utilizador para escrever no Azure Cosmos DB e também arquiva dados clickstream não processados no Armazenamento do Azure.

Azure Cosmos DB

O Azure Cosmos DB armazena dados agregados de cliques por utilizador, produto e oferta, bem como informações sobre o perfil de utilizador.

Armazenamento

O Armazenamento do Azure armazena dados clickstream não processados arquivados do Stream Analytics.

Funções

As Funções do Azure recebem dados clickstream de utilizador do site e lê o histórico do utilizador existente a partir do Azure Cosmos DB. Estes dados são, em seguida, executados através do serviço Web Machine Learning ou utilizados em conjunto com os dados de arranque a frio na Cache de Redis, para obter classificações de afinidade de produtos. As classificações de afinidade de produtos são utilizadas com a lógica de oferta personalizada para determinar a oferta mais relevante para apresentar ao utilizador.

Machine Learning Studio

O Machine Learning ajuda-o a conceber, testar, operacionalizar e gerir facilmente soluções de análise preditiva na cloud.

Cache de Redis

A Cache de Redis armazena classificações de afinidade de produtos de arranque a frio pré-calculadas para utilizadores sem histórico.

Power BI

O Power BI visualiza dados de atividade do utilizador, bem como ofertas apresentadas mediante a leitura de dados do Cosmos DB.

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