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

Procurar no GitHub

Soluções de marketing personalizadas Encontre a tecnologia essencial para comercializar os seus produtos com ofertas personalizadas. Individualize o marketing para uma maior resposta do cliente com informações de macrodados. Cosmos DB (Azure Services) Dashboard Browser Azure Stream Analytics (Near Real-Time Aggregates) Input Events Event Hub Cold Start Product Affinity Maching Learning (Product Affinity) Raw Stream Data Personalized Offer Logic

Orientações de implementação

Produtos 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

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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