Arquitetura de soluções: Campanhas de marketing preditivo com machine learning e Spark

As empresas de marketing não se resumem a fazer passar a mensagem; quando e como é que a mensagem é recebida 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.

Através de machine learning alimentado por dados de campanhas históricas, esta arquitetura de solução ajuda a prever as respostas dos clientes e recomenda um plano otimizado para estabelecer ligações com os seus potencias clientes, incluindo o melhor canal a utilizar (e-mail, SMS, vendas por telefone não autorizadas, etc.), o melhor dia da semana e a melhor hora do dia.

Otimizar as suas campanhas com o marketing preditivo ajuda a melhorar as potenciais oportunidades de vendas e a geração de receitas e pode proporcionar um ROI elevado aos seus investimentos em marketing.

Esta arquitetura permite o processamento eficiente de macrodados no Spark com o Microsoft R Server.

Implementar no Azure

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

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Dashboard Machine Learning HDInsight Blob Storage

Orientações de implementação

Produtos/Descrição Documentação

Apache Spark para Azure HDInsight

O Microsoft R Server em clusters do Spark no HDInsight oferece capacidades de machine learning distribuído e dimensionável para macrodados, aliando o poder do R Server e do Apache Spark.

Power BI

O Power BI proporciona um dashboard interativo com visualização que utiliza os dados armazenados no SQL Server para gerar decisões com base nas predições.

Armazenamento

O Armazenamento do Azure armazena dados de campanhas e de potenciais clientes.

Machine Learning Studio

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

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Previsão da procura e otimização de preços para marketing

Utilize os serviços de macrodados e análises avançadas do Microsoft Azure para prever a procura futura dos clientes e otimizar os preços, de modo a maximizar a rentabilidade.

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