Архитектура решения: Optimize marketing with machine learning

Marketing campaigns are about more than the message being delivered; when and how that message is delivered is just as important. Without a data-driven, analytical approach, campaigns can easily miss opportunities or struggle to gain traction.

Through machine learning informed by historical campaign data, this solution helps predict customer responses and recommends an optimized plan for connecting with your leads—including the best channel to use (by email, SMS, a cold call, etc.), the best day of the week, and the best time of the day.

Optimizing your campaigns with machine learning helps improve both sales leads and revenue generation and can provide strong ROI for your marketing investment.

In this solution, SQL Server R Services brings the compute to the data by running R on the computer that hosts the database.

Развертывание в Azure

Разверните эту архитектуру в Azure с помощью следующего готового шаблона

Развертывание в Azure
Optimize Marketing with Machine Learning | Microsoft Azure Diagram showing three connected icons. At the center is the icon for SQL Database, which stores the campaign and lead data. To the left, connected by a mutual arrow, is Machine Learning, which helps make predictions based on that data. To the right of SQL Database, connected by a one-way arrow, is Power BI, which visualizes the data through an interactive dashboard. Power BI SQL Database Machine Learning

Руководство по реализации

Продукты Документация

База данных SQL

SQL Server stores the campaign and lead data. R-based analytics provide training and predicted models and predicted results for consumption using R.

Машинное обучение

Machine Learning helps you easily design, test, operationalize, and manage predictive analytics solutions in the cloud.

Power BI

Power BI provides an interactive dashboard with visualization that uses data stored in SQL Server to drive decisions on the predictions.

Связанные архитектуры решений

Прогнозирование спроса и оптимизация цен | Microsoft Azure Схема, на которой показана связь между пятью продуктами и службами, изображенными в виде значков. На схеме два значка расположены в верхней строке, два — в средней строке и один — в нижней. Слева вверху показан значок службы веб-заданий Azure, которая моделирует данные. Правее с помощью односторонней стрелки с ним соединен значок службы Azure Data Lake Store, где решение хранит эти моделируемые данные. Под значком Data Lake Store расположен соединенный с ним двусторонней стрелкой значок Spark в HDInsight. Эта служба принимает данные и использует их для обучения моделей и выполнения алгоритмов оптимизации. Под ним расположен значок фабрики данных, также соединенный двусторонней стрелкой. Это решение отвечает за оркестрацию и планирование всего потока данных. И наконец, справа от Spark в HDInsight односторонняя стрелка указывает на значок Power BI. Эта служба визуализирует данные, делая удобным процесс мониторинга. Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Прогнозирование спроса и оптимизация цен для маркетинга

Прогнозируйте будущий потребительский спрос и оптимизируйте цены для получения максимальной прибыли, используя службы для работы с большими данными и расширенной аналитикой от Microsoft Azure.

Дополнительные сведения