Архитектура решения: Персонализированные решения для маркетинга

Персонализированный маркетинг важен для повышения лояльности клиентов и сохранения рентабельности. Привлечь и заинтересовать клиентов тяжело как никогда. Общие предложения весьма незаметны и их легко проигнорировать. Текущие маркетинговые системы не используют возможности, которые могли бы помочь решить эту проблему.

Если продавцы будут использовать интеллектуальные системы и анализировать большие объемы данных, каждому пользователю можно будет без проблем предоставить персонализированные предложения, имеющие высокую степень релевантности. Например, розничные продавцы могут предоставлять предложения и содержимое с учетом уникальных интересов и предпочтений каждого клиента, предлагая их пользователям, которые с наибольшей вероятностью их приобретут.

Персонализировав предложения, вы сможете предоставить каждому текущему или потенциальному клиенту индивидуальное предложение, повысить с ними взаимодействие, улучшить конвертацию и увеличить прибыль и период их удержания.

Развертывание в Azure

Разверните эту архитектуру в Azure с помощью следующего готового шаблона

Развертывание в Azure

Посмотрите на GitHub

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

Руководство по реализации

Продукты Документация

Концентраторы событий

Служба концентраторов событий принимает необработанные данные о посещениях сайта из службы функций Azure и передает их в Stream Analytics.

Stream Analytics

Stream Analytics выполняет статистическое вычисление щелчков практически в реальном времени по продуктам, предложениям и пользователям для записи в Azure Cosmos DB, а также архивирует необработанные данные о посещениях сайта в службе хранилища Azure.

Azure Cosmos DB

В Azure Cosmos DB хранятся объединенные данные о щелчках, классифицированные по пользователям, продуктам и предложениям, а также сведения профиля пользователя.

Хранилище

В службе хранилища Azure хранятся архивные необработанные данные о посещениях сайта из Stream Analytics.

Функции

Функции Azure охватывают сведения о посещениях веб-сайтов пользователями и считывают существующий журнал пользователей в Azure Cosmos DB. Затем эти данные проходят через веб-службу машинного обучения или используются вместе с данными холодного запуска в кэше Redis, чтобы получить соответствующие оценки сходства продуктов. Эти оценки используются с персонализированной логикой предложений для определения наиболее подходящего предложения для пользователя.

Студия машинного обучения

Служба машинного обучения позволяет легко создавать, тестировать, активировать решения прогнозной аналитики в облаке и управлять ими.

Кэш Redis

В кэше Redis хранятся предварительно вычисленные оценки сходства продуктов при холодном запуске для пользователей без журнала.

Power BI

Power BI визуализирует данные активности пользователей, а также доступные предложения, считывая данные из Cosmos DB.

Связанные архитектуры решений

Browser Application Insights CDN SQL Database Redis Cache CMS on Web App

Простой веб-сайт для цифрового маркетинга

Система управления содержимым упростит начало работы и позволит вам легко поддерживать обмен сообщениями на веб-сайте в режиме реального времени прямо из браузера без каких-либо навыков программирования.

Дополнительные сведения
Application Insights App Service Phone & Tablet Offline sync HockeyApp Continuous integrationand deployment SQL Database Identity provider Blob Storage

Мобильное клиентское приложение на основе задач

Серверная часть мобильных приложений, используемая в клиентских приложениях на платформе iOS, Android и Windows. Используйте Xamarin или собственные клиентские пакеты SDK для создания клиентских приложений с поддержкой автономной синхронизации, включая автономную синхронизацию файлов изображений. Проверка подлинности в службе приложений используется для подключения к поставщику удостоверений, а хранилище BLOB-объектов Azure — для экономичного хранения изображений с возможностью масштабирования.

Дополнительные сведения