Lösningsarkitektur: Optimera marknadsföringen med maskininlärning

Marknadsföringskampanjer handlar om mer än det levererade budskapet: när och hur budskapet levereras är minst lika viktigt. Utan ett databaserat analytiskt förhållningssätt kan kampanjer lätt gå miste om affärsmöjligheter och ha svårt att nå fram.

I den här lösningen används maskininlärning baserad på tidigare kampanjdata så att du enklare kan förutsäga kundernas svar. Du får en rekommenderad plan för hur du kontaktar potentiella kunder, den bäst lämpade kanalen (t.ex. mejl, sms, telefonsamtal), lämpligaste dag i veckan och bästa tidpunkten på dygnet.

Genom att optimera kampanjerna med marknadsföring förbättrar du både säljleads och intäktsgenerering och ökar avkastningen på din marknadsföringsinvestering.

I den här lösningen tar SQL Server R Services beräkningsfunktionen till data genom att köra R på den dator som är värd för databasen.

Distribuera till Azure

Använd följande färdiga mall för att distribuera den här arkitekturen till Azure

Distribuera till Azure
Power BI SQL Database Machine Learning

Implementeringsanvisningar

Produkter Dokumentation

SQL Server R Services

SQL Server lagrar kampanj- och leadinformation. R-baserad analys tillhandahåller upplärning och förutsägelsemodeller och förutsagt resultat för förbrukning med R.

Machine Learning Studio

Med Machine Learning kan du enkelt utforma, testa, operationalisera samt hantera lösningar för förutsägelseanalys i molnet.

Power BI

Power BI innehåller en interaktiv instrumentpanel med visualiserade data från SQL Server, som används för att fatta beslut utifrån prognoserna.

Närliggande lösningsarkitekturer

Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Beräkna prognoser för efterfrågan och prisoptimering för marknadsföring

Förutsäg kunders kommande efterfrågan och optimera prissättningen för maximal lönsamhet med Microsoft Azures tjänster för stordata och avancerad analys.

Läs mer