Çözüm mimarisi: Kişiselleştirilmiş pazarlama çözümleri

Müşteri sadakatini güçlendirmek ve kazancın sürdürülebilirliğini sağlamak için kişiselleştirilmiş pazarlama, olmazsa olmazdır. Müşterilere ulaşmanın ve ilgi toplamanın her zamankinden zor olduğu günümüzde, genel teklifler kolayca gözden kaçıyor veya görmezden geliniyor. Şu anki pazarlama sistemleri, bu sorunun çözülmesine yardımcı olabilecek verilerin sağladığı avantajlardan yararlanamıyor.

Akıllı sistemler kullanan ve büyük miktarda veriyi çözümleyen pazarlamacılar, her kullanıcıya son derece ilgili ve kişiselleştirilmiş teklifler sunarak kendilerini öne çıkarabilir ve daha çok ilgi toplayabilir. Örneğin, perakendeciler her bir müşterinin benzersiz ilgi ve tercihlerini temel alan teklifler ve içerikler sunarak, ürünleri satın alma ihtimali en yüksek kişilerin erişimine açabilir.

Tekliflerinizi kişiselleştirerek her müşteri veya müşteri adayı için bireyselleştirilmiş bir deneyim sunar ve böylelikle daha çok ilgi toplamanın yanı sıra müşteri dönüşümü, ömür boyu değer ve elde tutma oranını artırırsınız.

Azure'a Dağıt

Bu mimariyi Azure’a dağıtmak için aşağıdaki önceden oluşturulmuş şablonu kullanın

Azure'a Dağıt

View deployed solution

GitHub’da göz at

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

Uygulama kılavuzu

Ürünler Belgeler

Event Hubs

Event Hubs, İşlevler’den ham tıklama akışı verilerini alır ve Stream Analytics’e iletir.

Stream Analytics

Stream Analytics, tıklamaları Cosmos DB’ye yazılmak üzere neredeyse gerçek zamanlı olarak ürüne, teklife ve kullanıcıya göre toplar ve ham tıklama akışı verilerini Azure Depolama’da arşivler.

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB; kullanıcı, ürün ve teklife göre tıklama verilerinin yanı sıra kullanıcı profili bilgilerini toplu halde depolar.

Depolama

Azure Depolama, Stream Analytics’ten alınan arşivlenmiş ham tıklama akışı verilerini depolar.

İşlevler

Azure İşlevleri, web sitesinden kullanıcı tıklama akışı verilerini alır ve Azure Cosmos DB’den mevcut kullanıcı geçmişini okur. Bu veriler daha sonra, Machine Learning web hizmeti aracılığıyla çalıştırılır veya ürün benzeşimi puanlarını almak için Redis Cache’te ilk çalıştırma verileriyle birlikte kullanılır. Ürün benzeşimi puanları, kullanıcının en çok ilgisini çekecek teklifin belirlenmesi için kişiselleştirilmiş teklif mantığı ile birlikte kullanılır.

Machine Learning Studio

Machine Learning, tahmine dayalı analiz çözümlerini bulut üzerinde kolay bir şekilde tasarlamanıza, test etmenize, çalışır hale getirmenize ve yönetmenize yardımcı olur.

Redis Cache

Redis Cache, geçmişte etkinliği bulunmayan kullanıcılara ilişkin önceden hesaplanmış ilk çalıştırma benzeşim puanlarını depolar.

Power BI

Power BI, Cosmos DB’den verileri okuyarak kullanıcı etkinliği verilerini ve sunulan teklifleri görselleştirir.

İlgili çözüm mimarileri

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

Basit bir dijital pazarlama web sitesi

Kodlama becerisi gerekmeden, Web sitenizdeki mesajlaşmaları gerçek zamanlı olarak tarayıcı üzerinden kolayca yönetebilmenizi sağlayan içerik yönetim sistemi sayesinde işe kolaylıkla başlayın.

Daha fazla bilgi edinin
Application Insights App Service Phone & Tablet Offline sync HockeyApp Continuous integrationand deployment SQL Database Identity provider Blob Storage

Görev tabanlı, tüketicilere yönelik mobil uygulama

iOS, Android ve Windows istemci uygulamaları tarafından kullanılan bir mobil arka uç. Xamarin’i veya yerel istemci SDK’larını kullanarak, çevrimdışı eşitleme desteği (görüntü dosyalarının çevrimdışı eşitlenmesi dahil) sunan bir mobil istemci uygulaması oluşturun. App Service Kimlik Doğrulaması, bir kimlik sağlayıcısına bağlanmak için kullanılır. Azure Blob Depolama ise görüntüleri uygun maliyetli ve ölçeklenebilir bir yöntemle depolamak için kullanılır.

Daha fazla bilgi edinin