使用 Azure HDInsight Spark 群集实现活动优化

此解决方案展示了如何在 Azure HDInsight Spark 上使用 Microsoft R Server 构建和部署机器学习模型,进而提出行动建议,最大程度提高活动潜在目标客户的购买率。借助此解决方案,可利用 Microsoft R Server 高效处理 Spark 上的大数据。

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描述

此解决方案使用 Microsoft R Server 创建一个 HDInisght Spark 群集。群集可包含 2 个头节点、2 个辅助节点、1 个边缘节点,总共包含 32 个核心。此 HDInsight Spark 群集的成本约为 $8.29/小时。创建群集后即开始计费,删除群集时结束计费。群集每分钟按比例收费,因此不再使用群集时请务必将其删除。完成后,使用“部署”页删除整个解决方案。

概述

企业开展营销活动来吸引客户关注新产品或现有产品时,他们通常会使用一系列业务规则来选择活动的潜在目标客户。机器学习可帮助提高这些潜在客户的响应率。该解决方案展示了如何使用模型来预测有望最大程度提高活动潜在目标客户的购买率的相关操作。重新开展活动时,可根据这些预测就如何联系目标潜在客户(例如通过电子邮件、短信或上门推销)以及何时联系(周几、几点)给出相关建议。此处介绍的解决方案采用保险行业的模拟数据来模拟活动潜在客户的响应情况。模型预测因子包括潜在客户的人口统计信息、活动历史绩效和具体的产品细节。该模型可预测数据库中每位潜在客户在周一到周日不同时间段从某渠道购买产品的概率。随后,根据模型预测客户最可能进行购买的渠道和时间,针对确定目标客户时要考虑的渠道、具体日期(周几)和具体时间提供建议。

业务方面

此解决方案利用历史活动数据通过机器学习来预测客户响应,并就何时以及如何与潜在客户联系提出建议。建议包括联系潜在客户的最佳渠道(示例中介绍了电子邮件、短信或上门推销),以及联系客户的最佳时间(哪一天的哪个时间段)。

HDInsight Spark 群集上的 Microsoft R Server 提供用于大数据的分布式可缩放机器学习功能,可利用融为一体的 R Server 和 Apache Spark 强大功能。本解决方案演示了如何开发机器学习模型实现市场营销活动优化(包括数据处理、功能设计、训练和评估模型)、如何在边缘节点上将模型部署为 Web 服务,以及如何在 Azure HDInsight Spark 群集上通过 Microsoft R Server 远程使用 Web 服务。最终的预测和建议表保存在 Hive 表中,其中包含有关联系每位潜在客户的方式和时间的建议。随后在 Power BI 中直观显示此数据。

Power BI 还提供有关活动建议有效性的可视化摘要(此处显示的是模拟数据)。可单击右侧的“立即试用”按钮试用此仪表板。

此仪表板的“建议”选项卡显示预测的建议。顶部的表格显示我们的新部署的个人潜在客户。表格包含有关潜在客户 ID、活动和产品的字段,其中填写了要对其应用我们的业务规则的潜在客户。其后是潜在客户的模型预测,提供每位客户的最佳联系渠道和时间,以及根据这些建议预估的潜在客户将购买我方产品的概率。可根据这些概率将要联系的潜在客户范围限制为购买概率最大的潜在客户,进而提高活动效率。

在“建议”选项卡上还有关于潜在客户的建议和人口统计信息的各种汇总。仪表板的“活动汇总”选项卡汇总了用于创建预测建议的历史数据。同时,此选项卡还显示了“周几”、“几点”和“渠道”值,但这些值是过去的实际观察得到的值,不要与模型中的建议(在“建议”选项卡上显示)混淆。

数据科学家方面

此解决方案演示了通过开发和部署机器学习模型实现市场营销活动优化的端到端过程。其中包括构建模型(包括数据处理、功能设计、训练和评估模型以及示例数据)、在边缘节点上将模型部署为 Web 服务,以及在 Azure HDInsight Spark 群集上通过 Microsoft R Server 远程使用 Web 服务的每个步骤的示例数据和 R 代码。

负责测试此解决方案的数据科学家可以在基于浏览器且在 Azure HDInsight Spark 群集的边缘节点上运行的开源版本 RStudio Server 中使用提供的 R 代码。用户可以通过设置计算上下文决定执行计算的位置:在边缘节点上本地执行或分布在 Spark 群集的各节点中。也可在公共 Github 存储库中查看所有 R 代码。祝你愉快!

免责声明

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