解决方案体系结构:个性化市场营销解决方案

个性化市场营销对于建立客户忠诚度和保持盈利至关重要。如今,对客户进行宣传并吸引客户比以往更加困难,一般的优惠容易被错过或忽略。当前的市场营销系统未能利用有助于解决此问题的数据。

使用智能系统并分析大量数据的市场营销人员可向每位用户提供高度相关的个性化优惠,从竞争对手中脱颖而出,吸引客户购买。例如,零售商可根据每个客户的独特兴趣和偏好提供优惠和内容,将产品展示在最有可能购买的消费者面前。

通过提供个性化的优惠,可向每位现有客户或潜在客户提供个性化体验,从而提高客户参与度、客户转换、客户终身价值和保留期。

部署到 Azure

使用下列预建模板将此体系结构部署到 Azure

部署到 Azure

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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

实施指南

产品 文档

事件中心

事件中心从 Functions 引入原始点击流数据,并将其传递到流分析。

流分析

流分析按产品、服务和用户近乎实时地聚合点击数,以写入到 Azure Cosmos DB 并将原始点击流数据存档到 Azure 存储。

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB 按用户、产品、服务以及用户个人资料信息存储点击量的聚合数据。

存储

Azure 存储存储流分析中存档的原始点击流数据。

函数

Azure Functions 从网站引入用户点击流数据,并从 Azure Cosmos DB 中读取现有用户历史记录。这些数据之后通过机器学习 Web 服务运行或与 Redis 缓存中的冷启动数据一起用于获取产品吸引度评分。产品吸引度评分与个性化优惠逻辑一起用于确定向用户提供的最相关的优惠。

Machine Learning Studio

机器学习有助于用户在云中轻松设计、测试、实施和管理预测分析解决方案。

Redis 缓存

Redis 缓存存储无历史记录用户的预计算冷启动产品吸引度评分。

Power BI

Power BI 可视化用户活动数据以及通过读取 Cosmos DB 中的数据提供的产品/服务。

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