解決方案架構:個人化行銷解決方案

個人化行銷對於創造客戶忠誠度及持續獲利而言是不可或缺的。觸及客戶並讓他們參與,變得比以往都難,一般優惠更是容易被錯過或忽略。目前的行銷系統無法利用資料協助解決這個問題。

使用智慧系統及分析大量資料的行銷人員,能夠傳遞具有高相關性及個人化程度的優惠給各個使用者,進而突破僵局並驅動參與。例如,零售商可依據各客戶的獨特興趣和喜好來提供優惠與內容,將產品呈現在最有可能購買的人面前。

將您的優惠個人化,您將能為每位現有或潛在客戶傳遞個人體驗,進而激發參與並提升客戶轉化率、終生價值及忠誠度。

部署到 Azure

使用下列預先建置的範本,將此架構部署到 Azure

部署到 Azure

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Cosmos DB (Azure Services) Dashboard Browser Azure Stream Analytics (Near Real-Time Aggregates) Input Events Event Hub Cold Start Product Affinity Maching Learning (Product Affinity) Raw Stream Data Personalized Offer Logic

實作指南

產品 文件

事件中樞

事件中樞從 Functions 內嵌未經處理的點選流資料,然後將其傳遞到串流分析。

串流分析

串流分析以近乎即時的速度,依產品、優惠及使用者來彙總點選次數以寫入 Azure Cosmos DB 中,並將未經處理的點選流資料封存到 Azure 儲存體。

Azure Cosmos DB

Azure Cosmos DB 會依使用者、產品及優惠儲存彙總的點擊次數資料,以及使用者設定檔資訊。

儲存體

Azure 儲存體會儲存串流分析中封存的未經處理點選流資料。

Functions

Azure Functions 採用來自網站的使用者點選流資料,並從 Cosmos DB 讀取現有使用者的歷程記錄。這些資料接著會透過 Machine Learning Web 服務執行,或在 Redis 快取中與冷啟動資料一併使用,以獲得產品同質分數。產品同質分數會用在個人化優惠邏輯,以判斷要呈現給使用者的最相關優惠。

機器學習服務

Machine Learning 協助您可以輕鬆設計、測試、操作以及管理雲端中的預測性分析解決方案。

Redis 快取

Redis 快取為沒有歷程記錄的使用者儲存預先計算的冷啟動產品同質分數。

Power BI

Power BI 透過讀取 Cosmos DB 中的資料,不僅是使用者活動資料,提供的優惠也都能視覺化。

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