利用機器學習服務最佳化行銷

Azure AI 服務
Azure Synapse Analytics
Azure Machine Learning
Azure Data Lake
Power BI

解決方案構想

本文是解決方案概念。 如果您想要使用詳細資訊來擴充內容,例如潛在的使用案例、替代服務、實作考慮或定價指引,請提供 GitHub 意見反應 讓我們知道。

Azure 服務可以從社交媒體擷取深入解析,讓您在巨量資料行銷活動中使用。

架構

Architecture diagram that shows the flow of data from external sources to its visualization. Other steps include ingestion, enrichment, and storage.

下載此架構的 Visio 檔案

資料流程

  1. Azure Synapse Analytics 會使用透過預存程式在 Azure 機器學習中註冊的模型,擴充專用 SQL 集區中的資料。
  2. Azure 認知服務 藉由執行情感分析、預測整體意義、擷取相關資訊,以及套用其他 AI 功能,來擴充資料。 機器學習 可用來開發機器學習模型,並在機器學習登錄中註冊模型。
  3. Azure Data Lake 儲存體 提供機器學習資料的儲存體,以及用來定型機器學習模型的快取。
  4. Azure App 服務的 Web Apps 功能可用來建立及部署可調整的業務關鍵性 Web 應用程式。 Power BI 提供互動式儀表板,其中包含使用儲存在 Azure Synapse Analytics 中的資料來推動預測決策的視覺效果。

元件

  • Azure Synapse Analytics 是整合式分析服務,可加速跨資料倉儲和巨量資料系統深入解析的時間。

  • 認知服務 是由提供 AI 功能的雲端式服務所組成。 即使您沒有 AI 或資料科學技能,REST API 和用戶端程式庫 SDK 仍可協助您將認知智慧建置至應用程式。

  • 機器學習是雲端式環境,可用來定型、部署、自動化、管理及追蹤機器學習模型。

  • Data Lake 儲存體 是可大規模調整且安全的 Data Lake,適用于高效能分析工作負載。

  • App Service 提供建置、部署及調整 Web 應用程式的架構。 Web Apps 功能是用來裝載 Web 應用程式、REST API 和行動後端的服務。

  • Power BI 是分析服務和應用程式的集合。 您可以使用 Power BI 來連接和顯示不相關的資料來源。

案例詳細資料

行銷活動與您傳遞的訊息有關。 傳遞該訊息的時機和方式同樣重要。 若沒有以資料為基礎的分析方法,行銷活動很容易錯失商機,或難以產生吸引力。

如今,行銷活動通常以社交媒體分析為基礎,這對世界各地的公司和組織來說越來越重要。 社交媒體分析是一項功能強大的工具,可用來接收產品和服務的即時意見反應、改善與客戶的互動,以提高客戶滿意度、跟上競爭等等。 公司通常缺乏有效率、可行的方法來監視社交媒體對話。 因此,他們錯過了無數機會,使用這些見解來通知他們的策略和計畫。

潛在的使用案例

如果您可以從社交媒體擷取客戶的相關資訊,您可以增強客戶體驗、提高客戶滿意度、取得新的潛在客戶,以及防止客戶流失。 社交媒體分析的這些應用程式分為三個主要領域:

  • 測量品牌健康情況:

    • 擷取社交媒體上新產品的客戶反應和意見反應。
    • 分析新引進產品的社交媒體互動情感。
  • 建置和維護客戶關係:

    • 快速識別客戶疑慮。
    • 聆聽未標記的品牌提及。
  • 優化行銷投資:

    • 從社交媒體擷取深入解析以進行行銷活動分析。

參與者

本文由 Microsoft 維護。 原始投稿人如下。

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下一步

使用下列學習路徑深入瞭解:

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