Idea řešení
Pokud se chcete podívat, jak tento článek rozšíříme o další informace, jako jsou potenciální případy použití, alternativní služby, aspekty implementace nebo pokyny k cenám, dejte nám vědět pomocí GitHub Feedback!
Marketingové kampaně jsou o více než jen doručení zprávy. Stejně důležité je i to, kdy a jak se tato zpráva doručí. Bez analytického přístupu založeného na datech mohou kampaně snadno promeškat příležitosti nebo se potýkají se získáním nesnáze.
Tato architektura řešení využívá strojové učení s historickými daty kampaně k předpovídání odpovědí zákazníků a doporučuje optimalizovaný plán pro propojení s vašimi potenciálními zákazníky. Recommendations nejlepší kanál pro použití (e-mail, SMS, studený hovor atd.), nejlepší den v týdnu a nejlepší denní dobu.
Optimalizace kampaní pomocí prediktivního marketingu pomáhá zlepšit prodejní zájemce i generování výnosů a může poskytnout silnou návratnost investic do marketingu.
Architektura
Stáhněte si SVG této architektury.
Komponenty
- Power BI poskytuje interaktivní řídicí panel s vizualizací, která používá data uložená v SQL Server k rozhodování o predikcích.
- Storage Účty:Azure Storage ukládá data o kampaních a potenciálních zájemech.
- Azure Machine Learning:Machine Learning pomáhá navrhovat, testovat, zprovoznit a spravovat řešení prediktivní analýzy v cloudu.
Další kroky
Přečtěte si další Cetrum architektury Azure o prediktivním strojového učení:
- Prediktivní monitorování leteckých motorů
- Prediktivní údržba pro průmyslové IoT
- Předpověď délky zůstatku a toku pacientů pro zdravotnictví
Viz produktová dokumentace: