Idea de solución
Si le gustaría que expandamos este artículo con más información, como posibles casos de uso, servicios alternativos, consideraciones de implementación o una guía de precios, comuníquese a través de los Comentarios de GitHub.
Las campañas de marketing son algo más que el mensaje que se entrega: cuándo y cómo se entrega el mensaje es igual de importante. Sin un enfoque analítico controlado por datos, las campañas pueden perder fácilmente a oportunidades o esforzarse para ganar atracción.
Esta arquitectura de solución usa el aprendizaje automático con datos históricos de campañas para predecir las respuestas de los clientes y recomendar un plan optimizado para conectarse con los clientes potenciales. Las recomendaciones incluyen el mejor canal para usar (correo electrónico, SMS, llamada en frío, etc.), el mejor día de la semana y la mejor hora del día.
La optimización de las campañas con marketing predictivo ayuda a mejorar tanto los clientes potenciales de ventas como la generación de ingresos y puede ofrecer una gran rentabilidad de la inversión en marketing.
Arquitectura
Descargue un SVG de esta arquitectura.
Componentes
- Power BI proporciona un panel interactivo con visualización que utiliza los datos almacenados en SQL Server para tomar decisiones sobre las predicciones.
- Cuentas de almacenamiento: Azure Storage almacena datos de campañas y clientes potenciales.
- Azure Machine Learning: Machine Learning le ayuda a diseñar, probar, poner en funcionamiento y administrar soluciones de análisis predictivo en la nube.
Pasos siguientes
Lea otros artículos del Centro de arquitectura de Azure sobre el aprendizaje automático predictivo:
- Supervisión predictiva de motores de aeronaves
- Mantenimiento predictivo para IoT industrial
- Predicción de la duración de la estancia y el flujo de pacientes para la atención sanitaria
Consulte la documentación del producto: