Azure HDInsight Spark kümeleriyle kampanya iyileştirmesi

bu çözüm, bir kampanya tarafından hedeflenen müşteri adaylarının satın alma oranını en üst düzeye çıkarmak üzere eylemler önermek için Azure HDInsight Spark kümelerinde Microsoft Machine Learning Server bir makine öğrenimi modeli oluşturup dağıtmayı açıklar. Bu çözüm, Machine Learning Server ile Spark üzerinde büyük verilerin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar.

Olası kullanım örnekleri

Bir iş, yeni veya mevcut ürün (ler) e ait müşterilere ilgi çekici bir pazarlama kampanyası başlattığında, genellikle kampanyalarının hedeflenmesine yönelik müşteri adaylarını seçmek için bir iş kuralları kümesi kullanırlar. Makine öğrenimi, bu müşteri adaylarından yanıt oranını artırmaya yardımcı olmak için kullanılabilir.

Bu çözüm, kampanya tarafından hedeflenen müşteri adaylarının satın alma oranını en üst düzeye çıkarmak için beklenen eylemleri tahmin etmek için bir modelin nasıl kullanılacağını açıklar. Bu Öngörüler, hedeflenen müşteri adaylarına (örneğin, e-posta, SMS veya soğuk çağrı) ve ne zaman (haftanın günü ve günün saati) iletişime geçmek için, yenilenen bir kampanya tarafından kullanılacak önerilerin temelini oluşturur.

Mimari

Bu mimarinin bir SVG indirin.

Bileşenler

veri bilimi için Microsoft Machine Learning Server Enterprise yazılım, r ve python yorumlayıcıları, r ve python 'un temel dağıtımları, Microsoft 'un diğer yüksek performanslı kitaplıkları ve gelişmiş dağıtım senaryoları için bir işlem kullanımı yeteneği sağlar.

Azure HDInsight -kuruluşlar için bulutta yönetilen, tam bir açık kaynaklı analiz hizmeti. Hadoop, Apache Spark, Apache Hive, LLAP, Apache Kafka, Apache Storm, R ve daha fazlası gibi açık kaynaklı çerçeveleri de kullanabilirsiniz.

İş perspektifi

Bu çözüm, müşteri yanıtlarını tahmin etmek ve müşteri adaylarınıza ne zaman ve nasıl bağlanacaklarını önermek için geçmiş kampanya verileriyle makine öğrenimini kullanır. Öneriler, bir müşteri adayına (bizim örneğimizde, e-posta, SMS veya soğuk çağrı), haftanın en iyi günü ve günün en iyi saati ile iletişim kurmak için en iyi kanalı içerir.

hdınsight Spark kümelerinde Microsoft Machine Learning Server, büyük veriler için dağıtılmış ve ölçeklenebilir makine öğrenimi özellikleri sağlar ve Machine Learning Server ve Apache Spark güçlerini birleştirerek. bu çözümde, pazarlama kampanyası iyileştirmesi (veri işleme, özellik mühendisliği, eğitim ve değerlendirme modelleri dahil), modelleri bir web hizmeti olarak dağıtma (edge düğümünde) ve web hizmetini Azure HDInsight Spark kümelerindeki Microsoft Machine Learning Server uzaktan kullanma için makine öğrenimi modellerinin nasıl geliştirileceği gösterilmektedir. Son tahminler ve öneri tablosu, her müşteri adayının nasıl ve ne zaman başvurulmasına ilişkin öneriler içeren bir Hive tablosuna kaydedilir. Bu veriler daha sonra Power BI içinde görselleştirilir. Power BI, kampanya önerilerinin verimliliğine ilişkin görsel özetler sağlar.

bu panonun Öneriler sekmesi, tahmin edilen önerileri gösterir. Panonun üst kısmında, yeni dağıtımımız için tek tek müşteri adaylarının bir tablosu vardır. Tablo, iş kurallarımızın uygulanacağı müşteri adaylarıyla doldurulan, müşteri adayı KIMLIĞI, kampanya ve ürün alanlarını içerir. Bu alanlar, müşteri adayları için model tahminlerini izler, böylece her biriyle iletişim kurmak için en uygun kanal ve zamana ve bu önerileri kullanarak müşteri adaylarının ürünümüzü satın alacak tahmini olasılıklara sahip olur. Bu olasılıklara, en büyük olasılıkla satın alma olabilecek alt kümeyle iletişim kurulan müşteri adaylarının sayısını sınırlayarak kampanyanın verimliliğini artırmak için kullanılabilir.

ayrıca Öneriler sekmesinde, müşteri adayları hakkında çeşitli öneriler ve demografik bilgileri bulunur. Panonun Kampanya Özeti sekmesi, tahmin edilen önerileri oluşturmak için kullanılan geçmiş verilerinin özetlerini gösterir. bu sekme ayrıca haftanın günü, günün saati ve kanal değerlerini de gösterir, ancak bu değerler, Öneriler sekmesinde gösterilen modelden gelen önerilerden karıştırılmamalıdır.

Veri bilimcisi perspektifi

Bu çözümde, pazarlama kampanyası iyileştirmesi için makine öğrenimi modellerinin nasıl geliştirileceği ve dağıtılacağı ile ilgili uçtan uca işlem gösterilmektedir. örnek veriler, model oluşturma (veri işleme, özellik mühendisliği, eğitim ve örnek verilerle birlikte modelleri değerlendirme dahil), modeli bir web hizmeti olarak dağıtma ve web hizmetini Azure HDInsight Spark kümelerinde Microsoft Machine Learning Server uzaktan kullanma adımları için R kodu içerir.

Bu çözümü test eden veri bilimcileri, Azure HDInsight Spark kümesinin Edge düğümünde çalışan RStudio Server 'ın tarayıcı tabanlı açık kaynak sürümünden sunulan R koduyla çalışabilir. İşlem bağlamını ayarlayarak, kullanıcılar hesaplamanın nerede gerçekleştirileceğine karar verebilir: yerel olarak Edge düğümünde veya Spark kümesindeki düğümlere dağıtılır. tüm R kodları ortak GitHub deposundada bulunabilir.

Bu senaryoyu dağıtın

kampanya iyileştirme GitHub deposu , bu çözüm fikrini uygulamasıdır. Depo kodu, müşteri adaylarının yanıtlarını kampanyaya modellemek için sigorta sektörünün benzetimli verileri kullanır. Model tahminlerine müşteri adayları, geçmiş kampanya performansı ve ürüne özgü ayrıntıların demografik ayrıntıları bulunur. Model, veritabanındaki her bir müşteri adayının haftanın her gününde, günün çeşitli saatlerinde bir satın alma yaptığı olasılığını tahmin eder. kullanıcıları hedeflemek için gereken kanal, haftanın günü ve günün saati Öneriler, bu durumda, modelin tahmin edilen kanal ve zamanlama birleşimine göre, satın alma yapan en yüksek olasılık olacaktır.

Fiyatlandırma

Bu çözüm, Microsoft Machine Learning Server bir HDInsight Spark kümesi oluşturacak. Bu küme iki baş düğüm, iki çalışan düğümü ve toplam 32 çekirdeğe sahip bir Edge düğümü içerir. Bu HDInsight Spark kümesinin yaklaşık maliyeti, Azure Fiyatlandırma hesaplayıcısıile tahmin edilebilir. Faturalandırma, küme oluşturulduğunda başlar ve küme silindiğinde duraklar. Fatura dakikalara eşit olarak dağıtıldığından, kullanılmayan kümelerinizi mutlaka silmelisiniz. Yapıldıktan sonra tüm çözümü silmek için dağıtımlar sayfasını kullanın.

Sonraki adımlar

Diğer Azure Mimari Merkezi makalelerini okuyun:

• SQL Server ve machine learning ile kampanya iyileştirmesi
• Dijital kampanya yönetimi
• R geliştiricisi Azure kılavuzu

Daha fazla bilgi edinin ve kodu deneyin:

• Microsoft Learn modül Azure HDInsight 'A giriş
• Microsoft Machine Learning Server belge öğreticileri ve örnek veriler
• Azure Yapay Zeka Galerisi- Azure HDInsight Spark kümeleriyle kampanya iyileştirmesi