Upravit

Sdílet prostřednictvím

Optimalizace marketingu pomocí strojového učení

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

Nápady na řešení

Tento článek popisuje myšlenku řešení. Váš cloudový architekt může pomocí těchto pokynů vizualizovat hlavní komponenty pro typickou implementaci této architektury. Tento článek slouží jako výchozí bod k návrhu dobře navrženého řešení, které odpovídá konkrétním požadavkům vaší úlohy.

Služby Azure můžou extrahovat přehledy ze sociálních médií, které můžete použít v marketingových kampaních pro velké objemy dat.

Architektura

Diagram architektury znázorňující tok dat z externích zdrojů do vizualizace Mezi další kroky patří příjem dat, rozšiřování a úložiště.

Stáhněte si soubor aplikace Visio s touto architekturou.

Tok dat

  1. Azure Synapse Analytics rozšiřuje data ve vyhrazených fondech SQL o model zaregistrovaný ve službě Azure Machine Learning prostřednictvím uložené procedury.
  2. Služby Azure AI vylepšují data spuštěním analýzy mínění, předpovídáním celkového významu, extrahováním relevantních informací a použitím dalších funkcí AI. Machine Learning se používá k vývoji modelu strojového učení a registraci modelu v registru Machine Learning.
  3. Azure Data Lake Storage poskytuje úložiště pro data strojového učení a mezipaměť pro trénování modelu strojového učení.
  4. Funkce Web Apps služby Aplikace Azure Service slouží k vytváření a nasazování škálovatelných podnikových důležitých webových aplikací. Power BI poskytuje interaktivní řídicí panel s vizualizacemi, které používají data uložená ve službě Azure Synapse Analytics k řízení rozhodování o předpovědích.

Komponenty

  • Azure Synapse Analytics je integrovaná analytická služba, která zrychluje čas na přehled napříč datovými sklady a systémy pro velké objemy dat.

  • Služby Azure AI se skládají z cloudových služeb, které poskytují funkce AI. Rozhraní REST API a sady SDK klientské knihovny pomáhají vytvářet kognitivní inteligentní funkce do aplikací, i když nemáte dovednosti umělé inteligence nebo datových věd.

  • Machine Learning je cloudové prostředí, které můžete použít k trénování, nasazování, automatizaci, správě a sledování modelů strojového učení.

  • Data Lake Storage je široce škálovatelné a zabezpečené datové jezero pro vysoce výkonné analytické úlohy.

  • App Service poskytuje architekturu pro sestavování, nasazování a škálování webových aplikací. Funkce Web Apps je služba pro hostování webových aplikací, rozhraní REST API a mobilních back-endů.

  • Power BI je kolekce analytických služeb a aplikací. Power BI můžete použít k připojení a zobrazení nesouvisejících zdrojů dat.

Podrobnosti scénáře

Marketingové kampaně jsou o více než zpráva, kterou doručujete. Kdy a jak tuto zprávu doručíte, je stejně důležitá. Bez analytického přístupu založeného na datech můžou kampaně snadno promarnit příležitosti nebo bojovat se získáním pozornosti.

V těchto dnech jsou marketingové kampaně často založené na analýze sociálních médií, které jsou stále důležitější pro společnosti a organizace po celém světě. Analýza sociálních médií je výkonný nástroj, pomocí kterého můžete dostávat okamžitou zpětnou vazbu k produktům a službám, zlepšit interakce se zákazníky, aby zvýšili spokojenost zákazníků, udrželi krok s soutěží a další. Společnosti často nemají efektivní a proveditelné způsoby monitorování konverzací sociálních médií. V důsledku toho jim chybí bezpočet příležitostí, jak tyto přehledy využít k informování svých strategií a plánů.

Potenciální případy použití

Pokud můžete extrahovat informace o zákaznících ze sociálních médií, můžete vylepšit prostředí zákazníků, zvýšit spokojenost zákazníků, získat nové zájemce a zabránit změnám zákazníků. Tyto aplikace analýzy sociálních médií spadají do tří hlavních oblastí:

  • Měření stavu značky:

    • Zaznamenávání reakcí zákazníků a zpětné vazby k novým produktům na sociálních sítích
    • Analýza mínění v interakcích sociálních médií pro nově zavedený produkt

  • Vytváření a údržba vztahů se zákazníky:

    • Rychlá identifikace problémů zákazníků
    • Naslouchání neoznačené značce.

  • Optimalizace marketingových investic:

    • Extrahování přehledů ze sociálních médií pro analýzu kampaní

Přispěvatelé

Tento článek spravuje Microsoft. Původně byla napsána následujícími přispěvateli.

Hlavní autor:

Další přispěvatelé:

Další kroky

Další informace najdete v následujících studijních programech:

Informace o součástech řešení najdete v těchto zdrojích informací: