Çözüm Fikri
Olası kullanım örnekleri, alternatif hizmetler, uygulama konuları veya fiyatlandırma kılavuzu gibi daha fazla bilgiyle bu makaleyi genişletmemizi görmek için Geri Bildirim ile GitHub!
Günümüzün son derece rekabet ve bağlı ortamında, modern işletmeler artık genel, statik çevrimiçi içeriklerle devam edebilir. Ayrıca, geleneksel araçları kullanan pazarlama stratejileri genellikle pahalı, uygulama için ve istenen iadeyi yatırmaya neden olmaz. Bu sistemler genellikle kullanıcı için daha kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturmak üzere toplanan verilerden tam olarak yararlanamaz.
Kullanıcı için özelleştirilen, müşteri bağlılık programı ve kalan karanın oluşturulması için gerekli olan açık teklifler. Perakende bir Web sitesi müşterileri, benzersiz ilgi alanları ve tercihleriyle ilgili teklifler ve içerikler sağlayan akıllı sistemleri ister. Günümüzde dijital pazarlama ekipleri, her kullanıcı etkileşimi türünden oluşturulan verileri kullanarak bu zekası oluşturabilir.
Pazarlamacılar, büyük miktarlarda verileri analiz ederek her kullanıcıya son derece ilgili ve kişiselleştirilmiş teklifler sunmaya yönelik benzersiz bir fırsattır. Bununla birlikte, güvenilir ve ölçeklenebilir büyük veri altyapısı oluşturup her bir kullanıcıya kişiselleştirilebilen gelişmiş makine öğrenimi modelleri geliştirmek çok basit değildir.
Mimari
Bu mimarinin bir SVG indirin.
Açıklama
Zaman kazanın ve eğitilen iş ortağının bu çözüm için bir kavram kanıtı, dağıtım & tümleştirmesiyle size yardımcı olmasına izin verin.
Cortana Intelligence Suite, Microsoft Azure veri alma, veri depolama, veri işleme ve gelişmiş analiz bileşenleri aracılığıyla gelişmiş analiz araçları sağlar. kişiselleştirilmiş bir teklif çözümü oluşturmak için gerekli tüm öğelere sahiptir.
Bileşenler
Bu çözüm, çeşitli Azure hizmetlerini birleştirerek güçlü avantajlar sağlar:
- Azure Event Hubs gerçek zamanlı tüketim verileri toplar.
- Azure Stream Analytics , akış verilerini toplar ve müşteriye kişiselleştirilmiş teklifler oluştururken kullanılan veriler için görselleştirme ve güncelleştirmeler için kullanılabilir hale getirir.
- Azure cosmosdb SQL apı 'si müşteri, ürün ve teklif bilgilerini depolar. GitHub uygulamasında Azure belge DB kullanılmıştır, ancak bu Azure Cosmos DB SQL apı 'si kullanılarak eldeedilebilir.
- Azure Depolama , kullanıcı etkileşimini taklit eden kuyrukları yönetmek için kullanılır.
- Azure işlevleri , Kullanıcı simülasyonu için bir düzenleyici olarak ve kişiselleştirilmiş teklifler oluşturmak için çözümün merkezi kısmı olarak kullanılır.
- Azure Machine Learning kullanıcı tercihini ve ürün geçmişini dikkate alarak kullanıcıyı ürün benzeşimi puanlama ' na uygular ve yürütür
- Kullanılabilir Kullanıcı geçmişi yok. Redde Için Azure önbelleği , müşteri için önceden hesaplanmış ürün benzeşimleri sağlamak üzere kullanılır.
- Power BI pano , sistem için gerçek zamanlı etkinliği ve cosmosdb SQL apı 'si ile çeşitli tekliflerden oluşan verileri görselleştirir.
Veri Akışı
- web sitesindeki kullanıcı etkinliği bir azure işleviyle ve azure Depolama kuyruklarının bir çiftiyle benzetilir.
- Kişiselleştirilmiş teklif Işlevselliği bir Azure Işlevi olarak uygulanır.
- Bu, bir teklif ve kayıt etkinliği oluşturmak için her şeyi birbirine bağlayan anahtar işlevdir.
- veriler redsıs ve azure cosmosdb SQL apı 'si için azure önbelleğinden okundu, ürün benzeşimi puanları Azure Machine Learning
- Kullanıcı için geçmiş yoksa, önceden hesaplanan benzeşimler Redsıs için Azure önbelleğinden okundu.
- ham kullanıcı etkinliği verileri (ürün ve teklif tıklamaları), kullanıcılara yapılan teklifler ve performans verileri (azure işlevleri ve Azure Machine Learning için) azure olay Hub 'ına gönderilir.
- Teklif kullanıcıya döndürülür.
- simülamızda bu, sonraki kullanıcı eylemini oluşturmak için bir azure işlevi tarafından çekilen bir azure Depolama kuyruğuna yazılarak yapılır.
- Azure Stream Analytics, Azure Olay Hub 'ından gelen giriş akışında neredeyse gerçek zamanlı analiz sağlamak üzere verileri analiz eder.
- toplanan veriler Azure cosmosdb SQL apı 'sine gönderilir.
- ham veriler Azure Data Lake Storage gönderilir.
Sonraki adımlar
- Bu modelde kullanılan sınıflandırıcılere derinlemesine bakış
- MLOps 'yi uygulamayı öğrenin
- Azure 'da gerçek zamanlı bir öneri API 'SI oluşturun
- Microsoft sertifikalı Azure Machine Learning ve veri bilimi ile becerileri ' yi, Microsoft sertifikalı: veri bilimcimizle sertifikayı ilişkilendir
- Azure Machine Learning Studio 'da bir sınıflandırma modeli uygulayın. Kodlama gerekmez!
- sürükle ve bırak ML modeli oluşturmayı öğrenin