Azure HDInsight Spark Kümeleri ile Kampanya Optimizasyonu | Microsoft Azure
Tahmini Sağlama Süresi: 25 Dakika
Bu çözümde, Microsoft R Server içeren bir HDInsight Spark kümesi oluşturulur. 2 baş düğüm, 2 çalışan düğümü ve 1 uç düğümden oluşan bu küme toplamda 32 çekirdek içerir. Bu HDInsight Spark kümesinin maliyeti yaklaşık $8.29/saattir. Faturalandırma, küme oluşturulduğunda başlar ve küme silindiğinde sona erer. Fatura dakikalara eşit olarak dağıtıldığından, kullanılmayan kümelerinizi mutlaka silmelisiniz. İşiniz bittiğinde, Dağıtımlar sayfasını kullanarak çözümü tamamen silin.
Bu çözüm, makine öğrenimi aracılığıyla geçmiş kampanya verilerinden yararlanarak müşteri yanıtlarını tahmin eder ve müşteri adaylarınızla ne zaman, nasıl bağlantı kurmanız gerektiği konusunda öneri sağlar. Bu önerilere bir müşteri adayıyla bağlantı kurmak için en iyi kanal (bizim örneğimizde, e-posta, SMS veya doğrudan arama), haftanın en iyi günü ve günün en iyi saati konusundaki öneriler dahildir.
HDInsight Spark kümelerinde Microsoft R Server, R Server ile Apache Spark’ın birleşik gücünden yararlanarak büyük veriler için dağıtılmış ve ölçeklenebilir makine öğrenimi özellikleri sağlar. Bu çözümde, pazarlama kampanyası optimizasyonu için makine öğrenimi modelleri geliştirme (veri işleme, özellik mühendisliği, modelleri eğitme ve değerlendirme dahil), modelleri uç düğümde bir web hizmeti olarak dağıtma ve web hizmetini Azure HDInsight Spark kümelerinde Microsoft R Server ile uzaktan kullanma işlemlerinin nasıl yapıldığı gösterilmiştir. Son tahminler ve öneri tablosu, her bir müşteri adayına nasıl ve ne zaman ulaşılması gerektiğiyle ilgili önerileri içeren bir Hive tablosuna kaydedilir. Bu veriler daha sonra Power BI’da görselleştirilir.
Power BI ayrıca kampanya önerilerinin verimliliğine dair görsel özetler sunar (sanal verilerle birlikte burada gösterilmiştir). Sağdaki Şimdi Deneyin düğmesine tıklayarak bu panoyu deneyebilirsiniz.
Bu panonun Öneriler sekmesi tahmin edilen önerileri gösterir. En üstte, yeni dağıtımımıza ait müşteri adaylarının teker teker gösterildiği bir tablo bulunur. Bu tablo, iş kurallarımızın uygulanacağı müşteri adaylarının doldurduğu, müşteri adayı kimliği, kampanya ve ürüne ait alanları içerir. Bunu, müşteri adaylarına yönelik, bu adaylarla ayrı ayrı iletişime geçilecek en uygun kanal ve saatleri veren model tahminlerinin yanı sıra bu önerileri kullanarak müşteri adaylarının ürünümüzü almasıyla ilgili tahmini olasılıklar takip eder. Bu olasılıklar, iletişime geçilen müşteri adayları sayısını, alma olasılığı yüksek olan alt kümeyle sınırlandırarak kampanyanın verimliliğinin artırılması için kullanılabilir.
Öneriler sekmesinde ayrıca müşteri adaylarına dair önerilerin ve demografik bilgilerin çeşitli özetleri bulunur. Panonun Kampanya Özeti sekmesi, tahmin edilen önerileri oluşturmak için kullanılan geçmiş verilerin özetlerini gösterir. Bu sekme ayrıca Haftanın Günü, Günün Saati ve Kanal değerlerini de gösterir, ancak bu değerler gerçek geçmiş gözlemlerdir. Öneriler sekmesinde gösterilen model önerileriyle karıştırılmamalıdır.
Bu çözümde, pazarlama kampanyası optimizasyonu için makine öğrenimi modelleri geliştirme ve dağıtma süreci baştan sona gösterilmiştir. Modeli oluşturma (veri işleme, özellik mühendisliği, modelleri eğitme ve değerlendirmenin yanı sıra örnek veriler dahil), modelleri uç düğümde bir web hizmeti olarak dağıtma ve web hizmetini Azure HDInsight Spark kümelerinde Microsoft R Server ile uzaktan kullanma işlemlerinin her birinin nasıl yapıldığına ilişkin örnek veriler, R kodu içerir.
Bu çözümü test eden veri uzmanları, Azure HDInsight Spark kümesinin Uç Düğümünde çalışan, tarayıcı tabanlı Açık Kaynak RStudio Server Sürümü’nden sağlanan R koduyla çalışabilir. Kullanıcı işlem bağlamını ayarlayarak işlemlerin nerede gerçekleştirileceğine karar verebilir: uç düğümde yerel olarak veya Spark kümesinde düğümlere dağıtılmış olarak. Tüm R kodu genel Github deposunda da bulunabilir. İyi eğlenceler!