Wozu verwendet man diese AWS-Lösungsimplementierung?

Diese Lösung kombiniert Amazon Pinpoint mit Amazon SageMaker, um den Prozess der Erfassung von Kundendaten zu automatisieren, die Abwanderung von Kunden mit Hilfe von ML vorherzusagen und ein maßgeschneidertes Zielgruppensegment für das Messaging zu erhalten.

Diese Lösung enthält einen Beispieldatensatz, den Sie als Referenz verwenden können, um Ihre eigenen benutzerdefinierten ML-Modelle mit Ihren eigenen Daten zu entwickeln.  

Übersicht über die Implementierung der AWS-Lösung

Das folgende Schaubild zeigt die Architektur, die Sie mithilfe des Handbuchs für die Lösungsimplementierung und der dazugehörigen AWS CloudFormation-Vorlage automatisch bereitstellen können.

Vorausschauende Segmentierung mit Amazon Pinpoint und Amazon SageMaker | Architekturdiagramm
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Architektur für die vorausschauende Segmentierung mit Amazon Pinpoint und Amazon SageMaker

Die AWS CloudFormation-Vorlage stellt einen täglichen Batch-Prozess bereit, der von AWS Step Functions orchestriert wird. Der Prozess beginnt, wenn ein zeitbasiertes Ereignis von Amazon CloudWatch eine Reihe von AWS Lambda-Funktionen auslöst, die eine Amazon Athena-Abfrage verwenden, um Kundendaten abzufragen, die im Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert sind. Die Daten werden täglich AWS Glue gecrawlt.

Die Kundendaten umfassen Endpunkte, die von Amazon Pinpoint exportiert wurden, und Daten zur Einbindung der Endbenutzer, die von Amazon Pinpoint unter Verwendung von Amazon Kinesis Data Streams und Amazon Kinesis Data Firehose gestreamt wurden. Amazon SageMaker führt Batch-Transformationsanforderungen aus, um die Kundenabwanderung auf der Grundlage eines trainierten ML-Modells (Machine Learning) vorherzusagen.

Standardmäßig ist diese Lösung so konfiguriert, dass sie Daten aus dem Beispieldatensatz verarbeitet. Um Ihren eigenen Datensatz zu verwenden, müssen Sie die Lösung modifizieren.

Vorausschauende Segmentierung mit Amazon Pinpoint und Amazon SageMaker

Version 1.0.1
Zuletzt aktualisiert: 01/2020
Autor: AWS

Geschätzte Bereitstellungszeit: 10 Minuten

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Funktionen

Automatisierung

Bauen Sie eine Architektur auf, die die Erfassung von Kundendaten automatisiert, die Kundenabwanderung mithilfe von ML vorhersagt und ein maßgeschneidertes Zielgruppensegment für Messaging aufrechterhält.

Individuelle Anpassung

Diese Lösung enthält einen Beispieldatensatz, den Sie zum Trainieren des enthaltenen ML-Modells verwenden können. Sie können die Lösung jedoch modifizieren, um Ihren eigenen Datensatz zu verwenden.
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