À quoi sert cette implémentation de solutions AWS ?
Cette solution combine Amazon Pinpoint et Amazon SageMaker pour automatiser le processus de collecte de données client et de création de segments identifiés par le machine learning (ML) pour une messagerie d'audience sur mesure. Ces segments peuvent inclure des utilisateurs susceptibles de résilier, des utilisateurs susceptibles de réaliser un achat et d'autres comportements d'utilisateurs prédits qui correspondent aux besoins de votre entreprise.
Cette solution inclut un exemple d'ensemble de données que vous pouvez utiliser comme référence pour déployer vos propres modèles de ML personnalisés à l'aide de vos propres données.
Le déploiement de lasolution Digital User Engagement Events Database est un prérequis pour déployer cette solution.
Présentation de l'implémentation de solutions AWS
Le diagramme ci-dessous présente l'architecture que vous pouvez déployer automatiquement à l'aide du guide d'implémentation de la solution et du modèle AWS CloudFormation fourni.
Architecture de Predictive Segmentation Using Amazon Pinpoint and Amazon SageMaker architecture
Le modèle AWS CloudFormation déploie un processus par lots quotidien orchestré par AWS Step Functions. Le processus est lancé lorsqu'un événement Amazon CloudWatch temporel déclenche une série de fonctions AWS Lambda qui utilise une requête Amazon Athena pour interroger les données client stockées dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Les données sont analysées quotidiennement par AWS Glue.
Les données client incluent des points de terminaison exportés à partir d'Amazon Pinpoint et des données d'engagement d'utilisateurs finaux transmises à partir d'Amazon Pinpoint à l'aide de la solution Digital User Engagement Events Database. Amazon SageMaker exécute des requêtes de transformation par lots pour estimer le taux d'attrition en fonction d'un modèle de machine learning (ML) entraîné.
Par défaut, la solution est configurée pour traiter les données à partir de l'exemple d'ensemble de données. Vous avez toutefois la possibilité de personnaliser la solution pour utiliser votre propre ensemble de données.
Segmentation prédictive à l'aide d'Amazon Pinpoint et Amazon SageMaker
Version 1.1.0
Dernière mise à jour : 12/2020
Auteur : AWS
Temps de déploiement estimé : 10 min
Ressources de déploiement
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Fonctions
Automatisation
Personnalisation
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