À quoi sert l’implémentation des solution AWS ?
Cette solution combine Amazon Pinpoint et Amazon SageMaker pour automatiser le processus de collecte de données client, estimer le taux d'attrition en utilisant le ML et assurer une segmentation d'audience sur mesure pour la messagerie.
Elle inclut un exemple d'ensemble de données que vous pouvez utiliser comme référence pour déployer vos propres modèles de ML personnalisés avec vos propres données.
Présentation de l’implémentation des 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, exportées à partir de Amazon Pinpoint et des données d'engagement d'utilisateurs finaux transmises à partir de Amazon Pinpoint en utilisant Amazon Kinesis Data Streams et Amazon Kinesis Data Firehose. 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 modifier la solution pour utiliser votre propre ensemble de données.
Predictive Segmentation Using Amazon Pinpoint and Amazon SageMaker
Version 1.0.1
Dernière mise à jour : 01/2020
Auteur : AWS
Temps de déploiement estimé : 10 min
Ressources de déploiement
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Caractéristiques
Automatisation
Personnalisation
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