Prognózování poptávky a optimalizace cen

Nastavení cen se v řadě odvětví považuje za klíčový faktor úspěchu a může představovat jeden z nejtěžších úkolů. Společnosti se často potýkají s různými aspekty procesu nastavení cen, včetně přesné prognózy finančního dopadu potenciálních taktik, rozumného zohlednění hlavních obchodních omezení a důkladného ověření učiněných rozhodnutí o cenách. Rozšiřování nabídky produktů a vyšší požadavky na výpočetní výkon, potřebný pro rozhodování o cenách v reálném čase, tento už tak velmi náročný úkol ještě více ztěžují.

Toto řešení výše popsané výzvy řeší tím, že pomocí historických dat o transakcích trénuje model prognózování poptávky. V úvahu se berou také ceny produktů v konkurenční skupině, aby se zajistilo předvídání dopadů na vztahy mezi produkty, jako je uvádění podobných produktů. Algoritmus pro optimalizaci cen následně pomocí tohoto modelu předpovídá poptávku na různých vhodných cenových bodech s ohledem na obchodní omezení pro maximalizaci zisku. Řešení je možné přizpůsobit pro analýzy nejrůznějších cenových scénářů, pokud bude zachovaný obecný přístup založený na datových vědách.

Výše popsaný proces je zprovozněný a nasazený v Cortana Intelligence Suite. Toto řešení umožní společnostem ingestovat historická data o transakcích, předpovídat budoucí poptávku a pravidelně získávat doporučení pro nastavení optimálních cen. Ve výsledku tak řešení podporuje zvýšení ziskovosti a snížení množství času a úsilí vyhrazeného na úkoly související s nastavováním cen.

+ Zobrazit více – Zobrazit méně

Popis

Šetřete čas a nechte některého ze školených partnerů SI, aby vám pomohli s testováním konceptu, nasazením i integrací tohoto řešení.

Cortana Intelligence Suite poskytuje prostřednictvím Microsoft Azure pokročilé analytické nástroje – komponenty pro příjem, ukládání a zpracování dat a pokročilé analýzy – to znamená všechny nepostradatelné prvky pro vytvoření řešení prognózování poptávky a optimalizace cen.

Toto řešení kombinuje několik služeb Azure a poskytuje řadu výhod. Azure Blob Storage ukládá týdenní nezpracovaná prodejní data. Apache Spark pro Azure HDInsight data ingestuje a provádí jejich předběžné zpracování, modelování prognóz a algoritmy pro optimalizaci cen. A konečně Data Factory orchestruje a plánuje kompletní tok dat.

Tlačítko Deploy (Nasadit) spustí pracovní postup, který nasadí instanci tohoto řešení v rámci skupiny prostředků předplatného Azure, které jste zadali. Toto řešení zahrnuje několik služeb Azure (popsaných níže) spolu s webovou úlohou, která simuluje data. To znamená, že okamžitě po nasazení uvidíte tok dat kompletním kanálem.

Pokyny po nasazení a další podrobnosti o technické implementaci najdete tady.

Technické údaje a pracovní postup

  1. Data pro simulaci se generují každou hodinu nově nasazenými webovými úlohami Azure.
  2. Tato syntetická data se ukládají do služby Azure Blob Storage, která se bude používat ve zbytku toku řešení.
  3. Spark ve službě HDInsight slouží k ingestování a předběžnému zpracování nezpracovaných dat, sestavení a přetrénování modelů prognózování poptávky a provádění algoritmů pro optimalizaci cen.
  4. Azure Data Factory orchestruje a plánuje kompletní tok dat.
  5. A konečně Power BI se využívá k vizualizaci výsledků, takže uživatelé můžou monitorovat prodejní výsledky, předpokládanou budoucí poptávku a doporučené optimální ceny pro celou řadu produktů prodávaných v různých obchodech.

Právní omezení

© 2017 Microsoft Corporation. Všechna práva vyhrazena. Tyto informace se poskytují „tak, jak jsou“ a mohou se bez předchozího upozornění změnit. Společnost Microsoft neposkytuje s ohledem na uvedené informace žádné záruky, ať už výslovné, nebo implikované. K vytvoření řešení byla použita data třetích stran. Zodpovídáte za respektování práv ostatních, včetně pořízení náležitých licencí pro vytváření podobných datových sad a jejich dodržování.

Demand Forecasting and Price OptimizationPricing is recognized as a pivotal determinant of success in many industries and can be one of the most challenging tasks. Companies often struggle with several aspects of the pricing process, including accurately forecasting the financial impact of potential tactics, taking reasonable consideration of core business constraints, and fairly validating the executed pricing decisions. Expanding product offerings add further computational requirements to make real-time pricing decisions, compounding the difficulty of this already overwhelming task.

Související architektury řešení

Demand ForecastingAccurately forecasting spikes in demand for products and services can give a company a competitive advantage. This solution focuses on demand forecasting within the energy sector.

Prognózování poptávky

Přesné prognózování Accurately špiček v poptávce po produktech a službách může společnostem přinést konkurenční výhody. Toto řešení se soustředí na prognózování poptávky v energetickém sektoru.

Demand Forecasting for Shipping and DistributionThe Demand Forecasting for Shipping and Distribution Solution uses historical demand data to forecast demand in future periods across varios customers, products and destinations. For instance, a shipping or delivery company wants to predict the quantities of the different products its customers want delivered at different locations at future times. A company can use these forecasts as input to an allocation tool that optimizes operations, such as delivery vehicles routing, or to plan capacity in the longer term.

Prognózování poptávky po lodní dopravě a distribuci

Řešení prognózování poptávky po lodní dopravě a distribuci využívá historická data o poptávce k předvídání budoucí poptávky pro různé zákazníky, produkty a cíle. Například lodní nebo dopravní společnost chce předvídat množství různých produktů, které budou v budoucnu zákazníci chtít doručit na různé lokality. Společnost může tyto předpovědi využít jako vstup do nástroje pro přidělování, který optimalizuje operace, jako je směrování dopravních vozidel nebo dlouhodobější plánování kapacity.