Lösungsarchitektur: Nachfrageprognose und Preisoptimierung für Marketing

Die Preise sind für viele Industrien ausschlaggebend, können aber zugleich eine der größten Herausforderungen darstellen. Unternehmen fällt es oft schwer, die finanziellen Auswirkungen von möglichen Taktiken zu prognostizieren, grundlegende Betriebseinschränkungen zu berücksichtigen und Entscheidungen in puncto Preisen auf faire Weise zu überprüfen, wenn sie erst einmal getroffen wurden. Da Produktangebote die Berechnungen, die hinter den Preisentscheidungen in Echtzeit stehen, erweitern und komplizierter machen, wird der Prozess noch zusätzlich erschwert.

Diese Lösung reagiert auf diese Herausforderungen, indem Sie historische Transaktionsdaten verwendet, um ein Prognosemodell für die Nachfrage in Vertriebskontexten zu trainieren. Dazu bezieht es auch die Preise von Produkten in einer konkurrierenden Gruppe mit ein, um eine Kannibalisierung und andere Beeinträchtigungen zwischen den Produkten vorherzusagen. Dann verwendet ein Algorithmus dieses Modell zur Preisoptimierung, um die Nachfrage an verschiedenen Preispunkten zu prognostizieren. Dazu bezieht er auch Betriebseinschränkungen mit ein, um den potentiellen Gewinn zu maximieren.

Wenn Sie diese Lösung verwenden, um historische Transaktionsdaten zu erfassen, die zukünftige Nachfrage vorherzusagen und die Preise in regelmäßigen Abständen zu optimieren, können Sie Zeit und Aufwand bei diesem Prozess sparen und die Rentabilität Ihres Unternehmens erhöhen.

In Azure bereitstellen

Verwenden Sie die folgende vorgefertigte Vorlage, um diese Architektur in Azure bereitzustellen

In Azure bereitstellen
Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Implementierungsleitfaden

Produkte Dokumentation

Data Lake Store

Data Lake Store speichert die Rohdaten des Verkaufs einer Woche, die von Spark für HDInsight gelesen werden.

Apache Spark für Azure HDInsight

Spark für HDInsight erfasst die Daten und führt die Algorithmen für die Vorverarbeitung, Erstellung von Prognosemodellen und Preisoptimierung von Daten durch.

Data Factory

Data Factory kümmert sich um die Orchestrierung und zeitliche Planung des erneuten Trainierens eines Modells.

Power BI

Power BI visualisiert Verkaufsergebnisse, die vorhergesagte zukünftige Nachfrage und die empfohlenen optimalen Preise für verschiedenste Produkte, die in unterschiedlichen Geschäften verkauft werden.

Zugehörige Lösungsarchitekturen

Cosmos DB (Azu r e Se r vices) Dashb o a r d B r owser Azu r e S t r eam Anal y tics (Near R eal-Time Agg r ega t es) Input E v ents E v ent Hub Cold S ta r t P r oduct Affinity Maching Lea r ning (P r oduct Affinity) Raw S t r eam Data P e r sonalized Offer Logic

Personalisierte Marketinglösungen

Lernen Sie unverzichtbare Technologien kennen, um Ihre Produkte durch personalisierte Angebote zu vermarkten. Individualisieren Sie Ihre Marketingmaterialien durch die mit Big Data gewonnenen Erkenntnisse, um eine bessere Kundenreaktion zu erzielen.

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