Arquitectura de solución: Previsión de la demanda y optimización de precios para marketing

La fijación de precios es un aspecto fundamental para muchas industrias, pero puede ser una de las tareas más desafiantes. A menudo, las empresas encuentran gran dificultad para prever con exactitud el impacto fiscal de posibles tácticas, tener en cuenta plenamente las limitaciones fundamentales de su negocio y validar realmente las decisiones sobre precios una vez que se han tomado. Conforme se amplían las ofertas de productos y se complica el cálculo que subyace en las decisiones de precios que tienen lugar en tiempo real, el proceso se complica todavía más.

Esta solución resuelve esos desafíos, porque utiliza datos de transacciones históricos para entrenar un modelo de previsión de la demanda en un contexto de venta al por menor. Asimismo, incorpora los precios de productos en un grupo competitivo para predecir el efecto de la canibalización u otros efectos entre productos. Después, un algoritmo de optimización de precios utiliza ese modelo para prever la demanda con varios puntos de precio, y tiene en cuenta las restricciones del negocio para maximizar el posible beneficio.

El uso de esta solución para ingerir datos de transacciones históricos, predecir la demanda y optimizar los precios periódicamente le brinda la oportunidad de ahorrar tiempo y esfuerzo en torno a este proceso, y mejorar así la rentabilidad de su empresa.

Implementar en Azure

Utilizar la siguiente plantilla predefinida para implementar esta arquitectura en Azure

Implementar en Azure

Visualización de la solución implementada

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

Guía sobre la implementación

Productos/descripción Documentación

Data Lake Store

Data Lake Store almacena datos de ventas sin procesar que después lee Spark en HDInsight.

Apache Spark para HDInsight de Azure

Spark en HDInsight ingiere los datos y ejecuta algoritmos de preprocesamiento de datos, modelado de previsiones y optimización de precios.

Data Factory

Data Factory controla la orquestación y programación de reciclaje de los modelos.

Power BI

Power BI visualiza los resultados de las ventas, la demanda prevista y los precios óptimos recomendados para una serie de productos vendidos en diferentes establecimientos.

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