Architecture de solution : Prévision de la demande et optimisation de la tarification pour le marketing

La tarification est l’élément central de nombreux secteurs, mais peut être l’une des tâches les plus complexes. Les entreprises luttent souvent pour prévoir de façon précise l’impact fiscal des tactiques potentielles, prendre complètement en compte les contraintes métiers et valider les décisions prises au sujet des tarifs. À mesure que les offres de produits augmentent et compliquent les calculs effectués en amont des prises de décisions en temps réel sur la tarification, le processus se complexifie.

Cette solution répond à ces problématiques en utilisant les données historiques des transactions pour former un modèle de prévision de la demande dans le contexte d’un commerce de détail. Elle incorpore également la tarification des produits dans un groupe mis en concurrence pour prédire la cannibalisation et les autres impacts sur les produits. Un algorithme d’optimisation des prix utilise ensuite ce modèle pour prédire la demande à différents tarifs et prend en compte les contraintes métiers pour maximiser les bénéfices potentiels.

En utilisant cette solution pour ingérer des données de transactions historiques, prédire la demande future et optimiser régulièrement les prix, vous pouvez économiser du temps et des efforts et améliorer la rentabilité de votre entreprise.

Déployer dans Azure

Le modèle prédéfini suivant permet de déployer cette architecture dans Azure

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

Conseils sur l’implémentation

Produits/Description Documentation

Data Lake Store

Data Lake Store stocke les données brutes hebdomadaires sur les ventes, qui sont ensuite lues par Spark sur HDInsight.

Apache Spark pour Azure HDInsight

Spark sur HDInsight ingère les données et exécute leur prétraitement, la modélisation des prévisions et les algorithmes d’optimisation de la tarification.

Data Factory

Data Factory gère l’orchestration et la planification de la reformation du modèle.

Power BI

Power BI visualise les résultats de vente, la demande future prévue et les prix optimaux recommandés pour divers produits vendus dans différents magasins.

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