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

Déployer dans Azure
Prévision de la demande et optimisation de la tarification | Microsoft Azure Schéma montrant la relation entre cinq produits et services, représentés par des icônes. Le schéma montre deux icônes sur la ligne supérieure, deux icônes sur la ligne centrale et une icône sur la ligne inférieure. En haut à gauche se trouve l’icône pour Azure Web Jobs, qui génère des données de simulation. À droite, connecté par une flèche unidirectionnelle, se trouve Azure Data Lake Store, où la solution stocke ces données de simulation. Sous Data Lake Store, connecté par une flèche bidirectionnelle, se trouve Spark sur HDInsight, qui ingère les données et les utilise pour former les modèles et exécuter les algorithmes d’optimisation. En dessous encore, également connecté par une flèche bidirectionnelle, se trouve Data Factory, qui orchestre et planifie l’intégralité du flux de données. Et à droite de Spark sur HDInsight, connecté par une flèche unidirectionnelle, se trouve Power BI, qui visualise les données pour une surveillance facilitée. 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 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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