Navigáció kihagyása

Megoldásarchitektúra: Kereslet-előrejelzés és ároptimalizálás marketinghez

Az árképzés számos iparágban kulcsfontosságú elem, ám ezzel együtt az egyik legnagyobb kihívást is jelentheti. Sok vállalat számára okoz problémát, hogy pontosan előre tudják jelezni egy lehetséges üzleti taktika pénzügyi hatásait, vagy hogy teljes körűen fel tudják mérni az üzleti korlátozásokat, és hogy megfelelő minőségben tudják értékelni a meghozott árképzési döntéseket. A termékskála bővülésével a valós idejű árképzési döntéseket megalapozó számítások is bonyolultabbá válnak, így a teljes folyamat egyre összetettebb lesz.

Ez a megoldás ezekre a kihívásokra kínál hatékony választ azzal, hogy tranzakciós előzményadatokat használ fel kereskedelmi környezetben alkalmazható igény-előrejelzési modell betanításához. A megoldás a versenytársak termékeinek árképzését is beépíti, így képes előrejelezni a kannibalizációt és másféle termékek közötti hatásokat is. A modell használatával egy ároptimalizálási algoritmus jelzi előre a különböző árszintekhez kapcsolódó kereslet-előrejelzéseket, az elérhető profit maximalizálása érdekében figyelembe véve az üzleti korlátozásokat is.

Használja ezt a megoldást a tranzakciók előzményadatainak felhasználására, a kereslet-előrejelzésekhez és az árképzés optimalizálására, hogy vállalata időt és munkaráfordítást takaríthasson meg, és növelni tudja nyereségét.

Üzembe helyezés az Azure-ban

Az architektúra Azure-ban történő üzembe helyezéséhez használhatja az alábbi, előre elkészített sablont

Üzembe helyezés az Azure-ban

Üzembe helyezett megoldás megtekintése

Demand forecasting and price optimization for marketingPredict future customer demand and optimize pricing to maximize profitability using big-data and advanced-analytics services from Microsoft Azure.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorPower BIData Simulator Web JobAzure Data Lake StoreSpark on HDInsight

Implementálási segédlet

Termékek/Leírás Dokumentáció

Azure Data Lake Storage

A Data Lake Store tárolja a heti nyers értékesítési adatokat, amelyeket a Spark on HDInsight használ fel.

Azure HDInsighthoz készült Apache Spark

A Spark on HDInsight betölti az adatokat, majd előrejelzési modellezéssel és ároptimalizálási algoritmusok alkalmazásával feldolgozza azokat.

Data Factory

A Data Factory kezeli a modell betanításának ütemezését és vezénylését.

Power BI

A Power BI megjeleníti a különféle áruházakban kínált termékekre vonatkozó értékesítési eredményeket, az előrejelzett keresletet és az ajánlott optimális árakat.

Kapcsolódó megoldásarchitektúrák