Architettura della soluzione: Previsione della domanda e ottimizzazione dei prezzi per il marketing

La determinazione dei prezzi è essenziale per molti settori, ma può essere una delle attività più complesse. Le società faticano spesso a prevedere con precisione l'impatto fiscale delle strategie potenziali, a considerare in modo completo i vincoli cruciali per l'attività commerciale e a convalidare in modo corretto le decisioni relative ai prezzi dopo che sono state prese. Con la continua espansione delle offerte di prodotti, che complica i calcoli relativi alle decisioni in tempo reale sulla determinazione dei prezzi, il processo risulta sempre più difficile.

Questa soluzione contribuisce a risolvere tali problemi usando i dati cronologici relativi alle transazioni per il training di un modello di previsione della domanda in un contesto di vendita al dettaglio. Incorpora anche la determinazione dei prezzi in un gruppo in competizione, in modo da prevedere la cannibalizzazione e altri impatti tra prodotti. Un algoritmo di ottimizzazione dei prezzi usa quindi tale modello per la previsione della domanda rispetto a diverse fasce di prezzo e include nel calcolo i vincoli aziendali per massimizzare il profitto potenziale.

Usando questa soluzione per inserire i dati cronologici relativi alle transazioni, prevedere la domanda futura e ottimizzare regolarmente la determinazione dei prezzi, sarà possibile risparmiare tempo e lavoro richiesto per il processo e ottimizzare la redditività dell'azienda.

Distribuisci in Azure

Usa il modello predefinito seguente per distribuire questa architettura in Azure

Distribuisci in Azure
Previsione della domanda e ottimizzazione dei prezzi | Microsoft Azure Diagramma che mostra le relazioni tra cinque prodotti e servizi, rappresentati da icone. Il diagramma mostra due icone nella riga superiore, due nelle righe intermedie e una nella riga inferiore. In alto a sinistra è disponibile l'icona per i processi Web di Azure, che genera dati di simulazione. A sinistra, connesso da una riga unidirezionale, è disponibile Azure Data Lake Store, in cui la soluzione archivia i dati di simulazione. Sotto Data Lake Store, connesso da una freccia bidirezionale, è disponibile Spark in HDInsight, che inserisce i dati e li usa per il training di modelli e l'esecuzione di algoritmi di ottimizzazione. Ancora più sotto, connesso da una freccia bidirezionale, si trova Data Factory, che orchestra e pianifica l'intero flusso di dati. A destra di Spark in HDInsight, connesso da una freccia unidirezionale, è disponibile Power BI, che visualizza i dati per semplificare il monitoraggio. Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Linee guida di implementazione

Prodotti Documentazione

Data Lake Store

Data Lake Store archivia i dati non elaborati sulle vendite, che vengono letti da Spark in HDInsight.

Apache Spark per Azure HDInsight

Spark in HDInsight inserisce i dati ed esegue la pre-elaborazione dei dati, la modellazione delle previsioni e algoritmi di ottimizzazione dei prezzi.

Data Factory

Data Factory gestisce l'orchestrazione e la pianificazione della ripetizione del training del modello.

Power BI

Power BI visualizza i risultati delle vendite, la domanda futura prevista e i prezzi ottimali consigliati per diversi prodotti venduti in diversi punti vendita.

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