ナビゲーションをスキップする

需要予測と価格最適化

価格設定は、多くの業界にとって成功を決める極めて重要な要素ですが、最も難しいタスクの 1 つでもあります。多くの企業が、価格設定プロセスのさまざまな側面、つまり今後の戦術が業績に及ぼす影響を正確に予測し、ビジネス上の主な制約について十分に検討し、いったん設定した価格を公正に検証することなどに困難を感じています。提供する製品が増え、リアルタイムでの価格決定に必要な計算要件が複雑化するにつれて、既に極めて困難なこのタスクがさらに難しくなります。

このソリューションでは、取引の履歴データを使用して需要の予測モデルをトレーニングすることで、上記の課題に対処します。また、製品の価格は競合グループ内で設定されるため、カニバリゼーションなどの製品間での影響について予測できます。次いで、収益を最大化するために、価格最適化アルゴリズムがそのモデルを使用して、候補となるさまざまな価格設定における需要を予測し、ビジネス上の制約を考慮します。一般的なデータ サイエンスのアプローチが同じである限りは、このソリューションをカスタマイズして、さまざまな価格設定のシナリオを分析できます。

上記で説明したプロセスは、Cortana Intelligence Suite にデプロイして操作できます。このソリューションを使用すると、企業は取引の履歴データを取り込み、今後の需要を予測し、最適な価格設定に関する推奨を定期的に取得できるため、収益性を伸ばすとともに、価格設定のタスクに費やす時間と労力を削減するチャンスを高めることができます。

Demand Forecasting and Price OptimizationPricing is recognized as a pivotal determinant of success in many industries and can be one of the most challenging tasks. Companies often struggle with several aspects of the pricing process, including accurately forecasting the financial impact of potential tactics, taking reasonable consideration of core business constraints, and fairly validating the executed pricing decisions. Expanding product offerings add further computational requirements to make real-time pricing decisions, compounding the difficulty of this already overwhelming task.

免責事項

©2017 Microsoft Corporation.All rights reserved.本情報は "現状のまま" 提供され、通知なく変更されることがあります。Microsoft はここで提供される情報に関し、明示または暗示にかかわらず、いかなる保証も行わないものとします。ソリューションの生成にはサード パーティのデータが使用されています。お客様には他者の権利を尊重する責任があり、それには、類似のデータセットを作成するための関連ライセンスの購入や、そうした関連ライセンスへの準拠が含まれます。

Demand Forecasting and Price OptimizationPricing is recognized as a pivotal determinant of success in many industries and can be one of the most challenging tasks. Companies often struggle with several aspects of the pricing process, including accurately forecasting the financial impact of potential tactics, taking reasonable consideration of core business constraints, and fairly validating the executed pricing decisions. Expanding product offerings add further computational requirements to make real-time pricing decisions, compounding the difficulty of this already overwhelming task.

関連ソリューションのアーキテクチャ

Demand ForecastingAccurately forecasting spikes in demand for products and services can give a company a competitive advantage. This solution focuses on demand forecasting within the energy sector.

需要予測

製品やサービスの需要の急増を正確に予測すると、企業は競争上の優位性を確保できます。このソリューションは、エネルギー分野のオンデマンド予測に重点を置いています。

Demand Forecasting for Shipping and DistributionThe Demand Forecasting for Shipping and Distribution Solution uses historical demand data to forecast demand in future periods across varios customers, products and destinations. For instance, a shipping or delivery company wants to predict the quantities of the different products its customers want delivered at different locations at future times. A company can use these forecasts as input to an allocation tool that optimizes operations, such as delivery vehicles routing, or to plan capacity in the longer term.

Demand Forecasting for Shipping and Distribution

輸送および配送の需要予測ソリューションは、過去の需要データを使用して、将来の期間におけるさまざまな顧客、商品、配達先にまたがる需要を予測します。たとえば、輸送または配送会社は、顧客が将来複数の場所への配送を希望している、さまざまな商品の数量を予測したいと考えています。企業はこれらの予測を、配送車両の経路指示などのオペレーションを最適化する割り当てツールへの入力として、あるいはキャパシティの長期計画のために、使用できます。

Personalized OffersIn today's highly competitive and connected environment, modern businesses can no longer survive with generic, static online content. Furthermore, marketing strategies using traditional tools are often expensive, hard to implement, and do not produce the desired return on investment. These systems often fail to take full advantage of the data collected to create a more personalized experience for the user.User ActionSimulationPersonalized OfferLogicSystem ResponseQueueUser ActionQueueEvent HubStream AnalyticsPower BIMachine LearningCold StartProduct AffinityUserDocument DBProductOffersReferenceProduct ViewsOffer ViewsCache Update LogicAzure ServicesRaw Stream Data12354

個々に応じたオファー

競争の激しい現代のオンライン環境では、汎用的な静的オンライン コンテンツで新しい企業が生き残ることは、もはや不可能です。さらに、従来のツールを使用したマーケティング戦略はコストが高く、実装しにくいことが多いため、必要な投資収益率を実現できません。多くの場合、これらのシステムでは、パーソナライズされたユーザー体験を生み出すために収集されたデータを十分に活用できていません。