価格最適化のために需要予測モデルを使用する

このソリューションでは、Microsoft Azure のビッグデータおよび高度な分析サービスを使用して、将来の顧客の需要を予測し、価格を最適化して収益性を最大化します。

Architecture

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データフロー

Microsoft AI プラットフォームには、データ インジェスト、ストレージ、処理、および高度な分析コンポーネントなど、高度な分析ツールが用意されています。 これらのツールは、需要予測と価格最適化ソリューションを構築するために不可欠な要素です。

1. Azure Data Lake (または Azure Blob Storage) に、週単位の生の売上データが格納されます。
2. Apache Spark for Azure HDInsight にデータが取り込まれ、データの前処理、予測モデリング、および価格最適化アルゴリズムが実行されます。
3. Azure Data Factory はデータ フロー全体を調整およびスケジュールします。

コンポーネント

• Azure Data Lake Storage には、HDInsight 上の Spark によって読み取られる、週単位の生の売上データが格納されます。 別の方法として、Azure Blob Storage を使用します。
• HDInsight の Spark は、データを取り込み、データの前処理、予測モデリング、および価格最適化アルゴリズムを実行します。
• Data Factory は、モデルの再トレーニングのオーケストレーションとスケジュール設定を処理します。
• Power BI を使用すると、結果を視覚化できます。売上の結果と予測される将来の需要および推奨される最適な価格を監視します。

シナリオの詳細

価格は多くの業界にとって非常に重要ですが、最も難しいタスクの 1 つになります。 多くの場合、企業は、考えられる戦術による財務的影響を正確に予測し、中核となるビジネス上の制約を十分に検討し、価格の決定を行った後でそれらを厳密に検証することに苦労しています。 提供製品が拡大し、リアルタイムの価格決定の背後にある計算が複雑になるにつれて、プロセスはさらに困難になります。

このソリューションでは、過去のトランザクションデータを使用して小売のコンテキストで需要予測モデルをトレーニングすることで、これらの課題に対処します。 また、競合グループ内の製品の価格も組み込まれており、これにより、カニバリゼーションやその他の製品間の影響を予測できます。 次に、価格最適化アルゴリズムがそのモデルを使用して、さまざまな価格ポイントにおける需要を予測し、ビジネス上の制約を加味することで、潜在的な利益を最大化します。

上記で説明したプロセスは、Microsoft AI プラットフォームで運用およびデプロイできます。

考えられるユース ケース

このソリューションを使用すると、トランザクション データの履歴を取り込み、将来の需要を予測し、定期的に価格を最適化して、価格決定タスクに費やされる時間と労力を節約できます。

次のステップ

次の製品ドキュメントを参照してください。

• Data Lake Store の詳細情報
• Spark クラスターと R Server を使用した HDInsight の概要
• Data Factory の詳細を確認する
• Power BI についてさらに学習する

予測に関する外部リンク:

• Azure AI Gallery にある需要予測と価格の最適化

関連リソース

次の関連する Azure アーキテクチャ センターの記事を参照してください。

• 出荷と配送の需要予測
• Azure Stream Analytics と Machine Learning を使用した需要予測