ソリューションのアーキテクチャ: マーケティングに活かすための需要予測と価格最適化

多くの業界にとって価格設定は非常に重要ですが、最も難しいタスクの 1 つでもあります。多くの企業が、今後の方針が経営面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が複雑化するにつれて、このプロセスはいっそう難しくなります。

このソリューションでは、取引の履歴データを使用して、小売の観点から需要の予測モデルをトレーニングすることで、こ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や他の製品との間での影響について予測できます。次いで、将来の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、さまざまな価格設定における需要と、ビジネス上の制約の要素を予測します。

このソリューションを使用して、取引の履歴データを取り込み、今後の需要を予測し、定期的に価格を最適化すれば、プロセスに要する時間と労力を減らすことができ、御社の収益を増やすチャンスが生まれます。

Azure へのデプロイ

次の事前構築済みのテンプレートを使用し、Azure にこのアーキテクチャをデプロイする

Azure へのデプロイ
需要予測と価格最適化 | Microsoft Azure アイコンで表された 5 つの製品およびサービスの関係を示す図。この図には一番上の行に 2 つのアイコン、真ん中の行に 2 つのアイコン、一番下の行に 1 つのアイコンがあります。一番上の左のアイコンは、シミュレーション データを生成する Azure Web Jobs です。右向き矢印で結ばれた右側のアイコンは、このソリューションがシミュレーション データを保存する Azure Data Lake Store です。Data Lake Store の下にあるのは、双方向の矢印で結ばれた Spark on HDInsight です。これはデータを取り込み、そのデータを使用してモデルをトレーニングし、最適化アルゴリズムを実行します。その下にあるのは、これも双方向の矢印で結ばれた Data Factory です。データ フロー全体を調整し、スケジュールを設定します。また、Spark on HDInsight の右側にあり、右向き矢印で結ばれているのは Power BI です。データを視覚化して、モニタリングしやすくします。 Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

実装ガイダンス

製品 ドキュメント

Data Lake Store

Data Lake Store は、未加工の 1 週間の販売データを格納します。このデータは Spark on HDInsight で読み取ります。

Apache Spark for Azure HDInsight

Spark on HDInsight はデータを取り込み、データの前処理、予測モデリング、価格最適化アルゴリズムを実行します。

Data Factory

Data Factory はモデルの再トレーニングを調整し、スケジュールを設定します。

Power BI

Power BI は、さまざまなストアで販売される種々の製品について、販売結果、予測される今後の需要、また推奨される最適な価格を視覚化します。

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