가격 최적화를 위한 수요 예측 모델 사용

이 솔루션은 Microsoft Azure의 빅 데이터 및 고급 분석 서비스를 사용하여 향후 고객 수요를 예측하고 가격을 최적화하여 수익성을 극대화합니다.

아키텍처

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데이터 흐름

Microsoft AI 플랫폼은 데이터 수집, 스토리지, 처리 및 고급 분석 구성 요소와 같은 고급 분석 도구를 제공합니다. 이러한 도구는 수요 예측 및 가격 최적화 솔루션을 빌드하는 데 필수적인 요소입니다.

1. Azure Data Lake(또는 Azure Blob Storage)는 주간 원시 판매 데이터를 저장합니다.
2. Azure HDInsight용 Apache Spark는 데이터를 수집하고 데이터 전처리, 예측 모델링 및 가격 최적화 알고리즘을 실행합니다.
3. Azure Data Factory는 전체 데이터 흐름을 오케스트레이션하고 예약합니다.

구성 요소

• Azure Data Lake Storage는 HDInsight의 Spark에서 읽은 주간 원시 판매 데이터를 저장합니다. 또는 Azure Blob Storage를 사용합니다.
• HDInsight의 Spark는 데이터를 수집하고 데이터 전처리, 예측 모델링 및 가격 최적화 알고리즘을 실행합니다.
• Data Factory는 모델 재학습의 오케스트레이션 및 예약을 처리합니다.
• Power BI를 사용하면 결과를 시각화할 수 있습니다. 판매 결과를 모니터링하고 향후 수요를 예측하고 최적의 가격을 권장합니다.

시나리오 정보

가격 책정은 많은 산업에서 중추적인 역할을 하지만 가장 어려운 작업 중 하나일 수 있습니다. 기업은 잠재적인 전술의 재정적 영향을 정확하게 예측하고, 핵심 비즈니스 제약 조건을 완전히 고려하고, 가격 결정이 내려지면 가격 결정을 공정하게 검증하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 제공하는 제품이 다양해지고 실시간 가격 결정의 바탕이 되는 계산이 복잡해짐에 따라 이 프로세스는 더욱 어려워집니다.

이 솔루션은 기록 트랜잭션 데이터를 사용하여 소매 컨텍스트에서 수요 예측 모델을 학습시켜 이러한 문제를 해결합니다. 또한 경쟁 그룹의 제품 가격 책정을 통합하여 자기잠식효과 및 기타 제품 간 영향을 예측합니다. 그런 다음, 가격 최적화 알고리즘은 해당 모델을 사용하여 다양한 가격대에서 수요를 예측하고 비즈니스 제약 조건의 요인을 예측하여 잠재적 이익을 극대화합니다.

위에서 설명한 프로세스는 Microsoft AI 플랫폼에서 운영 및 배포할 수 있습니다.

잠재적인 사용 사례

이 솔루션을 사용하면 기록 트랜잭션 데이터를 수집하고, 향후 수요를 예측하고, 정기적으로 가격 책정을 최적화할 수 있으므로 가격 책정 작업에 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

다음 단계

제품 설명서를 참조하세요.

• Data Lake Store에 대해 자세히 알아보기
• R Server애 Spark 클러스터를 사용하여 HDInsight 시작
• Data Factory에 대해 자세히 알아보기
• Power BI에 대해 자세히 알아보기

예측에 대한 외부 링크:

• Azure AI 갤러리의 수요 예측 및 가격 최적화

관련 참고 자료

관련 Azure 아키텍처 센터 문서 참조:

• 운송 및 유통에 대한 수요 예측
• Azure Stream Analytics 및 Machine Line을 사용한 수요 예측