수요 예측 및 가격 최적화

가격은 많은 산업에서 성공하기 위한 중심 결정 요인으로 인식되지만 가장 어려운 작업 중 하나가 될 수 있습니다. 회사들은 잠재적인 전략의 재정적인 영향을 정확하게 예측하고, 핵심 비즈니스 제약 사항을 합리적으로 고려하고, 실행된 가격 결정을 공정하게 검증하는 작업을 비롯하여 가격 책정 프로세스의 여러 측면에서 노력하고 있습니다. 제품 제공을 확장하면 실시간 가격 결정을 수행하기 위한 계산 요구 사항이 추가되므로 이미 너무나 작업이 많은 어려운 상황이 악화됩니다.

이 솔루션은 수요 예측 모델을 교육하기 위해 과거 거래 데이터를 사용하여 위에서 발생한 문제를 해결합니다. 또한 경쟁 그룹의 제품 가격을 통합하여 매출 감소 같은 제품 간 영향을 예측합니다. 가격 최적화 알고리즘은 이 모델을 사용하여 다양한 후보 가격 요소로 수요를 예측하고 비즈니스 제약 조건을 고려하여 수익을 최대화합니다. 일반 데이터 과학 접근 방법이 비슷하게 유지되는 한 솔루션을 사용자 지정하여 다양한 가격 시나리오를 분석할 수 있습니다.

위에서 설명한 프로세스는 Cortana Intelligence Suite에서 운영화되고 배포됩니다. 이 솔루션을 통해 회사들은 과거 거래 데이터를 수집하고, 미래 수요를 예측하고, 정기적으로 최적의 가격 권장 사항을 얻을 수 있습니다. 따라서 이 솔루션 덕분에 수익성을 개선하고 가격 책정 작업에 할당되는 시간 및 작업을 줄일 기회가 생깁니다.

설명

참고: 이 솔루션을 이미 배포한 경우 여기를 클릭하여 배포를 확인하세요.

시간을 절약하고 이러한 훈련된 SI 파트너 중 한 명이 이 솔루션의 개념 증명, 배포 및 통합을 도울 수 있도록 하세요.

예상 프로비전 시간: 1시간

Cortana Intelligence Suite는 수요 예측 및 가격 최적화 솔루션을 구현하기 위한 모든 필수 요소인 고급 분석 도구(데이터 수집, 데이터 저장, 데이터 처리 및 고급 분석 구성 요소)를 Microsoft Azure를 통해 제공합니다.

이 솔루션은 여러 Azure 서비스를 결합하여 강력한 이점을 생성합니다. Azure Blob Storage는 매주 원시 판매 데이터를 저장합니다. Azure HDInsight용 Apache Spark는 데이터를 수집하고 데이터 전처리, 예측 모델링 및 가격 최적화 알고리즘을 실행합니다. 마지막으로 Data Factory는 전체 데이터 흐름을 오케스트레이션하고 예약합니다.

‘배포’ 단추를 누르면 지정한 Azure 구독의 리소스 그룹 내에 솔루션의 인스턴스를 배포하는 워크플로가 시작됩니다. 솔루션은 여러 Azure 서비스(아래에 설명되어 있음)와 함께, 배포 직후 작동하는 종단 간 파이프라인을 통해 흐르는 데이터를 볼 수 있도록 데이터를 시뮬레이트하는 웹 작업을 포함합니다.

배포 후 지침과 기술 구현에 대한 자세한 내용은 여기의 지침을 참조하세요.

기술 세부 정보 및 워크플로

  1. 시뮬레이션 데이터는 새로 배포된 Azure WebJobs에서 매시간 생성됩니다.
  2. 이 가상 데이터는 Azure Blob Storage에 저장되고, 이후 솔루션 흐름의 나머지 부분에서 사용됩니다.
  3. HDInsight용 Spark는 원시 데이터를 수집 및 재처리하고, 수요 예측 모델을 빌드 및 다시 학습하고, 가격 최적화 알고리즘을 실행하는 데 사용됩니다.
  4. Azure Data Factory는 전체 데이터 흐름을 오케스트레이션하고 예약합니다.
  5. 마지막으로 Power BI는 사용자가 판매 결과, 예측한 미래 수요 및 여러 판매점에서 판매되는 다양한 제품에 대해 권장되는 최적의 가격을 모니터링할 수 있도록 결과 시각화에 사용됩니다.

고지 사항

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