솔루션 아키텍처: 마케팅에 대한 수요 예측 및 가격 최적화

가격 책정은 많은 산업에서 중요하지만 가장 어려운 작업 중 하나가 될 수 있습니다. 회사들은 잠재적인 전략의 재정적인 영향을 정확하게 예측하려고 노력하고, 핵심 비즈니스 제약 사항을 충분히 고려하고, 결정한 가격을 공정하게 검증하기 위해 노력합니다. 제품 제공이 확장되고 실시간 가격 결정 뒤의 계산을 복잡하게 하면서 프로세스는 훨씬 더 어려워지고 있습니다.

이 솔루션은 소매 컨텍스트에서 수요 예측 모델을 교육하기 위해 과거 거래 데이터를 사용하여 이러한 문제를 해결합니다. 또한 경쟁 그룹의 제품 가격을 통합하여 매출 감소와 기타 제품 간 영향을 예측합니다. 가격 최적화 알고리즘은 이 모델을 사용하여 비즈니스 제약 조건의 다양한 가격 및 요인에서 수요를 예측하여 잠재적인 수익을 최대화합니다.

과거 거래 데이터를 수집하고 미래 수요를 예측하고 정기적으로 가격을 최적화하는 데 이 솔루션을 사용함으로써 프로세스에서 시간과 노력을 절감하고 회사의 수익성을 향상할 수 있습니다.

Azure에 배포

미리 빌드된 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 Azure에 배포하세요.

Azure에 배포

배포된 솔루션 보기

Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

구현 지침

제품/설명 설명서

데이터 레이크 저장소

Data Lake Store는 HDInsight의 Spark에서 읽는 주간 원시 판매 데이터를 저장합니다.

Azure HDInsight용 Apache Spark

HDInsight의 Spark는 데이터를 수집하고 데이터 전처리, 예측 모델링 및 가격 최적화 알고리즘을 실행합니다.

데이터 팩터리

Data Factory는 모델 다시 학습에 대한 일정과 오케스트레이션을 다룹니다.

Power BI

Power BI는 판매 결과, 예측한 미래 수요 및 여러 판매점에서 판매되는 다양한 제품에 대해 권장되는 최적의 가격을 시각화합니다.

관련 솔루션 아키텍처