Hopp over navigasjon

Løsningsarkitektur: Behovsprognose og prisoptimalisering for markedsføring

Prising er avgjørende for mange industrier, men det kan være en av de mest utfordrende oppgavene. Bedrifter sliter ofte med nøyaktig prognose av den økonomiske effekten til potensielle taktikker, fullstendig vurdering av kjernevirksomhetsbegrensinger og rettferdig vurdering av prisfastsettelser etter at de har blitt utført. Etterhvert som produkttilbud utvides og kompliserer beregninger bak sanntids prisavgjørelser, bli prosessen enda vanskeligere.

Denne løsninger adresserer disse utfordringen ved å bruke historiske transaksjonsdata for å lære opp en behovsprognosemodell i et detaljhandelskontekst. Den inkluderer også produktprising i en konkurrerende gruppe for å forutsi kannibalisering og andre påvirkinger på tvers av produkter. En algoritme for prisoptimalisering bruker deretter den modellen for å forutsi behov ved forskjellige prispunkter og faktorer innenfor forretningsbegrensinger for å maksimere potensiell fortjeneste.

Ved å bruke denne løsninger til å behandle historiske transaksjonsdata, forutsi fremtidig behov og regelmessig optimalisere prissetting, kan du spare tid og arbeid rundt prosessen og forbedre bedriftens lønnsomhet.

Behovsprognose og prisoptimalisering for markedsføringForutsi kundebehov og optimaliser prissetting for maksimere lønnsomheten ved hjelp av store data og avanserte analysetjenester fra Microsoft Azure.Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitorPower BIData Simulator Web JobAzure Data Lake StoreSpark on HDInsight

Implementeringsveiledning

Produkter/beskrivelse Dokumentasjon

Azure Data Lake Storage

Data Lake Store lagrer de ukentlige salgsrådataene som leses av Spark på HDInsight.

Apache Spark for Azure HDInsight

Spark på HDInsight importerer dataene og utfører dataforhåndsbehandling, prognosemodellering og algoritmer for prisoptimalisering.

Data Factory

Datafabrikk håndterer orkestrering og planlegging av modellomtreningen.

strøm~~POS=TRUNC BI

Power BI visualiserer salgsresultater, det antatte fremtidige behovet og anbefalte optimale priser for flere forskjellige produkter som selges i forskjellige butikker.

Relaterte løsningsarkitekturer