Navigatie overslaan

Vraagprognose en prijsoptimalisatie

Prijsstelling wordt in veel bedrijfstakken gezien als een belangrijke factor voor succes en kan een van de meest uitdagende taken zijn. Bedrijven hebben vaak moeite met verschillende aspecten van het prijsstellingsproces, zoals het nauwkeurig voorspellen van de financiële gevolgen van mogelijke tactieken, het op redelijker wijze aandacht schenken aan belangrijke zakelijke beperkingen en het op een eerlijke manier valideren van de uitgevoerde prijsbeslissingen. Een groter wordend productaanbod brengt verdere verwerkingsvereisten met zich meer om realtimeprijsbeslissingen te nemen, wat deze toch al enorme taak nog moeilijker maakt.

Deze oplossing helpt u de hierboven beschreven uitdagingen het hoofd te bieden door met historische transactiegegevens een model dat de vraag voorspelt te trainen. Productprijzen in een concurrerende groep is ook geïncorporeerd om impact van andere producten, zoals kannibalisatie, te voorspellen. Dat model wordt vervolgens door een algoritme voor prijsoptimalisatie gebruikt om de vraag op diverse mogelijke prijspunten te voorspellen waarbij rekening wordt gehouden met de bedrijfsbeperkingen, om de winst te maximaliseren. De oplossing kan worden aangepast om verschillende prijsscenario’s te analyseren zolang de algemene wetenschappelijk benadering van de gegevens maar dezelfde blijft.

Het proces dat hierboven wordt beschreven, wordt geoperationaliseerd en geïmplementeerd in de Cortana Intelligence Suite. Dankzij deze oplossing kunnen bedrijven historische transactiegegevens opnemen, toekomstige vraag voorspellen en regelmatig optimale prijsaanbevelingen verkrijgen. De oplossing genereert dus kansen voor een betere rentabiliteit en er hoeft minder tijd en moeite te worden gestoken in prijsstellingstaken.

Vraagprognose en prijsoptimalisatiePrijsstelling wordt in veel bedrijfstakken gezien als een belangrijke factor voor succes en kan een van de meest uitdagende taken zijn. Bedrijven hebben vaak moeite met verschillende aspecten van het prijsstellingsproces, zoals het nauwkeurig voorspellen van de financiële gevolgen van mogelijke tactieken, het op redelijker wijze aandacht schenken aan belangrijke zakelijke beperkingen en het op een eerlijke manier valideren van de uitgevoerde prijsbeslissingen. Een groter wordend productaanbod brengt verdere verwerkingsvereisten met zich meer om realtimeprijsbeslissingen te nemen, wat deze toch al enorme taak nog moeilijker maakt.

Vrijwaring

© 2017 Microsoft Corporation. Alle rechten voorbehouden. Deze informatie wordt als zodanig geleverd en kan zonder kennisgeving worden gewijzigd. Microsoft biedt geen garanties, expliciet of impliciet, met betrekking tot de hier verstrekte informatie. Gegevens van derden zijn gebruikt om de oplossing te genereren. U bent verantwoordelijk voor het respecteren van de rechten van anderen, inclusief het aanschaffen en naleven van relevante licenties om vergelijkbare gegevenssets te maken.

Vraagprognose en prijsoptimalisatiePrijsstelling wordt in veel bedrijfstakken gezien als een belangrijke factor voor succes en kan een van de meest uitdagende taken zijn. Bedrijven hebben vaak moeite met verschillende aspecten van het prijsstellingsproces, zoals het nauwkeurig voorspellen van de financiële gevolgen van mogelijke tactieken, het op redelijker wijze aandacht schenken aan belangrijke zakelijke beperkingen en het op een eerlijke manier valideren van de uitgevoerde prijsbeslissingen. Een groter wordend productaanbod brengt verdere verwerkingsvereisten met zich meer om realtimeprijsbeslissingen te nemen, wat deze toch al enorme taak nog moeilijker maakt.

Gerelateerde architecturen voor oplossingen

VraagprognoseHet nauwkeurig voorspellen van pieken in de vraag naar producten en services kan een bedrijf een concurrentievoordeel geven. Deze oplossing is gericht op prognoses op aanvraag binnen de energiesector.

Vraagprognose

Het nauwkeurig voorspellen van pieken in de vraag naar producten en services kan een bedrijf een concurrentievoordeel geven. Deze oplossing is gericht op prognoses op aanvraag binnen de energiesector.

Vraagprognose voor vervoer en distributieDe Oplossing vraagprognose voor vervoer en distributie maakt gebruik van historische vraaggegevens om de vraag in toekomstige perioden te voorspellen voor verschillende klanten, producten en bestemmingen. Een verzend- of transportbedrijf wil bijvoorbeeld voorspellen wat de hoeveelheden zijn van de verschillende producten die zijn klanten in de toekomst bezorgd willen hebben op verschillende locaties. Een bedrijf kan deze prognoses gebruiken als invoer voor een toewijzingsprogramma dat de bedrijfsactiviteiten optimaliseert, zoals de routes van bestelwagens, of om de capaciteit op de langere termijn te plannen.

Vraagprognose voor vervoer en distributie

De Oplossing vraagprognose voor vervoer en distributie maakt gebruik van historische vraaggegevens om de vraag in toekomstige perioden te voorspellen voor verschillende klanten, producten en bestemmingen. Een verzend- of transportbedrijf wil bijvoorbeeld voorspellen wat de hoeveelheden zijn van de verschillende producten die zijn klanten in de toekomst bezorgd willen hebben op verschillende locaties. Een bedrijf kan deze prognoses gebruiken als invoer voor een toewijzingsprogramma dat de bedrijfsactiviteiten optimaliseert, zoals de routes van bestelwagens, of om de capaciteit op de langere termijn te plannen.