Pomiń nawigację

Prognozowanie popytu i optymalizacja cen

Ceny są postrzegane jako decydujący wyznacznik sukcesu w wielu branżach, w związku z czym ustalanie cen może być jednym z najtrudniejszych zadań. Firmy mają często problemy z wieloma aspektami procesu ustalania cen, takimi jak precyzyjne prognozowanie finansowego wpływu potencjalnych taktyk, racjonalna ocena podstawowych ograniczeń biznesowych i właściwa weryfikacja wprowadzonych w życie decyzji cenowych. Rozszerzenie oferty produktów oznacza kolejne wymagania w zakresie środowiska obliczeniowego, których spełnienie jest konieczne, aby móc podejmować decyzje cenowe w czasie rzeczywistym, co dodatkowo komplikuje to trudne zadanie.

To rozwiązanie pozwala przezwyciężyć te wyzwania dzięki możliwości wykorzystania historycznych danych transakcji do szkolenia modelu prognozowania popytu. Uwzględnia ono również ceny produktów w grupie konkurentów w celu przewidywania czynników mających wpływ na różne produkty (takich jak kanibalizacja). Następnie algorytm optymalizacji cen używa tego modelu do prognozowania popytu w różnych proponowanych punktach cenowych z uwzględnieniem ograniczeń biznesowych w celu maksymalizacji zysków. Rozwiązanie można dostosować w taki sposób, aby analizowało różne scenariusze cenowe. Wystarczy stosować zbliżone metody wykorzystujące naukę o danych.

Cały opisany powyżej proces został wdrożony (z podziałem na operacje) w pakiecie Cortana Intelligence Suite. Powstało rozwiązanie, które pozwala firmom pozyskiwać historyczne dane transakcji, prognozować przyszły popyt i regularnie generować sugestie optymalizacji cen. Umożliwia ono zwiększenie zysków firmy oraz skrócenie i uproszczenie zadań związanych z wyznaczaniem cen.

需要予測と価格最適化価格設定は、多くの業界にとって成功を決める極めて重要な要素ですが、最も難しいタスクの 1 つでもあります。多くの企業が、価格設定プロセスのさまざまな側面、つまり今後の戦術が業績に及ぼす影響を正確に予測し、ビジネス上の主な制約について十分に検討し、いったん設定した価格を公正に検証することなどに困難を感じています。提供する製品が増え、リアルタイムでの価格決定に必要な計算要件が複雑化するにつれて、既に極めて困難なこのタスクがさらに難しくなります。

Zrzeczenie odpowiedzialności

© 2017 Microsoft Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone. Te informacje są udostępniane w stanie „jak są” i mogą ulec zmianie bez powiadomienia. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych ani dorozumianych, w związku z informacjami przedstawionymi tutaj. Do wygenerowania rozwiązania wykorzystano dane innej firmy. Na Tobie spoczywa odpowiedzialność za przestrzeganie praw innych, w tym za uzyskanie odpowiednich licencji i postępowanie zgodnie z nimi przy tworzeniu podobnych zbiorów danych.

需要予測と価格最適化価格設定は、多くの業界にとって成功を決める極めて重要な要素ですが、最も難しいタスクの 1 つでもあります。多くの企業が、価格設定プロセスのさまざまな側面、つまり今後の戦術が業績に及ぼす影響を正確に予測し、ビジネス上の主な制約について十分に検討し、いったん設定した価格を公正に検証することなどに困難を感じています。提供する製品が増え、リアルタイムでの価格決定に必要な計算要件が複雑化するにつれて、既に極めて困難なこのタスクがさらに難しくなります。

Powiązane architektury rozwiązań

需要予測製品やサービスの需要の急増を正確に予測すると、企業は競争上の優位性を確保できます。このソリューションは、エネルギー分野のオンデマンド予測に重点を置いています。

Prognozowanie popytu

Precyzyjne przewidywanie skoków zapotrzebowania na produkty i usługi może dać firmie przewagę konkurencyjną. To rozwiązanie koncentruje się na przewidywaniu popytu w sektorze energetycznym.

Demand Forecasting for Shipping and DistributionThe Demand Forecasting for Shipping and Distribution Solution uses historical demand data to forecast demand in future periods across varios customers, products and destinations. For instance, a shipping or delivery company wants to predict the quantities of the different products its customers want delivered at different locations at future times. A company can use these forecasts as input to an allocation tool that optimizes operations, such as delivery vehicles routing, or to plan capacity in the longer term.

Prognozowanie popytu na potrzeby spedycji i dystrybucji

Rozwiązanie Demand Forecasting for Shipping and Distribution (Prognozowanie popytu na potrzeby spedycji i dystrybucji) wykorzystuje historyczne dane popytu do prognozowania popytu w przyszłych okresach z podziałem na klientów, produkty i miejsca przeznaczenia. Na przykład firma specycyjna lub transportowa może za jego pomocą oszacować ilości różnych produktów zamawianych przez klientów w przyszłości, które trzeba będzie dostarczyć do różnych lokalizacji. Firma może przekazać uzyskane prognozy do narzędzia sterującego obciążeniem zasobów, które optymalizuje operacje, na przykład planując trasy dostaw. Można ich też użyć do długoterminowego planowania mocy przerobowych.