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  3. Previsão da demanda e otimização de preços

Previsão da demanda e otimização de preços

O preço é reconhecido como um determinante-chave do sucesso em diversos setores e pode ser uma das tarefas mais desafiadoras. As empresas geralmente têm dificuldade com diversos aspectos do processo de precificação, incluindo a previsão precisa do impacto financeiro de possíveis táticas, a consideração razoável das principais restrições de negócios e a validação justa das decisões de precificação executadas. Expandir as ofertas de produtos adiciona mais requisitos computacionais para se tomar decisões de precificação em tempo real, o que amplia a dificuldade dessa tarefa já esmagadora.

Essa solução resolve os desafios citados acima utilizando dados de transação históricos para treinar um modelo de previsão de demanda. A precificação de produtos em um grupo concorrente também é incorporada para prever impactos entre os produtos como a canibalização. Um algoritmo de otimização de preço implanta o modelo para prever a demanda em vários possíveis pontos de preços e leva em conta as limitações do negócio para maximizar o lucro. A solução poderá ser personalizada para analisar diversos cenários de preços enquanto a abordagem geral da ciência de dados permanecer similar.

O processo descrito acima é operacionalizado e implantado no Cortana Intelligence Suite. Essa solução permitirá que as empresas ingiram dados de transação históricos, prevejam a demanda futura e obtenham recomendações de preço ideal com frequência. Como resultado, a solução cria oportunidades para maior rentabilidade e reduções no tempo e de esforços alocados para as tarefas de precificação.

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Descrição

Economize tempo e deixe que um desses parceiros de SI treinados ajude com uma prova de conceito e com a implantação e integração dessa solução.

O Cortana Intelligence Suite fornece ferramentas de análise avançadas por meio do Microsoft Azure – ingestão de dados, armazenamento de dados, processamento de dados e componentes de análise avançados – todos os elementos essenciais para criar uma previsão de demanda e solução de otimização de preços.

Essa solução combina vários serviços do Azure para criar vantagens impressionantes. O Armazenamento de Blobs do Azure armazena os dados de vendas brutos semanalmente. O Apache Spark para o Azure HDInsight ingere os dados e executa o processamento, a previsão e a modelagem de dados e os algoritmos de otimização de preço. Por fim, o Data Factory orquestra e agenda o fluxo de dados completo.

O botão 'Implantar' inicializará um fluxo de trabalho que implantará uma instância da solução em um grupo de recursos na assinatura do Azure que você especificar. A solução inclui vários serviços do Azure (descritos abaixo), juntamente com um trabalho da Web que simula dados para que você possa ver os dados fluindo pelo pipeline de ponta a ponta logo após a implantação.

Para instruções de pós-implantação e mais detalhes sobre a implementação técnica, consulte as instruções aqui.

Detalhes técnicos e fluxo de trabalho

  1. Os dados de simulação são gerados por hora pelos Trabalhos da Web do Azure recém-implantados.
  2. Esses dados sintéticos são armazenados no Armazenamento de Blobs do Azure, que serão usados no restante do fluxo da solução.
  3. O Spark em HDInsight é usado para ingerir e pré-processar os dados brutos, criar e manter os modelos de previsão de demanda e executar os algoritmos de otimização de preços.
  4. O Azure Data Factory orquestra e agenda o fluxo de dados completo.
  5. Por fim, o Power BI é usado para visualização dos resultados, para que os usuários possam monitorar os resultados das vendas, da futura demanda prevista, além dos preços ideais recomendados para uma variedade de produtos vendidos em diferentes lojas.

Aviso de isenção de responsabilidade

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