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.
A previsão exata de picos na demanda por produtos e serviços pode oferecer uma vantagem competitiva a uma empresa. Esta solução se concentra na previsão da demanda dentro do setor de energia.
A Solução de Previsão de Demanda para Envio e Distribuição usa dados de demanda históricos para prever a demanda em períodos futuros entre diversos clientes, produtos e destinos. Por exemplo, uma empresa de envio ou de entrega deseja prever as quantidades dos diferentes produtos que seus clientes desejam que sejam entregues em diferentes locais em momentos futuros. Uma empresa pode usar essas previsões como entrada para uma ferramenta de alocação que otimiza operações como encaminhamento de veículos de entrega ou então para um planejamento de capacidade de mais longo prazo.
No ambiente conectado e altamente competitivo de hoje, negócios modernos não podem mais sobreviver com conteúdo online estático e genérico. Além disso, estratégias de marketing que usam ferramentas tradicionais muitas vezes são caras, difíceis de implementar e não produzem o retorno sobre o investimento desejado. Esses sistemas muitas vezes falham em aproveitar totalmente os dados coletados para criar uma experiência mais personalizada para o usuário.