Arquitetura da solução: Previsão da demanda e otimização de preços para marketing

O preço é fundamental para muitas indústrias, mas ele pode ser uma das tarefas mais desafiadoras. Geralmente as empresas têm dificuldade de prever com precisão o impacto fiscal das possíveis táticas, de considerar completamente importantes limitações do negócio e de validar de forma justa decisões de preços depois de elas terem sido tomadas. À medida que as ofertas de produtos se expandem e complicam os cálculos por trás das decisões sobre preços em tempo real, o processo fica ainda mais difícil.

Essa solução resolve esses desafios por meio do uso de dados de transação históricos para treinar um modelo de previsão de demanda em um contexto de varejo. Ela também incorpora o preço de produtos em um grupo concorrente para prever a canibalização e outros impactos entre os produtos. O algoritmo de otimização de preço usa, então, esse modelo para prever a demanda em vários pontos e fatores de preço em limitações do negócio para maximizar o potencial lucro.

Usando essa solução para ingerir dados de transação históricos, prever a demanda futura e otimizar regularmente o preço, você terá a oportunidade de poupar tempo e esforços no processo e melhorar a rentabilidade da sua empresa.

Implantar no Azure

Use o modelo pré-compilado a seguir para implantar essa arquitetura no Azure

Implantar no Azure

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Data Factory: Move data, orchestrate, schedule and monitor Power BI Data Simulator Web Job Azure Data Lake Store Spark on HDInsight

Diretrizes de implementação

Produtos/descrição Documentação

Data Lake Store

O Data Lake Store armazena os dados de vendas brutos semanalmente, que são lidos pelo Spark no HDInsight.

Apache Spark for Azure HDInsight

O Spark no HDInsight ingere os dados e executa o pré-processamento, previsão e modelagem de dados e os algoritmos de otimização de preço.

Data Factory

O Data Factory manipula a orquestração e o agendamento da reciclagem de modelos.

Power BI

O Power BI visualiza os resultados das vendas, a demanda futura prevista e os preços ideais recomendados para uma variedade de produtos vendidos em diferentes lojas.

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