Gezintiyi Atla

Etkileşimli Fiyat Analizi

Pricing Analytics çözümü, ürünlerinize yönelik talebin sunduğunuz fiyattan nasıl etkilendiğini göstermek, fiyatlandırma değişiklikleri önermek ve ince bir ayrıntı düzeyinde fiyat değişikliklerinin talebinizi nasıl etkileyeceğine ilişkin simülasyon yapmanıza imkan tanımak için işlemsel geçmiş verilerinizi kullanır.

Çözümde en uygun fiyatlandırma önerilerini, öğe-site-kanal-segment düzeyinde öğe elastikliklerini, “çakışma” gibi ilgili ürün etkilerine ilişkin tahminleri, geçerli süreç bağlamında tahminleri ve model performansı ölçümlerini görebileceğiniz bir pano sağlanır.

Excel’de fiyatlandırma modeliyle doğrudan etkileşim kurma olanağı, satış verilerinizi basitçe buraya yapıştırmanıza ve verileri önce çözüm veritabanıyla tümleştirmek zorunda kalmadan fiyatlarınızı analiz etmenize, tanıtım simülasyonu yapmanıza, talep eğrilerini çizmenize (talebin fiyata tepkisini gösterme) ve pano verilerine sayısal biçimde erişmenize imkan tanır.

Zengin işlevsellik Excel ile sınırlı değildir. Temelinde siz veya uygulama iş ortağınız tarafından doğrudan işletme uygulamalarınızdan çağrılabilen ve fiyat analizini işletme uygulamalarınızla tümleştiren web hizmetleri yer alır.

Açıklama

Not: Bu çözümü zaten dağıttıysanız dağıtımınızı görüntülemek için buraya tıklayın.

Tahmini Sağlama Süresi: 15 Dakika

Ayrıntılı fiyat analizi iş akışının merkezinde, fiyat elastikliği modellemesi ve en uygun fiyatlandırma önerileri yer almaktadır. Son teknoloji modelleme yaklaşımı, geçmiş verilerden fiyat duyarlılığı modeli oluşturma konusundaki iki tuzağı ortadan kaldırır: karışıklık ve veri seyrekliği.

Karışıklık, fiyat dışında talebi etkileyen faktörlerin olmasıdır. Elastikliği tahmin etmeden önce fiyat ve talepteki değişikliklerin tahmin edilebilir bileşenlerini çıkararak tahminleri çoğu karışıklık etmeninden koruyan "çift ML" yaklaşımını kullanırız. Ayrıca çözüm, bir uygulama iş ortağı tarafından verilerinizi kullanarak fiyat haricinde olası dış talep artırıcıları yakalayacak biçimde özelleştirilebilir. Blog gönderimizde, fiyatlara yönelik veri bilimi hakkında ek ayrıntılar sağlanmıştır.

Veri seyrekliğinin sebebi, en uygun fiyatın çok ince ayrıntılı olarak değişiklik göstermesidir: İşletmeler öğe, konum, satış kanalı, hatta müşteri segmentine göre fiyatlandırma belirleyebilir, ancak işlem geçmişi her özel durum için yalnızca birkaç satış içeriyor olabileceğinden fiyatlandırma çözümleri yalnızca ürün kategorisi düzeyinde tahmin gerçekleştirebilir. Fiyatlandırma çözümümüz, verilerin az olduğu böyle durumlarda tutarlı tahminler üretmek için “hiyerarşik düzenleme” kullanır: Kanıt bulunamadığında model aynı kategorideki diğer öğelerden, diğer sitelerdeki aynı öğelerden, vs. bilgi alır. Belirli bir öğe-site-kanal birleşimi için geçmiş veri miktarı arttıkça bunun elastiklik tahmini daha özel bir şekilde belirlenebilir.

Bu çözüm geçmiş fiyatlarınızı analiz eder ve

  • tek bir bakışta ürün talebinizin ne kadar elastik olduğunu panoda gösterir
  • öğe kataloğunuzdaki her ürün için fiyatlandırma önerileri sağlar
  • ilgili ürünleri bulur (alternatifler ve destekleyici ürünler)
  • Excel’de promosyon senaryolarının benzetimini yapmanıza imkan tanır.

Tahmin edilen maliyet

Çözüm için tahmini maliyet yaklaşık $10/gün düzeyindedir ($300/ay)

  • S1 standart ML hizmet planı için $100
  • S2 SQL veritabanı için $75
  • Uygulama barındırma planı için $75
  • $50 tutarında çeşitli ADF veri etkinlikleri ve depolama maliyetleri

Çözümü yalnızca keşfetmek istiyorsanız birkaç gün veya saat sonra silebilirsiniz. Maliyetler eşit olarak dağıtılır ve Azure bileşenlerini sildiğinizde ücretlendirme durur.

Başlangıç

Sağdaki düğmeyle çözümü dağıtın. Dağıtımın sonundaki yönergeler önemli yapılandırma bilgileri içerir. Lütfen bunları açık bırakın.

Çözüm, sağdaki Şimdi Dene düğmesinin arkasında bulacağınız portakal suyu fiyatları örnek veri kümesiyle dağıtılır.

Çözüm dağıtılırken hızlı davranarak şunları yapabilirsiniz:

Çözüm dağıtıldıktan sonra ilk kılavuzu tamamlayın (MSFT oturumu açılması gerekir).

Çözüm Panosu

Çözüm panosunun en eylem gerçekleştirilebilir kısmı Fiyatlandırma Önerisi sekmesidir. Hangi kalemlerin fiyatının düşük veya yüksek olduğunu söyler ve her biri için önerilen en uygun fiyatın yanı sıra bunun benimsenmesinin tahmini etkisini sunar. Öneriler, brüt kardaki artış fırsatının büyüklüğüne göre öncelik sırasına konur.

Panonun Öneri Sekmesi

Diğer sekmelerde, Sistemin bu önerilere nasıl ulaştığı hakkında ek bilgi sağlanır ve bu konu Kullanıcı Kılavuzu’nda daha ayrıntılı olarak açıklanır. (Çözüm özel önizlemede olduğu sürece bir MSFT Azure hesabıyla Github’da oturum açmış olmanız gerekir.)

Çözüm Mimarisi

Bu çözüm, işlem verilerinizi ve oluşturulan model tahminlerini depolamak için bir Azure SQL Server kullanır. AzureML’de Python çekirdek kitaplıkları kullanılarak yazılmış birçok elastiklik modelleme çekirdek hizmeti vardır. Azure Data Factory tarafından haftalık model yenileme işlemleri zamanlanır. Sonuçlar bir PowerBI panosunda görüntülenir. Sağlanan Excel elektronik tablosu, tahmine dayalı Web Hizmetlerini kullanır.

Mimari, kendi verilerinizi bağlama ve özelleştirme üzerine daha ayrıntılı bir açıklama için lütfen Teknik Dağıtım Kılavuzu’nu okuyun (Github oturumu açılması gerekir).

Bildirim

© 2017 Microsoft Corporation. Tüm hakları saklıdır. Buradaki bilgiler “olduğu gibi” sağlanmıştır ve bildirim yapılmaksızın değiştirilebilir. Microsoft, işbu bilgilerle ilgili açık veya zımni herhangi bir garanti vermez. Çözüm oluşturulurken üçüncü taraf verileri kullanılmıştır. Benzer veri kümeleri oluşturmak için ilgili lisansları edinmek ve bunlara uymak dahil olmak üzere başkalarının haklarına saygılı olma sorumluluğu sizindir.

İlgili çözüm mimarileri

Talep Tahminleri

Ürün ve hizmetlere olan talepte ani artışları gerçekçi bir şekilde tahmin etmek şirketlere rekabet avantajı sağlayabilir. Bu çözümde enerji sektöründe talep tahminlerine odaklanılmıştır.

Talep Tahmini ve Fiyat Optimizasyonu

Fiyatlandırma, çoğu sektörde başarı açısından önemli bir belirleyici olarak görülür ve en zorlu görevlerden biri olabilir. Şirketler genellikle fiyatlandırma sürecinin olası taktiklerin finansal etkisini doğru bir biçimde tahmin etme, merkezi iş kısıtlamalarını mantıklı bir şekilde dikkate alma ve yürütülen fiyatlandırma kararlarını adil bir biçimde doğrulama gibi çeşitli boyutlarıyla ilgili zorluk yaşıyor. Ürün yelpazesinin genişlemesi, gerçek zamanlı fiyatlandırma kararları almak için işlem gereksinimlerini daha da artırarak zaten zor olan bu görevin daha da çetrefilli olmasına yol açar.

User ActionSimulation Personalized OfferLogic System ResponseQueue User ActionQueue Event Hub Stream Analytics Power BI Machine Learning Cold StartProduct Affinity User Document DB Product Offers Reference Product Views Offer Views Cache Update Logic Azure Services Raw Stream Data 1 2 3 5 4

Kişiselleştirilmiş Teklifler

Günümüzün son derece rekabetçi ve bağlı ortamında, modern işletmeler artık genel, statik çevrimiçi içerikle hayatta kalamaz. Üstelik, geleneksel araçları kullanan pazarlama stratejileri genellikle pahalıdır, zor uygulanır ve istenen yatırım getirisini sağlamaz. Bu sistemler genellikle kullanıcı için daha kişiselleştirilmiş bir deneyim oluşturmak amacıyla toplanan verilerden en iyi şekilde yararlanamaz.