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解决方案体系结构:针对市场营销的需求预测和价格优化

定价是许多行业的关键,但它可能是最具挑战性的任务之一。企业通常要争取准确预测潜在策略的财务影响,充分考虑核心业务约束,并在确定定价决策后进行适当验证。由于产品服务会扩展,使实时定价决策背后的计算变得复杂,因此该过程将变得更加困难。

该解决方案可解决这些挑战:使用历史事务数据在零售环境中训练需求预测模型。它还能将产品定价纳入竞争团体,预测同类相食和其他跨产品影响。然后,价格优化算法使用该模型预测不同价格点的需求,并将企业约束计算在内,从而将潜在利润最大化。

借助本解决方案引入历史事务数据、预测未来需求和定期优化定价,你可以在过程中节省时间和精力,同时提升企业的盈利能力。

部署到 Azure

使用下列预建模板将此体系结构部署到 Azure

部署到 Azure

查看部署的解决方案

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

实施指南

产品/说明 文档

Azure Data Lake Storage

Data Lake Store 将存储由 Spark on HDInsight 读取的每周原始销售数据。

Apache Spark for Azure HDInsight

Spark on HDInsight 可引入数据并执行数据处理、建模预测以及价格优化算法。

数据工厂

数据工厂可处理模型重训练的业务流程和进度安排。

Power BI

Power BI 将直观显示不同商店销售的各种产品的销售数据、预测的未来需求以及建议的最优价格。

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