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

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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

实施指南

产品 文档

Data Lake Store

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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