交互式价格分析

定价分析解决方案使用事务性历史数据详细展示产品的需求如何响应定价,就价格更改提出建议,并支持模拟价格变动对需求的影响。

该解决方案提供了一个仪表板,可在其中查看最优定价建议、项目-站点-渠道-细分级别的项目弹性、相关产品效果(如“同类相食”)的估计、对当前过程的预测以及模型性能指标。

解决方案与 Excel 中的定价模型直接交互,因此只需在 Excel 中粘贴销售数据即可分析价格,而无需先将数据集成到解决方案数据库,还可模拟促销和绘制需求曲线(显示需求对价格的响应),以及以数字形式访问仪表板数据。

该解决方案功能丰富,不仅限于 Excel。它由 Web 服务提供支持,用户或其实现合作伙伴均可直接从商业应用程序中进行调用,从而将价格分析集成到商业应用程序中。

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描述

严谨的价格分析工作流的核心是价格弹性建模和最优定价建议。这种先进的建模方法缓解了根据历史数据对价格敏感性建模的两个最严重的缺陷:混杂和数据稀疏。

混杂是指除价格外,还存在其他影响需求的因素。我们采用“双机器学习”方法,在估计弹性之前,先去除价格和需求变化的可预测成分,让估计免受大多数形式的混杂的影响。实现合作伙伴还可自定义该解决方案,使用用户的数据捕获除价格之外的潜在外部需求驱动因素。我们的博客文章对价格的数据科学进行了详细介绍。

出现数据稀疏是因为在不同精细级别,最优价格有所不同;企业可以按项目、站点、销售渠道甚至是客户细分来设置价格,但定价解决方案通常因事务历史记录可能只包含每种特定情况的少量销售数据,只在产品类别级别进行估计。为在这种数据缺乏的情况下产生一致的估计结果,我们的定价解决方案使用“分层规范化”方法:缺乏证据时,模型从同一类别中的其他项目、其他站点中的同一项目等处借用信息。给定项目-站点-渠道组合的历史数据量增加时,会对其弹性估计进行更具体的微调。

此解决方案会分析历史价格,并

  • 在仪表板上一目了然地显示产品需求的弹性
  • 为项目目录中的每个产品提供定价建议
  • 发现相关产品(替代产品和互补产品)
  • 支持在 Excel 中模拟促销方案。

估计成本

该解决方案的估计成本为约 $10/天($300/月)

  • S1 标准机器学习服务计划为 $100
  • S2 SQL 数据库为 $75
  • 应用托管计划为 $75
  • 其他 ADF 数据活动和存储成本为 $50

如果只是要了解该解决方案,可在几天或几小时后将其删除。此解决方案按比例计费,删除 Azure 组件后会停止计费。

入门

使用右侧按钮部署该解决方案。部署结束时的说明包含重要的配置信息。请让其保持打开状态。

单击右侧的“立即试用”按钮可查看部署解决方案时使用的橙汁价格示例数据集。

部署解决方案时,可以先开始

解决方案部署完毕后,完成第一个演练(需登录 MSFT)。

解决方案仪表板

解决方案仪表板可操作性最大的部分是“定价建议”选项卡。它可以指出哪些项目定价偏低,哪些项目定价偏高,针对每个项目提出最优价格建议,并预测采纳建议后的影响。这些建议按赚取增量毛利的最大可能性设置优先级。

仪表板的建议选项卡

其他选项卡提供补充信息,说明系统如何实现建议,用户指南中对此进行了详细介绍。(解决方案为个人预览版时,必须使用 MSFT Azure 帐户登录 Github。)

解决方案体系结构

该解决方案使用 Azure SQL Server 来存储事务性数据和生成的模型预测。在 AzureML 中使用 Python 核心库创建了十二个弹性建模核心服务。Azure 数据工厂安排每周刷新模型。结果显示在 Power BI 仪表板中。提供的 Excel 电子表格使用预测性 Web 服务。

请参阅技术部署指南,了解有关体系结构的详细信息,以及如何连接自己的数据和进行自定义(需登录 Github)。

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