解決方案架構:行銷的需求預測與價格最佳化

對許多產業來說,定價至關重要,且可能是最具挑戰性的工作之一。公司常常花太多心思在準確地預測潛在策略對財務的影響,或是斟酌核心商業限制,而一旦做出定價決策卻很少加以驗證。隨著產品供應的擴張,以及即時定價決策後需要進行的計算變得更複雜,這套流程變得愈發困難。

此解決方案透過使用歷史交易資料來訓練在零售環境中的需求預測模型,解決了這些問題。其也將產品的定價併入競爭群組中,藉此預測各部分及其他跨產品的影響。價格最佳化演算法隨後會使用該模型來預測各價格點的需求,以及商業限制中的要素,以將潛在利益最大化。

藉由使用此解決方案來內嵌歷史交易資料、預測未來需求以及定期最佳化定價,讓您能夠免去花在定價流程上的時間與心力,同時能提高公司獲利。

部署到 Azure

使用下列預先建置的範本,將此架構部署到 Azure

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

實作指南

產品 文件

Data Lake Store

Data Lake Store 會儲存每週未經處理的銷售資料,供 HDInsight 上的 Spark 讀取。

Apache Spark for Azure HDInsight

HDInsight 上的 Spark 會內嵌資料,並會執行資料前置處理、預測模型及價格最佳化演算法。

Data Factory

Data Factory 可處理重新訓練模型的協調流程與排程。

Power BI

Power BI 能夠將不同市集中所銷售的各式產品之銷售結果、預測未來需求以及建議的最佳價格視覺化。

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