Previsión de la demanda y optimización de precios

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Data Factory
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Idea de solución Solution Idea

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La asignación de precios es dinámica en muchos sectores, pero puede ser una de las tareas más desafiantes.Pricing is pivotal for many industries, but it can be one of the most challenging tasks. A menudo, las empresas tienen dificultades para pronosticar con precisión el impacto fiscal de posibles tácticas, tener en cuenta por completo las principales restricciones empresariales y validar de forma equitativa las decisiones de precios una vez que se han realizado.Companies often struggle to accurately forecast the fiscal impact of potential tactics, fully consider core business constraints, and fairly validate pricing decisions once they've been made. A medida que las ofertas de productos expanden y complican los cálculos que subyacen a las decisiones sobre los precios en tiempo real, el proceso se vuelve aún más difícil.As product offerings expand and complicate the calculations behind real-time pricing decisions, the process grows even more difficult.

Esta solución aborda estos desafíos mediante el uso de datos históricos de transacciones para entrenar un modelo de previsión de la demanda en un contexto comercial.This solution addresses those challenges by using historical transaction data to train a demand-forecasting model in a retail context. También incorpora los precios de los productos de un grupo de la competencia para predecir la canibalización y otras repercusiones entre los productos.It also incorporates the pricing of products in a competing group to predict cannibalization and other cross-product impacts. A continuación, un algoritmo de optimización de precios utiliza ese modelo para predecir la demanda en varios puntos de precios y factores en las restricciones de negocio para maximizar los posibles beneficios.A price-optimization algorithm then uses that model to forecast demand at various price points and factors in business constraints to maximize potential profit.

Si usa esta solución para ingerir datos históricos de transacciones, predecir la demanda futura y optimizar los precios con regularidad, tendrá la oportunidad de ahorrar tiempo y esfuerzo en todo el proceso y mejorar la rentabilidad de su empresa.By using this solution to ingest historical transaction data, predict future demand, and regularly optimize pricing, you'll have the opportunity to save time and effort around the process and improve your company's profitability.

ArchitectureArchitecture

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ComponentesComponents

  • Azure Data Lake Storage: Data Lake Store almacena los datos de ventas semanales sin procesar, leídos por Spark en HDInsight.Azure Data Lake Storage: Data Lake Store stores the weekly raw sales data, which is read by Spark on HDInsight.
  • Spark en HDInsight ingiere los datos y ejecuta los algoritmos de preprocesamiento de datos, el modelado de previsiones y la optimización de precios.Spark on HDInsight ingests the data and executes data preprocessing, forecasting modeling, and price-optimization algorithms.
  • Data Factory controla la orquestación y la programación del reciclaje del modelo.Data Factory handles orchestration and scheduling of the model retraining.
  • Power BI visualiza los resultados de ventas, la demanda futura prevista y los precios óptimos recomendados para diversos productos vendidos en diferentes tiendas.Power BI visualizes sales results, the predicted future demand, and the recommended optimal prices for a variety of products sold in different stores.

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