Prévision de la demande et optimisation des prix

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La tarification est essentielle pour de nombreux secteurs, mais il peut s'agir d'une tâche particulièrement délicate.Pricing is pivotal for many industries, but it can be one of the most challenging tasks. Les entreprises ont souvent du mal à prévoir avec précision l'impact fiscal des tactiques potentielles, à prendre pleinement en compte les contraintes liées à leur activité principale et à valider avec impartialité les décisions de tarification une fois qu'elles ont été prises.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. À mesure que l'offre de produits s'élargit et complique les calculs qui sous-tendent les décisions de tarification en temps réel, le processus devient encore plus difficile.As product offerings expand and complicate the calculations behind real-time pricing decisions, the process grows even more difficult.

Cette solution répond à ces défis en utilisant les données historiques des transactions pour effectuer l'apprentissage d'un modèle de prévision de la demande dans un contexte de vente au détail.This solution addresses those challenges by using historical transaction data to train a demand-forecasting model in a retail context. Elle intègre également la tarification des produits d'un groupe concurrent afin de prévoir la cannibalisation et autres impacts transversaux.It also incorporates the pricing of products in a competing group to predict cannibalization and other cross-product impacts. Un algorithme d'optimisation des prix utilise ensuite ce modèle pour prévoir la demande à différents niveaux de prix et tient compte des contraintes commerciales afin de maximiser le profit potentiel.A price-optimization algorithm then uses that model to forecast demand at various price points and factors in business constraints to maximize potential profit.

En utilisant cette solution pour ingérer les données historiques des transactions, prévoir la demande future et optimiser régulièrement la tarification, vous économiserez du temps et de l'énergie dans le cadre du processus et améliorerez la rentabilité de votre entreprise.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.

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ComponentsComponents

  • Azure Data Lake Storage : Data Lake Store stocke les données de ventes brutes hebdomadaires, qui sont lues par Spark sur HDInsight.Azure Data Lake Storage: Data Lake Store stores the weekly raw sales data, which is read by Spark on HDInsight.
  • Spark sur HDInsight ingère les données et exécute des algorithmes de prétraitement des données, de modélisation des prévisions et d'optimisation des prix.Spark on HDInsight ingests the data and executes data preprocessing, forecasting modeling, and price-optimization algorithms.
  • Data Factory assure l'orchestration et la planification du nouvel apprentissage du modèle.Data Factory handles orchestration and scheduling of the model retraining.
  • Power BI visualise les résultats des ventes, la demande future prévue et les prix optimaux recommandés pour une variété de produits vendus dans différents magasins.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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