Previsione della domanda e ottimizzazione dei prezzi

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Per ulteriori informazioni, dettagli sull'implementazione, indicazioni sui prezzi o esempi di codice, vedere l'articolo relativo all'espansione di questo articolo con commenti e suggerimenti su GitHub.If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!

Il prezzo è cruciale per molti settori, ma può trattarsi di una delle attività più complesse.Pricing is pivotal for many industries, but it can be one of the most challenging tasks. Le aziende spesso faticano a prevedere in modo accurato l'impatto fiscale di potenziali tattiche, prendere in considerazione i vincoli aziendali di base e convalidare le decisioni sui prezzi una volta apportate.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. Man mano che le offerte di prodotti espandono e complicano i calcoli alla base delle decisioni in tempo reale sui prezzi, il processo diventa ancora più difficile.As product offerings expand and complicate the calculations behind real-time pricing decisions, the process grows even more difficult.

Questa soluzione risolve tali problemi usando i dati cronologici delle transazioni per eseguire il training di un modello di previsione della domanda in un contesto finale.This solution addresses those challenges by using historical transaction data to train a demand-forecasting model in a retail context. Incorpora anche i prezzi dei prodotti in un gruppo in competizione per stimare la cannibalità e altri effetti incrociati sui prodotti.It also incorporates the pricing of products in a competing group to predict cannibalization and other cross-product impacts. Un algoritmo di ottimizzazione dei prezzi USA quindi tale modello per prevedere la domanda in diversi punti di prezzo e fattori nei vincoli aziendali per massimizzare i profitti potenziali.A price-optimization algorithm then uses that model to forecast demand at various price points and factors in business constraints to maximize potential profit.

Utilizzando questa soluzione per inserire i dati cronologici delle transazioni, prevedere la domanda futura e ottimizzare regolarmente i prezzi, sarà possibile risparmiare tempo e impegno per il processo e migliorare la redditività della propria azienda.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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ComponentiComponents

  • Azure Data Lake storage: data Lake Store archivia i dati relativi alle vendite non elaborate settimanali, letti da Spark in HDInsight.Azure Data Lake Storage: Data Lake Store stores the weekly raw sales data, which is read by Spark on HDInsight.
  • Spark in HDInsight inserisce i dati ed esegue la pre-elaborazione dei dati, la modellazione delle previsioni e gli algoritmi di ottimizzazione dei prezzi.Spark on HDInsight ingests the data and executes data preprocessing, forecasting modeling, and price-optimization algorithms.
  • Data Factory gestisce l'orchestrazione e la pianificazione della ripetizione del training del modello.Data Factory handles orchestration and scheduling of the model retraining.
  • Power bi Visualizza i risultati delle vendite, la domanda futura prevista e i prezzi ottimali consigliati per un'ampia gamma di prodotti venduti in diversi negozi.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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