Ide solusi
Artikel ini adalah ide solusi. Jika Anda ingin kami memperluas konten dengan informasi lebih lanjut, seperti potensi kasus penggunaan, layanan alternatif, pertimbangan implementasi, atau panduan harga, beri tahu kami dengan memberikan umpan balik GitHub.
Solusi ini memprediksi permintaan pelanggan di masa mendatang dan mengoptimalkan harga untuk memaksimalkan profitabilitas menggunakan layanan big-data dan analitik tingkat lanjut dari Microsoft Azure.
Arsitektur
Unduh file Visio arsitektur ini.
Aliran data
Platform Microsoft AI menyediakan alat analitik tingkat lanjut seperti penyerapan data, penyimpanan, pemrosesan, dan komponen analitik tingkat lanjut. Alat-alat ini adalah elemen penting untuk membangun prakiraan permintaan dan solusi pengoptimalan harga.
- Azure Data Lake (atau Azure Blob Storage) menyimpan data penjualan mentah mingguan.
- Apache Spark untuk Azure HDInsight menyerap data dan menjalankan pra-pemrosesan data, pemodelan prakiraan, dan algoritme pengoptimalan harga.
- Azure Data Factory mengatur dan menjadwalkan seluruh aliran data.
Komponen
- Azure Data Lake Storage menyimpan data penjualan mentah mingguan, yang dibaca oleh Spark di HDInsight. Sebagai alternatif, gunakan Azure Blob Storage.
- Spark di HDInsight menyerap data dan menjalankan pra-pemrosesan data, pemodelan prakiraan, dan algoritme pengoptimalan harga.
- Data Factory menangani orkestrasi dan penjadwalan pelatihan ulang model.
- Power BI memungkinkan visualisasi hasil; memantau hasil penjualan dan prediksi permintaan di masa mendatang dan harga optimal yang direkomendasikan.
Detail skenario
Penetapan harga sangat penting bagi banyak industri, tetapi dapat menjadi salah satu tugas yang paling menantang. Perusahaan sering berjuang untuk secara akurat memperkirakan dampak fiskal dari taktik potensial, sepenuhnya mempertimbangkan kendala bisnis inti, dan secara adil memvalidasi keputusan penetapan harga setelah dibuat. Saat penawaran produk meluas dan mempersulit perhitungan di balik keputusan penetapan harga real time, prosesnya menjadi semakin sulit.
Solusi ini menjawab tantangan tersebut dengan menggunakan data transaksi historis untuk melatih model prakiraan permintaan dalam konteks ritel. Hal Ini juga memasukkan penetapan harga produk dalam kelompok yang bersaing untuk memprediksi kanibalisasi dan dampak lintas produk lainnya. Algoritme optimasi harga kemudian menggunakan model tersebut untuk memperkirakan permintaan pada berbagai titik harga dan faktor dalam kendala bisnis untuk memaksimalkan potensi keuntungan.
Proses yang dijelaskan di atas dapat dioperasionalkan dan disebarkan di platform Microsoft AI.
Kemungkinan kasus penggunaan
Dengan solusi ini, Anda dapat menyerap data transaksi historis, memprediksi permintaan di masa mendatang, dan mengoptimalkan harga secara teratur, yang menghemat waktu dan tenaga yang Anda habiskan untuk tugas penetapan harga.
Langkah berikutnya
Lihat dokumentasi produk:
- Pelajari selengkapnya tentang Data Lake Store
- Mulai HDInsight menggunakan kluster Spark dengan R Server
- Pelajari selengkapnya tentang Azure Data Factory
- Pelajari Power BI lebih lanjut
Tautan eksternal tentang prakiraan:
- Prakiraan permintaan dan pengoptimalan harga di Azure AI Gallery
Sumber daya terkait
Lihat artikel terkait Azure Architecture Center: