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Revolutionizing Dynamic Pricing with Pricemoov and Dataiku

 Revolutionizing Dynamic Pricing with Pricemoov and Dataiku - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 预测分析
  • 自动化与控制 - 人机界面 (HMI)
适用行业
  • 电子商务
  • 零售
用例
  • 人员跟踪与监控
  • 时间敏感网络
挑战

PriceMoov 面临的挑战是源自旧的 SI 系统、Oracle 或 MySql 的数据很脏,需要全职开发人员在 PHP 中执行长 ETL(提取-转换-加载)步骤以进行清理。清理后,数据集被痛苦地输入到模型中,因为它们是定制的管道。完成后,下一个客户的复制和部署过程需要数周时间。

客户

PriceMoov

关于客户

PriceMoov是一种即插即用收益管理解决方案。 PriceMoov 成立于 2016 年,一直在经历强劲的增长。它的一些用户是汽车租赁服务,还有航空公司和活动组织者。 PriceMoov 提供一项服务,通过详细细分权衡商品的内在价值、季节性和客户自身的属性,为客户提供最优定价建议和解决方案。

解决方案

PriceMoov 发现了 Dataiku,它不仅使他们能够在短时间内为潜在客户运行概念验证,这得益于明显更快的数据清理过程和快速复制现有工作的能力,而且最终使他们能够提供总体上更好的定价选择。

PriceMoov 的数据部门现在使用 Dataiku 来:

  1. 复制现有工作流程,为潜在客户快速启动并运行概念验证。
  2. 显着加快数据清理和导出速度,利用 Dataiku 的可视化点击式界面让经验不足的员工能够协助完成这一过程,并让资深数据科学家专注于建模而不是数据准备和管道。
  3. 借助直观、可视的点击式界面,非技术团队(如营销)可以培养他们的技能并扩大他们的工作量。从长远来看,目标是让它们有效且独立地利用网站点击流和 HDFS 数据集。
  4. 通过将指示需求的数据与客户的支付意愿相结合,更好地定义随时间演变的每位客户的特定价格。
  5. 通过快速应用地理集群为当地分支机构提供具体的洞察力。
  6. 快速向实体店的当地分支机构提交定价选项,然后他们可以选择接受或不接受选项,并可以无缝分享反馈以改进模型。
运营影响
  • The adoption of Dataiku transformed Pricemoov's operations. It enabled the company to quickly submit pricing options to local branches of brick-and-mortar stores, who could then choose to accept the options or not and could seamlessly share feedback to improve the model. It also allowed Pricemoov to deliver specific insight for local branches by quickly applying geo clustering. The use of Dataiku's visual point-and-click interface enabled non-technical teams to build their skills and scale their efforts, with the long-term goal of having them efficiently and independently leveraging website clickstreams and HDFS datasets.
数量效益
  • Pricemoov had a two-week improvement in the speed at which they could produce pricing and forecast models.
  • Created 10 times more scenarios with the help of Dataiku.
  • Improved in staff performance and development.

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