論文の概要: Price Optimization in Fashion E-commerce
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05216v2
- Date: Mon, 24 Aug 2020 10:18:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-11 21:06:23.261137
- Title: Price Optimization in Fashion E-commerce
- Title（参考訳）: ファッションEコマースにおける価格最適化
- Authors: Sajan Kedia, Samyak Jain, Abhishek Sharma
- Abstract要約: 本稿では,各製品レベルで最適な価格点を求めるための新しい機械学習と最適化手法を提案する。
ABテストの結果によると、当社のモデルは売上を1%、粗利率を0.81パーセント改善しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.974165555396548
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid growth in the fashion e-commerce industry, it is becoming
extremely challenging for the E-tailers to set an optimal price point for all
the products on the platform. By establishing an optimal price point, they can
maximize overall revenue and profit for the platform. In this paper, we propose
a novel machine learning and optimization technique to find the optimal price
point at an individual product level. It comprises three major components.
Firstly, we use a demand prediction model to predict the next day demand for
each product at a certain discount percentage. Next step, we use the concept of
price elasticity of demand to get the multiple demand values by varying the
discount percentage. Thus we obtain multiple price demand pairs for each
product and we have to choose one of them for the live platform. Typically
fashion e-commerce has millions of products, so there can be many permutations.
Each permutation will assign a unique price point for all the products, which
will sum up to a unique revenue number. To choose the best permutation which
gives maximum revenue, a linear programming optimization technique is used. We
have deployed the above methods in the live production environment and
conducted several AB tests. According to the AB test result, our model is
improving the revenue by 1 percent and gross margin by 0.81 percent.
- Abstract（参考訳）: ファッションeコマース業界の急速な成長に伴い、e-tailersはプラットフォーム上のすべての製品に最適な価格設定を行うことが極めて困難になっている。
最適な価格ポイントを確立することで、プラットフォーム全体の収益と利益を最大化することができる。
本稿では,個々の製品レベルで最適な価格点を求めるための新しい機械学習と最適化手法を提案する。
主な構成要素は3つ。
まず、需要予測モデルを用いて、ある割引率で各製品に対する翌日の需要を予測する。
次に、割引率を変化させて複数の需要値を得るために需要の価格弾力性の概念を用いる。
したがって、各製品に複数の価格要求ペアを取得し、その1つをライブプラットフォームで選択する必要があります。
通常、ファッションeコマースには何百万もの製品があるため、多くの順列がある。
各順列は、すべての製品に対してユニークな価格ポイントを割り当てる。
最大収益を与える最適な置換を選択するために、線形プログラミング最適化技術を用いる。
我々は,本手法を実稼働環境に導入し,いくつかのab試験を行った。
ABテストの結果によると、当社のモデルは売上を1%、粗利率を0.81パーセント改善しています。
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