論文の概要: A machine learning approach to itinerary-level booking prediction in competitive airline markets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08405v1
• Date: Mon, 15 Mar 2021 14:32:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-16 13:47:36.630093
• Title: A machine learning approach to itinerary-level booking prediction in competitive airline markets
• Title（参考訳）: 競争力のある航空会社市場における itinerary level booking prediction への機械学習アプローチ
• Authors: Daniel Hopman, Ger Koole and Rob van der Mei
• Abstract要約: 競合データ、価格、ソーシャルメディア、安全、航空会社のレビューなど、複数のソースからのデータを組み合わせています。 顧客行動は価格に敏感でスケジュールに敏感で快適なODに分類できることを示す。 このモデルは、従来の時系列予測よりも高い収益をもたらす予測を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Demand forecasting is extremely important in revenue management. After all, it is one of the inputs to an optimisation method which aim is to maximize revenue. Most, if not all, forecasting methods use historical data to forecast the future, disregarding the "why". In this paper, we combine data from multiple sources, including competitor data, pricing, social media, safety and airline reviews. Next, we study five competitor pricing movements that, we hypothesize, affect customer behavior when presented a set of itineraries. Using real airline data for ten different OD-pairs and by means of Extreme Gradient Boosting, we show that customer behavior can be categorized into price-sensitive, schedule-sensitive and comfort ODs. Through a simulation study, we show that this model produces forecasts that result in higher revenue than traditional, time series forecasts.
• Abstract（参考訳）: 需要予測は収益管理において極めて重要である。 結局のところ、収益を最大化することを目的とした最適化手法への入力の1つである。 ほとんどの予測手法は、未来を予測するために歴史的データを使用し、「なぜ」を無視しています。 本稿では、競合データ、価格、ソーシャルメディア、安全性、航空会社のレビューなど、複数の情報源のデータを組み合わせる。 次に,一連のイテレーションを提示した場合の顧客の行動に影響を及ぼす5つの競合価格運動について検討する。 10種類のODペアの実際の航空会社データとExtreme Gradient Boostingを用いて、顧客の行動は価格に敏感でスケジュールに敏感で快適なODに分類できることを示す。 シミュレーション研究を通じて,このモデルが従来の時系列予測よりも高い収益をもたらす予測を生成することを示した。

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