論文の概要: Assortment Optimization with Customer Choice Modeling in a Crowdfunding Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07222v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 22:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 14:32:17.027251
• Title: Assortment Optimization with Customer Choice Modeling in a Crowdfunding Setting
• Title（参考訳）: クラウドファンド設定における顧客選択モデルによるソート最適化
• Authors: Fatemeh Nosrat
• Abstract要約: 本研究では,顧客行動選択モデルにおけるプラットフォーム機能の重要性について検討する。 私たちは、プラットフォームが到着するすべての顧客に提供可能な最高の選択肢を予測するために、よく知られた2つの機械学習手法を実装しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Crowdfunding, which is the act of raising funds from a large number of people's contributions, is among the most popular research topics in economic theory. Due to the fact that crowdfunding platforms (CFPs) have facilitated the process of raising funds by offering several features, we should take their existence and survival in the marketplace into account. In this study, we investigated the significant role of platform features in a customer behavioral choice model. In particular, we proposed a multinomial logit model to describe the customers' (backers') behavior in a crowdfunding setting. We proceed by discussing the revenue-sharing model in these platforms. For this purpose, we conclude that an assortment optimization problem could be of major importance in order to maximize the platforms' revenue. We were able to derive a reasonable amount of data in some cases and implement two well-known machine learning methods such as multivariate regression and classification problems to predict the best assortments the platform could offer to every arriving customer. We compared the results of these two methods and investigated how well they perform in all cases.
• Abstract（参考訳）: クラウドファンディングは、多くの人々の寄付から資金を集める行為であり、経済理論における最も人気のある研究トピックの一つである。 クラウドファンディングプラットフォーム(CFP)が、いくつかの機能を提供することで資金調達プロセスを促進したという事実から、市場における彼らの存在と生存を考慮に入れるべきである。 本研究では,顧客行動選択モデルにおけるプラットフォーム機能の役割について検討した。 特に,クラウドファンディング環境において,顧客(支援者)の行動を記述するための多項ロジットモデルを提案した。 これらのプラットフォームにおける収益分配モデルについて議論する。 この目的のために、プラットフォーム収益を最大化するために、アソシエーション最適化の問題が重要であると結論付けている。 場合によっては、妥当な量のデータを導き出し、多変量回帰や分類問題などのよく知られた2つの機械学習手法を実装して、プラットフォームが到着した顧客に対して提供可能な最高の選択肢を予測することができました。 これら2つの方法の結果を比較し,すべてのケースでその性能について検討した。

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