論文の概要: Learning to Sell a Focal-ancillary Combination
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11545v1
- Date: Sat, 23 Jul 2022 15:55:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 15:58:28.293325
- Title: Learning to Sell a Focal-ancillary Combination
- Title（参考訳）: focal-ancillaryの組み合わせを売ることを学ぶ
- Authors: Hanzhao Wang, Xiaocheng Li, Kalyan Talluri
- Abstract要約: 本研究は,このような焦点・補助項目の組み合わせに対する学習戦略について,以下のシナリオで検討する。
我々は,3つのシナリオの価格と決定アルゴリズムを設計し,その上層を$O(dsqrtT log T$)で制限し,第3のシナリオを最適に切り替える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.813935823171752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A number of products are sold in the following sequence: First a focal
product is shown, and if the customer purchases, one or more ancillary products
are displayed for purchase. A prominent example is the sale of an airline
ticket, where first the flight is shown, and when chosen, a number of
ancillaries such as cabin or hold bag options, seat selection, insurance etc.
are presented. The firm has to decide on a sale format -- whether to sell them
in sequence unbundled, or together as a bundle -- and how to price the focal
and ancillary products, separately or as a bundle. Since the ancillary is
considered by the customer only after the purchase of the focal product, the
sale strategy chosen by the firm creates an information and learning dependency
between the products: for instance, offering only a bundle would preclude
learning customers' valuation for the focal and ancillary products
individually. In this paper we study learning strategies for such focal and
ancillary item combinations under the following scenarios: (a) pure unbundling
to all customers, (b) personalized mechanism, where, depending on some observed
features of the customers, the two products are presented and priced as a
bundle or in sequence, (c) initially unbundling (for all customers), and switch
to bundling (if more profitable) permanently once during the horizon. We design
pricing and decisions algorithms for all three scenarios, with regret upper
bounded by $O(d \sqrt{T} \log T)$, and an optimal switching time for the third
scenario.
- Abstract（参考訳）: まず焦点製品が表示され、顧客が購入した場合、1つ以上の補助商品が購入のために表示される。
特筆すべき例は、航空券の販売で、最初に航空券が表示され、選択されるとキャビンやホールドバッグのオプション、座席の選択、保険など、多数のアシラリーが提示される。
同社は、販売形式、すなわち、順番に販売するか、バンドルとして一緒に販売するか、焦点商品と補助商品の価格を別々に、またはバンドルとして設定する必要がある。
焦点商品の購入後のみ、顧客によってアンシラリーが検討されるため、企業によって選択された販売戦略は、商品間の情報と学習の依存関係を生み出し、例えば、バンドルのみを提供することは、焦点商品とアンシラリー製品に対する顧客の評価を個別に学習することを妨げる。
本稿では, 以下のシナリオの下で, 集中型と補助型の組み合わせの学習戦略について検討する。
(a)すべての顧客に純粋なアンバンドル。
(b)客の観察した特徴により、2つの商品をバンドル又はシーケンスとして提示・価格付けするパーソナライズされたメカニズム
(c)当初は(全顧客のために)バンドルを解除し、地平線中に一度はバンドル(さらに利益がある)に切り替える。
我々は,3つのシナリオの価格と決定アルゴリズムを設計し,その上層を$O(d \sqrt{T} \log T)$で制限し,第3シナリオの最適切替時間を設計する。
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