論文の概要: Dynamic Pricing and Advertising with Demand Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14385v3
- Date: Wed, 11 Dec 2024 15:22:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-12 13:58:33.475352
- Title: Dynamic Pricing and Advertising with Demand Learning
- Title（参考訳）: 需要学習による動的価格と広告
- Authors: Shipra Agrawal, Yiding Feng, Wei Tang,
- Abstract要約: 販売者が商品価格を設定できるだけでなく、フレキシブルな「広告スキーム」をデザインする新しい価格と広告の枠組みを考える。
我々は、販売者の実現可能な広告戦略に構造的な制限を課さず、情報を開示したり隠したりすることで、商品の宣伝を許す。
顧客は広告信号を観察し、製品に対するベイズ的な信念を推測します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.54088382906195
- License:
- Abstract: We consider a novel pricing and advertising framework, where a seller not only sets product price but also designs flexible 'advertising schemes' to influence customers' valuation of the product. We impose no structural restriction on the seller's feasible advertising strategies and allow her to advertise the product by disclosing or concealing any information. Following the literature in information design, this fully flexible advertising can be modeled as the seller being able to choose any information policy that signals the product quality/characteristic to the customers. Customers observe the advertising signal and infer a Bayesian belief over the products. We aim to investigate two questions in this work: (1) What is the value of advertising? To what extent can advertising enhance a seller's revenue? (2) Without any apriori knowledge of the customers' demand function, how can a seller adaptively learn and optimize both pricing and advertising strategies using past purchase responses? To study the first question, we introduce and study the value of advertising - a revenue gap between using advertising vs not advertising, and we provide a crisp tight characterization for this notion for a broad family of problems. For the second question, we study the seller's dynamic pricing and advertising problem with demand uncertainty. Our main result for this question is a computationally efficient online algorithm that achieves an optimal $O(T^{2/3}(m\log T)^{1/3})$ regret rate when the valuation function is linear in the product quality. Here $m$ is the cardinality of the discrete product quality domain and $T$ is the time horizon. This result requires some mild regularity assumptions on the valuation function, but no Lipschitz or smoothness assumption on the customers' demand function. We also obtain several improved results for the widely considered special case of additive valuations.
- Abstract（参考訳）: 販売者が製品価格を設定するだけでなく、フレキシブルな「広告スキーム」を設計して顧客の製品評価に影響を与えるような、新しい価格と広告の枠組みを考える。
我々は、販売者の実現可能な広告戦略に構造的な制限を課さず、情報を開示したり隠したりすることで、商品の宣伝を許す。
情報デザインの文献に従えば、この完全なフレキシブルな広告は、販売者が顧客に対して製品の品質/特性を示す情報ポリシーを選択できるものとしてモデル化することができる。
顧客は広告信号を観察し、製品に対するベイズ的な信念を推測します。
本研究における2つの質問について,(1)広告の価値について検討することを目的とする。
広告は売り手の収益をどの程度向上させるのか?
2)顧客の需要機能の知識がなければ,過去の購買反応を用いた価格戦略と広告戦略の両方を適応的に学習し,最適化するにはどうすればよいのか。
まず,広告利用と広告利用との間にある収益格差である広告の価値を紹介し,検討する。
第2の質問では、需要不確実性を伴う売り手の動的価格設定と広告問題について検討する。
この問題に対する我々の主な結果は、評価関数が製品品質において線形であるときに最適な$O(T^{2/3)(m\log T)^{1/3})の後悔率を達成する計算効率のよいオンラインアルゴリズムである。
ここで$m$は離散積品質領域の基数であり、$T$は時間軸である。
この結果は、バリュエーション関数に対する若干の規則性仮定を必要とするが、顧客の要求関数に対するリプシッツや滑らか性仮定は必要ではない。
また, 付加的評価の特殊な場合についても, 改良された結果が得られた。
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