論文の概要: Assortment Planning with Sponsored Products
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06158v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 03:18:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-12 18:06:16.538828
- Title: Assortment Planning with Sponsored Products
- Title（参考訳）: スポンサー製品によるアソシエーションプランニング
- Authors: Shaojie Tang, Shuzhang Cai, Jing Yuan, Kai Han
- Abstract要約: 本研究は,スポンサー製品の存在下での整理計画問題に焦点をあてる。
最終的な目的は、スポンサー商品を戦略的に配置する特定の要件を考慮しつつ、最適な収益を配分する計画を計算することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.41056910821163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the rapidly evolving landscape of retail, assortment planning plays a
crucial role in determining the success of a business. With the rise of
sponsored products and their increasing prominence in online marketplaces,
retailers face new challenges in effectively managing their product assortment
in the presence of sponsored products. Remarkably, previous research in
assortment planning largely overlooks the existence of sponsored products and
their potential impact on overall recommendation effectiveness. Instead, they
commonly make the simplifying assumption that all products are either organic
or non-sponsored. This research gap underscores the necessity for a more
thorough investigation of the assortment planning challenge when sponsored
products are in play. We formulate the assortment planning problem in the
presence of sponsored products as a combinatorial optimization task. The
ultimate objective is to compute an assortment plan that optimizes expected
revenue while considering the specific requirements of placing sponsored
products strategically.
- Abstract（参考訳）: 急速に発展する小売業界では、アソシエーションプランニングはビジネスの成功を決定する上で重要な役割を果たす。
スポンサー付き商品の台頭とオンライン市場におけるその隆盛により、小売業者はスポンサー付き製品の存在下で製品のソートを効果的に管理する新たな課題に直面している。
注目すべきは、アソシエーション計画における以前の研究は、スポンサー製品の存在と、それらが全体的なレコメンデーションの有効性に与える影響を概ね見落としていることだ。
代わりに、すべての製品が有機的または非スポンサーであるという仮定を単純化するのが一般的である。
この研究のギャップは、スポンサー製品が機能している場合のソート計画の課題をより徹底的に調査する必要性を強調するものだ。
組み合わせ最適化タスクとして,スポンサー付製品の存在下でのアソシエーション計画問題を定式化する。
究極の目標は、スポンサー商品を戦略的に配置する具体的な要件を考慮しつつ、期待収益を最適化するソートメント計画を計算することである。
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