Fugu-MT 論文翻訳(概要): Dynamic pricing with Bayesian updates from online reviews

論文の概要: Dynamic pricing with Bayesian updates from online reviews

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14953v1
Date: Tue, 23 Apr 2024 11:55:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 14:21:26.295415
Title: Dynamic pricing with Bayesian updates from online reviews
Title（参考訳）: オンラインレビューによるベイジアンアップデートによる動的価格設定
Authors: José Correa, Mathieu Mari, Andrew Xia,
Abstract要約: 製品の品質が不確実なオンラインレビューによる価格モデルを検討する。製品の品質を効果的に学習する確率の観点から、最適な静的価格戦略と動的価格戦略を比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.15020330976600735
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: When launching new products, firms face uncertainty about market reception. Online reviews provide valuable information not only to consumers but also to firms, allowing firms to adjust the product characteristics, including its selling price. In this paper, we consider a pricing model with online reviews in which the quality of the product is uncertain, and both the seller and the buyers Bayesianly update their beliefs to make purchasing & pricing decisions. We model the seller's pricing problem as a basic bandits' problem and show a close connection with the celebrated Catalan numbers, allowing us to efficiently compute the overall future discounted reward of the seller. With this tool, we analyze and compare the optimal static and dynamic pricing strategies in terms of the probability of effectively learning the quality of the product.
Abstract（参考訳）: 新製品を発売する際、企業は市場のレセプションについて不確実性に直面している。オンラインレビューは、消費者だけでなく企業にも貴重な情報を提供し、販売価格を含む製品特性の調整を可能にする。本稿では、商品の品質が不確実なオンラインレビューによる価格モデルについて検討し、売り手と買い手の両方が購入・価格決定を行うための信念を更新する。我々は、販売者の価格問題をベーシックバンディットの問題としてモデル化し、著名なカタルーニャ数字との密接な関係を示し、販売者の将来的な割引報酬を効率的に計算できるようにする。このツールを用いて、製品の品質を効果的に学習する確率の観点から、最適な静的および動的価格戦略を分析し、比較する。

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