論文の概要: What is in a Price? Estimating Willingness-to-Pay with Bayesian Hierarchical Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11089v1
- Date: Sun, 14 Sep 2025 04:39:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.910432
- Title: What is in a Price? Estimating Willingness-to-Pay with Bayesian Hierarchical Models
- Title（参考訳）: 価格とは何か?ベイジアン階層モデルによるウィリングネス・トゥ・ペイの推定
- Authors: Srijesh Pillai, Rajesh Kumar Chandrawat,
- Abstract要約: 本稿では,製品の価格を構成部品の具体的な値に分解する頑健な手法を提案する。
我々は、この高度な統計手法であるベイジアン階層的コンジョイント分析を用いて、この高度なビジネス問題を解決する。
以上の結果から,本モデルがノイズデータから真の特徴評価を回復できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0352925259310339
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: For premium consumer products, pricing strategy is not about a single number, but about understanding the perceived monetary value of the features that justify a higher cost. This paper proposes a robust methodology to deconstruct a product's price into the tangible value of its constituent parts. We employ Bayesian Hierarchical Conjoint Analysis, a sophisticated statistical technique, to solve this high-stakes business problem using the Apple iPhone as a universally recognizable case study. We first simulate a realistic choice based conjoint survey where consumers choose between different hypothetical iPhone configurations. We then develop a Bayesian Hierarchical Logit Model to infer consumer preferences from this choice data. The core innovation of our model is its ability to directly estimate the Willingness-to-Pay (WTP) in dollars for specific feature upgrades, such as a "Pro" camera system or increased storage. Our results demonstrate that the model successfully recovers the true, underlying feature valuations from noisy data, providing not just a point estimate but a full posterior probability distribution for the dollar value of each feature. This work provides a powerful, practical framework for data-driven product design and pricing strategy, enabling businesses to make more intelligent decisions about which features to build and how to price them.
- Abstract（参考訳）: 高級消費者製品の場合、価格戦略は1つの数字ではなく、より高いコストを正当化する機能の金銭的価値を理解することだ。
本稿では,製品の価格を構成部品の具体的な値に分解する頑健な手法を提案する。
我々は、洗練された統計手法であるBayesian Hierarchical Conjoint Analysisを用いて、Apple iPhoneを普遍的に認識可能なケーススタディとして利用して、この高いビジネス問題を解決する。
まず、消費者が異なる仮説的iPhone構成を選択するという、現実的な選択に基づくコンジョイント調査をシミュレートする。
次に、この選択データから消費者の好みを推測するベイズ階層ロジットモデルを開発する。
私たちのモデルのコアイノベーションは、"Pro"カメラシステムやストレージの増加など、特定の機能アップグレードに対して、WTP(Willingness-to-Pay)を直接見積もることができることです。
以上の結果から,本モデルがノイズデータから真で基礎となる特徴評価を回復し,各特徴のドル値に対する点推定だけでなく,完全な後続確率分布が得られることを示した。
この作業は、データ駆動のプロダクト設計と価格戦略のための、強力で実用的なフレームワークを提供する。
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