論文の概要: Guardrailed Elasticity Pricing: A Churn-Aware Forecasting Playbook for Subscription Strategy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.20932v1
• Date: Wed, 24 Dec 2025 04:25:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-25 19:43:21.675488
• Title: Guardrailed Elasticity Pricing: A Churn-Aware Forecasting Playbook for Subscription Strategy
• Title（参考訳）: ガードレールによる弾力性価格設定 - サブスクリプション戦略のためのChurn-Aware Forecasting Playbook
• Authors: Deepit Sapru,
• Abstract要約: 本稿では,サブスクリプション価格を動的に保護された意思決定システムとして運用するマーケティング分析フレームワークを提案する。 季節ごとの時系列モデルをツリーベースの学習者とブレンドし、モンテカルロシナリオテストを実行してリスクエンベロープをマップし、制約付き最適化を解決する。 このフレームワークは,フラットな価格からダイナミックな価格への移行時期,CLVやMRRターゲットとの価格調整方法,倫理的ガードレールの組み込み方法など,戦略プレイブックとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a marketing analytics framework that operationalizes subscription pricing as a dynamic, guardrailed decision system, uniting multivariate demand forecasting, segment-level price elasticity, and churn propensity to optimize revenue, margin, and retention. The approach blends seasonal time-series models with tree-based learners, runs Monte Carlo scenario tests to map risk envelopes, and solves a constrained optimization that enforces business guardrails on customer experience, margin floors, and allowable churn. Validated across heterogeneous SaaS portfolios, the method consistently outperforms static tiers and uniform uplifts by reallocating price moves toward segments with higher willingness-to-pay while protecting price-sensitive cohorts. The system is designed for real-time recalibration via modular APIs and includes model explainability for governance and compliance. Managerially, the framework functions as a strategy playbook that clarifies when to shift from flat to dynamic pricing, how to align pricing with CLV and MRR targets, and how to embed ethical guardrails, enabling durable growth without eroding customer trust.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多変量需要予測,セグメントレベルの価格弾力性,そして収益,マージン,保持率を最適化するために,サブスクリプション価格を動的かつガードレール化された意思決定システムとして運用するマーケティング分析フレームワークを提案する。 このアプローチは、季節ごとの時系列モデルをツリーベースの学習者と組み合わせ、リスクエンベロープをマップするためのモンテカルロシナリオテストを実行し、顧客エクスペリエンス、マージンフロア、許容可能なチャーンにビジネスガードレールを強制する制約付き最適化を解決する。 不均一なSaaSポートフォリオにまたがって検証されたこの手法は、価格に敏感なコホートを保護しながら、高利得のセグメントに価格の動きを移すことによって、静的なティアと均一なアップリフトを一貫して上回ります。 このシステムは、モジュール化されたAPIによるリアルタイムのリカレーションのために設計されており、ガバナンスとコンプライアンスのためのモデル説明性を含んでいる。 このフレームワークは、フラットな価格からダイナミックな価格への移行時期、CLVとMRRの目標との価格調整方法、倫理的ガードレールの埋め込み方法、顧客の信頼を損なうことなく永続的な成長を可能にする戦略プレイブックとして機能する。

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