サービスEC予約における時系列解析による需要予測・ダイナミックプライシングモデル
Demand forecast and dynamic pricing model from analysis of reserve action time series in the service e-commerce market
概要
サービスECとは、webを用いた事前予約が可能なサービス群の総称であり、例えば旅行やホテル、航空券、美容院やマッサージ、一部の飲食店などが一例である。 そういったweb予約における人々の行動パターンには、時間(予約日)tについて、期日に近づく(t → 0)につれ予約数が指数関数的に増加することがわかってきた。
また一方で、ダイナミックプライシングという、需要の状況に合わせて価格を変え、機会を最大化するという仕組みが、世の中に広まりつつある。
私は、独自の需要予測モデルを基に、ダイナミックプライシングを最適化するアルゴリズムを開発する。
産業界への展開例・適用分野
ダイナミックプライシングという、需要の状況に合わせて価格を変え、機会を最大化するという仕組みが、世の中に広まりつつある。
予約数(購入数)の時間的変化に基づく需要予測から、それを用いてダイナミックプライシングを最適化する我々の数理モデルは、既にホテル業界を始めとして、実際のサービスに取り入れられている。その他の予約系サービスECにも、広く取り入れられると考えられている。
研究者
| 氏名 | 専攻 | 研究室 | 役職/学年 |
|---|---|---|---|
| 新谷 健 | 数理工学専攻 | 物理統計学研究室 | 博士2回生 |
| 梅野 健 | 数理工学専攻 | 物理統計学研究室 | 教授 |