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EXPRESS: Multiproduct Dynamic Pricing with Popularity Bias
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AI
DOI：10.1177/10591478261424035.png)
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摘要
En 中文
流行度偏差反映了流行度信息对消费者选择产生的积极影响。在线零售平台上，流行度信息有两种常见的展示格式：基于总量的累计销售格式，显示自产品发布以来的总销量；以及基于时段的累计销售格式，仅展示特定近期时段内的销量。这两种流行度信息均会持续更新。本文聚焦于考虑流行度偏差的多产品动态定价问题。我们采用广泛使用的多项Logit模型（MNL）来探究流行度偏差对消费者选择的影响。具体而言，我们考察了流行度偏差如何影响边际收益、定价决策和市场份额。此外，我们强调忽视流行度偏差可能导致次优结果。由于多产品动态定价问题存在维度灾难问题，我们提出了一种半近视定价策略，该策略计算上易于处理，并在两种格式下均证明了其渐近最优性。我们的数值模拟进一步表明，忽视流行度偏差可能导致显著的收益损失，而半近视定价策略在两种格式下均持续优于其他启发式方法。最后，基于真实数据的实证测试提供了一套完整的识别最合适选择模型的程序，为实际应用提供了有价值的见解。
Keyword:
Popularity bias
Dynamic pricing
Multinomial logit model
Semi-myopic policy
Revenue optimization
期刊
P
IF:
5.1
论文数:
258
被引数:
0
机构
暂无机构信息
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