Detta dokument behandlar ett nytt data science problem, normativ prisoptimering, som härleder den optimala prisstrategin för att maximera framtida vinst / intäkter på grundval av massiva prediktiva formler som produceras av maskininlärning. Den normativa prisoptimering bygger först försäljningsprognos formler av flera produkter, på grundval av historiska data, som avslöjar komplexa samband mellan försäljning och priser, såsom priselasticitet av efterfrågan och kannibalisering. Sedan konstruerar den ett matematiskt optimeringsproblem på grundval av dessa prediktiva formler. Vi presenterar att optimeringsproblemet kan formuleras som en instans av binär quadratic programmering (BQP). Även om BQP problem är NP-hård i allmänhet och beräkningsmässigt intractable, föreslår vi en snabb approximation algoritm med hjälp av en semi-definite programmering (SDP) avkoppling. Våra simuleringsförsök och verkliga datauppsättningar visar att vår preskriptiva prisoptimering samtidigt ger optimala priser på tiotals/hundra produkter med praktisk beräkningstid, vilket potentiellt förbättrar cirka 30% av bruttovinsten för dessa produkter.
Ito m.fl. maximera framtida intäkter eller vinst genom binär quadratic programmering, och lösa det genom semi-definite avkopplingar REF.
Optimization Beyond Prediction: Prescriptive Price Optimization
{'venue': "KDD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}