I ett dynamiskt prisproblem där efterfrågefunktionen inte är känd på förhand kan prisexperiment användas som verktyg för efterfrågeinlärning. Befintlig litteratur förutsätter vanligtvis inga begränsningar av prisförändringar, men i praktiken möter säljare ofta affärsmässiga begränsningar som hindrar dem från att utföra omfattande experiment. Vi anser att en dynamisk prissättningsmodell där efterfrågefunktionen är okänd men tillhör en känd ändlig uppsättning. Säljaren får göra högst m prisförändringar under T-perioder. Målet är att minimera de värsta fallen av ånger, d.v.s. Den förväntade totala intäktsförlusten jämfört med en klärvoajant som känner till efterfrågefördelningen i förväg. Vi visar en prispolitik som framkallar ett beklagande av O(log (m) T ), eller mirationer av logaritmen. Vi visar vidare att detta beklagande är den minsta möjliga upp till en konstant faktor. Vår analys ger viktiga strukturella insikter i optimala prissättningsstrategier. Slutligen beskriver vi ett genomförande på Groupon, en stor e-handelsmarknad för dagliga affärer. Fältstudien visar en betydande påverkan på intäkter och marknadsandelar.
I REF studerar författarna ett dynamiskt prisproblem med begränsade prisförändringar, men det finns ingen efterfrågan censurering och inga inventeringsbeslut.
Technical Note - Dynamic Pricing and Demand Learning with Limited Price Experimentation
{'venue': 'Oper. Res.', 'journal': 'Oper. Res.', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}