販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの販売価格予測モデルに関する一考察

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タイトル別名
  • Selling Prices Prediction Model Construction of Second-hand Fashion Items Based on Sales History Data

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抄録

近年の情報技術の発展により,EC(電子商取引)サイトを通じた商品の購買が普及している.本研究で対象とするファッションECサイトAでは,ユーザから中古ファッションアイテムを買取り,値付けを行い再販売を行っている.このECサイトでは,売れ残りを防ぐため,出品アイテムに対し一定のアルゴリズムで自動的に値下げをする仕組みを採用している.このビジネスモデルにおいて,各アイテムに対し,ある価格で出品された各アイテムが最終的にいくらで販売されるかを予測することは,値付けシステムの構築や経営戦略を考える際に重要である.本研究では,ECサイトAにおける出品アイテムの販売価格予測モデルの構築のために,潜在クラスを用いた混合回帰モデルを用いた分析を行う.すなわち,アイテムの特徴,季節ごとの値下がり率(オフ率)の傾向をもとに潜在クラスモデルを用いてクラスタリングを行った後に,データの各潜在クラスへの所属確率を用いて潜在クラスごとに回帰式を構築する推定モデルを構築する.さらに,得られた潜在クラスの情報を活用することで,オフ率が定義できない新規出品データに対しても予測が可能となることを示す.本手法がECサイトAの購買データにおいて販売価格を予測するモデルとして有効なモデルであることを示すとともに,得られたモデルを解釈することで説明変数が持つ販売価格の影響度の定量化を行った.

Recently, it has become popular for consumers to purchase product items through EC sites. Especially as fashion items, the purchasing actions by consumers for them through EC sites have been rapidly increased. This study focuses on a fashion EC site which operates the resale business of second-hand clothes. They assess the appropriate exhibit prices of second-hand fashion items and resell them on this EC site. A characteristic of this EC site is that if an item is not bought for a certain period, the price force to be discounted automatically. In this EC site, it is important to predict the selling price of each item in condition given information and an exhibit price. When we can predict accurate selling price and clear the effects of factors on selling price, it should help a various marketing strategies. In this paper, we propose a new regression model to predict selling price using linear regression models depending on clusters which are constructed by the relation between the features of items and seasonal off-rate. In order to show the effectiveness of our proposal, simulation experiments with a real data are demonstrated and we discuss the analysis of the results for some insightful marketing policies.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050564288245624320
  • NII論文ID
    170000150291
  • NII書誌ID
    AN00116647
  • ISSN
    18827764
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00195421/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    journal article
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles
    • KAKEN

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