機械学習アプローチに基づく中古ファッションアイテムの価格保持期間適正化モデルの提案と実証的効果検証

DOI IPSJ

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本研究で対象とする中古ファッションECサイトでは，売れ残りのリスクを避けるために出品から一定期間が経過したアイテムの値下げを行う仕組みを導入しており，初期価格の保持期間の設定が1つの課題である．従来，値下げは利益への影響が強いものの経験的な方法によって実施されており，過去の販売履歴データの分析に基づいた，初期価格保持期間の設定の適正化が期待されている．また，多様性の高いファッションアイテムをつねに同じタイミングで値下げすることは合理的ではない．一方，初期価格保持期間は対象アイテムが誰かに購入されるまでの期間（掲載期間）を考慮する必要がある．これは購入する顧客が現れた際に確定するため，掲載期間を事前に正確に予測することは一般に難しい．そこで本研究では，アイテムの特徴量から掲載期間の予測分布を推定する機械学習モデルを構築することで，適切な初期価格保持期間を決定する方法を提案する．提案手法では，アイテムごとに掲載期間における販売確率を推定後，アイテムの出品月を変化させて推定を繰り返すことで初期価格保持期間を決定する．本研究では，当該サイトの過去の販売履歴データに提案手法を適用し，その予測モデルとしての有効性を示すとともに，初期価格保持期間を決定する．そして，その期間を用いて実際にアイテムを出品する実証実験を行い，得られた販売履歴データの分析により実運用における提案手法の有用性を検証する．

The second-hand fashion EC site focused in this paper marks down the prices of items that have passed a certain period since they were exhibited. Since the markdown of price has a strong effect on profits, it is important to set a proper period of exhibiting each item with the list price. In addition, it is not rational to mark down every price of items at the same timing. On the other hand, the expected sales period of items should be considered for setting proper period. It is, however, difficult to predict it accurately on the point estimation manner. Therefore, we propose a method to decide a proper period by estimating the probability distribution of the sales period. In the proposed method, after estimating the probability on the sales period for each item, the proper period is decided by changing the listing month of the item and repeating the estimation. We apply the proposed method to the actual sales history data, show the effectiveness of the proposed method, and determine the proper periods. Finally, we experiment with selling real items using the decided periods, and consider the usefulness of our method in actual operation with obtained sales history data.

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