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

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2019-04-15
• タイトル: 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
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Selling Prices Prediction Model Construction of Second-hand Fashion Items Based on Sales History Data
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [一般論文] ECサイト，中古ファッションアイテム，回帰モデル，潜在クラスモデル，機械学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 早稲田大学大学院創造理工学研究科
• 著者所属: 湘南工科大学工学部
• 著者所属: 早稲田大学創造理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Creative Science and Engineering, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information Science, Shonan Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Creative Science and Engineering, Waseda University
• 著者名: 仁ノ平, 将人; 三川, 健太; 後藤, 正幸
• 著者名(英): Masato, Ninohira; Kenta, Mikawa; Masayuki, Goto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 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.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 60, 号 4, p. 1151-1161, 発行日 2019-04-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764