販売履歴データに基づく中古ファッションアイテムの出品価格推定モデルの提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2021-02-15
• 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出品価格推定モデルの提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: An Estimation Model of Exhibits Price for 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] 中古ファッションアイテム，ECサイト，出品価格推定，機械学習，販売履歴データ
• 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
• ID登録: 10.20729/00209351
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 湘南工科大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Shonan Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 桑田, 和; 杉崎, 智哉; 三川, 健太; 後藤, 正幸
• 著者名(英): Izumi, Kuwata; Tomoya, Sugisaki; Kenta, Mikawa; Masayuki, Goto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では中古ファッションECサイトにおける出品価格の決定問題を対象とする．このサイトではユーザから買い取ったアイテムを中古品として再販売しているが，その買取価格はアイテムの出品価格と連動して決定されるため，適切な出品価格の決定が重要な課題となっている．さらに，このサイトでは一定期間売れなかったアイテムの出品価格を値下げする仕組みにより，出品価格のまま購入される場合と値下げされて購入される場合の2パターンが存在する．値下げにより，在庫コストを低減できる反面，収益性の観点からは出品価格のまま購入されることが望ましい．しかし，出品価格のまま購入されたアイテムはさらに高い出品価格でも購入された可能性があり，値下げされたアイテムは仮に出品価格を低くしていれば出品価格のまま購入された可能性がある．そのため，販売履歴における購入時の価格が適切とは限らず，適切な出品価格を推定する際に考慮が必要である．そこで，本研究ではアイテムが値下がりせずに購入される最大出品価格の推定方法を提案する．提案手法では，出品価格のまま購入されるか否かの二値分類器を構築する．そして，出品価格のまま購入されると予測されたアイテムは出品価格を段階的に上げながら，値下げされて購入されると予測されたアイテムは出品価格を段階的に下げながら適切な出品価格を推定する．最後に，このサイトの販売履歴データを用いて提案手法の有効性を示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this study, we focus on a problem of pricing used items on a second-hand fashion EC site. The buying price of a used fashion item is determined according to its open price for selling on the site. Therefore, the decision of an appropriate open price is so important. In addition, this site automatically marks down open prices of items that have not been purchased for a certain period of time step by step. From the viewpoint of business model, high open price is desirable to earn more profits but the marking down should be avoided. For that reason, it is difficult to determine the proper open price. Therefore, we proposed a model to estimate the maximum open price under avoiding a markdown for each item. In our proposed model, we construct a binary classifier predicting if an item is purchased for open price or with marking down. The proposed model can estimate the proper price with raising the open price of non-marking down items and lowering the open price of marking down items little by little. In order to evaluate our proposed model, we demonstrate analytical experiments by using actual purchasing history data on a fashion EC site.
• 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 62, 号 2, p. 796-808, 発行日 2021-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764