Model-Free Assortment Pricing with Transaction Data
Notice bibliographique
Résumé
We study the problem when a firm sets prices for products based on the transaction data, that is, which product past customers chose from an assortment and what were the historical prices that they observed. Our approach does not impose a model on the distribution of the customers’ valuations and only assumes, instead, that purchase choices satisfy incentive-compatible constraints. The uncertainty set of potential valuations of each past customer can then be encoded as a polyhedral set, and our approach maximizes the worst case revenue, assuming that new customers’ valuations are drawn from the empirical distribution implied by the collection of such polyhedra. We study the single-product case analytically and relate it to the traditional model-based approach. Then, we show that the optimal prices in the general case can be approximated at any arbitrary precision by solving a compact mixed-integer linear program. We further design three approximation strategies that are of low computational complexity and interpretable. In particular, the cutoff pricing heuristic has a competent provable performance guarantee. Comprehensive numerical studies based on synthetic and real data suggest that our pricing approach is uniquely beneficial when the historical data has a limited size or is susceptible to model misspecification. This paper was accepted by Omar Besbes, revenue management and market analytics. Funding: This work was supported by the Rotman School of Management (TD-MDAL Research Grant) and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada [Grants RGPIN-2015-06757, RGPIN-2020-04038, RGPIN-2020-06054, RGPIN-2021-04295]. Supplemental Material: The e-companion and data files are available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4651 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».