『Customized Regression Model for Airbnb Dynamic Pricing』を読んでまとめた 【KDD2018】 - honawork
はじめに 2018年8月19日から23日にかけてロンドンで行われたKDD2018（データマイニングの世界的なカンファレンス）に採択されていた『Customized Regression Model for Airbnb Dynamic Pricing』なる論文を読みました。 Airbnbで実装されている価格推薦モデルについての論文で、 ビジネス・ユーザー視点を取り入れており、 「価格を下げれば予約されていた」と、「もっと価格を上げていてもよかった」というニーズ それをうまくモデル化していて、 上記を損失関数として定量化 さらにシンプルな構造で理解しやすい ①予約確率の予測→②最適価格の提案→③パーソナライズと、マクロ→ミクロに落ちていく構造 という点において優れたデータサイエンスの応用例であると感じたため、主要な論点を要約しつつ解説に取り組んでみようかと思います。 はじめに 論文の要旨 最
ホテルのレベニューマネジメントをAIで効率化|メトロエンジン
とりこぼし 様々なデータを分析し最適価格を推奨することで、競合価格やイベント情報の変化をタイムリーに取得できないことによる取りこぼしを防ぎます 情報収集の効率化 競合価格/イベント情報/クチコミなど、価格設定に必要な情報をまとめて確認できます 属人化の解消 AIによる分析と最適価格の推奨で、特定の社員に頼りがちなレベニューマネジメントの標準化を実現します 見える化 ブラックボックスになりがちなレベニューマネジメント業務を、データと分析ダッシュボードで可視化します 稼働率 価格による機会損失を少なくしながら稼働率の向上を⽬指します 人材育成 簡単な操作で、経験の浅いスタッフも短期間で操作でき、多能⼯化を促進します
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