売れ行き連動モデルとは?

売れ行き連動モデルとは、できるだけ高い価格で、指定期間内に指定在庫数分を全て売りきることができるよう、価格を自動変更するモデルです。

人工知能(AI)の中でも強化学習と呼ばれる技術を用いて、これを実現しています。強化学習は、その時々の状況に応じて、最も良いと考えられる行動を探索(学習)しながら、行動するというものです。

そのため、使えば使うほど精度が高くなるという特徴があります。

本モデルでは強化学習の中でもExpectedSarsa法と呼ばれる手法を用いて、売れ行きを観測しながら、売れ行きの変化に応じた最適な売価を学習させることで、その時々の状況に応じた最適な価格設定が可能となっていきます。

プログラム中では、設定した上限・下限金額内で最適価格を導出するために、上限・下限金額間の価格幅を、複数のブロックに分割し、各ブロックに代表的な価格を割り当てます。

その後、残在庫数と残期間から導出される理想的な売れ行きペースとの乖離を観測しながら、価格の上げ下げを行い、どの価格で販売すれば最も理想的なペースで売ることができたかを学習します。

その結果を基に現在の価格から、どのように価格変更すれば良いか(値上げ・値下げ・価格変更なし)を判断していきます。

また、本モデルのプログラムでは機械の学習が不十分なとき(モデルの開始直後や在庫数・期間・価格等が手動変更された時など)で最適行動がわからない場合、プログラムは、初期価格からランダムに価格を上げ下げして、市場の反応を収集します。

そのため、ランダムな価格の上げ下げが起こる可能性があることを考慮して、価格の上げ下げが可能な価格範囲を、最初に事業者の方が、上限・下限として設定してください。


throoughの機能一覧

機能1

処分したい在庫を期日までに段階的に値下げして、利益確保を目指します。

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機能2

ある一定期間売れていない商品を自動検知して値下げを行い、キャッシュフローの健全化を目指します。

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機能3

自社内在庫が残り僅かになったら、値段を上げて利益を確保します。

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機能4

機械学習の一種である「強化学習」を用いて、最適な価格を自動で探索し、利益の最大化を目指します。

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機能5

販売実績に連動して価格を上げ下げするモデルです。販売実績とは その期間の販売数 / 在庫のあった日数 として算出しています。また、在庫のあった日数が0日だった場合は価格の変更を行いません。

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機能6

指定された期日までに利益を最大化しつつ在庫が0となるよう機械学習を利用して価格を調整するモデルです。
注文が入るたびに学習を行いリアルタイムで価格を変動するモデルとなります。

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機能7

利益実績に連動して価格を上げ下げするモデルです。利益実績とは その期間の利益額 / 在庫のあった日数 として算出しています。また、在庫のあった日数が0日だった場合は価格の変更を行いません。

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