Цена гибкости: Оптимизация комиссий на онлайн-платформах

Автор: Денис Аветисян

Новое исследование предлагает алгоритм динамического ценообразования, позволяющий онлайн-платформам находить оптимальные комиссии, учитывая шум со стороны поставщиков и особенности обучения спроса.

🐢

Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.

Бесплатный Телеграм канал

Квитанции Uber из одного и того же города за февраль 2024 года (слева) и два документа за март 2024 года (справа) демонстрируют динамику стоимости поездок в пределах одного и того же городского пространства, отражая потенциальные колебания тарифов или изменения в объеме предоставляемых услуг в течение короткого временного периода.

Работа посвящена разработке алгоритма динамического ценообразования с оптимальными границами сожаления и анализу влияния шума со стороны поставщиков на обучаемость спроса с использованием глубоких нейронных сетей и инструментальных переменных.

Несмотря на широкое распространение сторонних платформ, оптимизация ценовой политики в условиях неопределенности спроса остается сложной задачей. В работе ‘From Confounding to Learning: Dynamic Service Fee Pricing on Third-Party Platforms’ исследуется проблема динамического ценообразования, возникающая из-за влияния скрытых факторов и шумов со стороны предложения. Авторы предлагают новый алгоритм, демонстрирующий оптимальные границы сожаления и выявляющий критическую роль шумов предложения в обучаемости спроса, что подтверждено на данных Zomato и Lyft. Возможно ли, используя предложенный подход, создать эффективные стратегии ценообразования для различных онлайн-платформ и максимизировать их доходность в динамичной рыночной среде?

Невидимый Спрос: Пророчество о Скрытых Факторах

Оценка кривых спроса имеет первостепенное значение для максимизации прибыли, однако часто затрудняется тем, что наблюдается лишь рыночное равновесие — объединенная цена и количество товара. Эта ограниченность создает существенные сложности, поскольку истинную взаимосвязь между ценой и спросом сложно выделить. Наблюдение только точки равновесия не позволяет определить, как изменится спрос при различных ценовых предложениях, что может привести к неоптимальным ценовым стратегиям и упущенной выгоде. По сути, наблюдаемые данные отражают лишь результат взаимодействия спроса и предложения, а не сам спрос, что требует применения сложных методов для его реконструкции и точной оценки.

Ограниченность наблюдаемых данных о рыночном равновесии создает существенные трудности при определении истинной связи между ценой и спросом. Наблюдаемые точки на кривой спроса отражают лишь комбинацию цены и количества, но не позволяют отделить влияние цены от других, не учтенных факторов, влияющих на желание потребителей приобрести товар или услугу. Это приводит к так называемым смешанным оценкам, когда невозможно точно определить, насколько изменение цены действительно влияет на объем спроса, и какие другие скрытые переменные оказывают влияние. В результате, попытки построить точную кривую спроса сталкиваются с проблемой “смешения”, что существенно затрудняет оптимизацию ценовой политики и может привести к неэффективным решениям в области ценообразования.

Традиционные методы оценки спроса зачастую оказываются неэффективными в ситуациях, когда на покупательскую способность влияют скрытые, не учитываемые факторы. Например, изменение потребительских предпочтений, сезонные колебания, или даже не учтенные маркетинговые кампании конкурентов могут существенно искажать реальную картину. В результате, при использовании стандартных моделей, предприятия могут устанавливать неоптимальные цены, приводящие к упущенной прибыли или, наоборот, к избыточным запасам. Это особенно критично в динамичных рыночных условиях, где не учтенные переменные быстро меняются, делая устаревшими ранее эффективные стратегии ценообразования. Таким образом, для повышения точности прогнозов и оптимизации доходов, необходимо разрабатывать и применять более сложные модели, учитывающие широкий спектр потенциальных скрытых факторов, влияющих на спрос.

Алгоритм Динамического Ценообразования: Инструмент Прогнозирования Будущего

Алгоритм1 представляет собой динамический метод ценообразования на услуги, разработанный для решения проблем оценки спроса в условиях наличия скрытых факторов влияния. Данный алгоритм предназначен для ситуаций, когда прямая оценка спроса затруднена из-за не наблюдаемых переменных, искажающих данные. Он позволяет корректировать цену услуги в реальном времени, основываясь на собранных данных и учитывая влияние этих скрытых факторов, что обеспечивает более точное определение оптимальной цены и максимизацию прибыли в долгосрочной перспективе. Алгоритм1 ориентирован на практическое применение в системах динамического ценообразования, где необходимо учитывать сложные взаимосвязи между ценой, спросом и не наблюдаемыми факторами.

Алгоритм1 использует метод инструментальных переменных для выделения сигналов спроса, что позволяет смягчить влияние ненаблюдаемых факторов на принятие решений о ценообразовании. Инструментальные переменные, коррелирующие со спросом, но не зависящие от ненаблюдаемых факторов, влияющих на цену, позволяют оценить причинно-следственную связь между ценой и спросом. Это достигается путем регрессии спроса на цену, используя инструментальные переменные в качестве прокси для цены, что позволяет получить несмещенную оценку эффекта цены на спрос и, следовательно, оптимизировать тарифы с учетом истинного спроса, а не искаженного из-за внешних факторов. Эффективное применение данного метода позволяет повысить точность прогнозирования спроса и максимизировать кумулятивную прибыль с течением времени.

Алгоритм использует стратегию “исследование-использование” (exploration-then-commit), позволяющую сбалансировать необходимость в изучении оптимальных тарифов и использовании уже известных прибыльных уровней. На начальном этапе алгоритм активно исследует различные варианты цен, собирая данные о реакции пользователей. После этого, на этапе “использования”, он переходит к эксплуатации наиболее выгодных тарифов, выявленных в процессе исследования. Данный подход позволяет минимизировать риски, связанные с установлением неоптимальных цен, и максимизировать кумулятивный доход во времени, адаптируясь к изменяющимся условиям спроса и предложения. Оптимальное соотношение между этапами исследования и использования динамически корректируется алгоритмом для достижения наилучших результатов.

Алгоритм1 обеспечивает максимизацию совокупного дохода за счет минимизации оптимального сожаления. В условиях наличия шума в предложении (supply noise) алгоритм демонстрирует ограничение сожаления порядка $𝒪~(1)$ , что означает ограниченный рост кумулятивной разницы между доходом от оптимальной стратегии ценообразования и доходом, полученным алгоритмом. В ситуациях без шума в предложении, ограничение сожаления составляет $𝒪~(\sqrtT)$ , где T — временной горизонт, что указывает на суб-линейный рост кумулятивного сожаления со временем. Данные границы сожаления гарантируют, что принятые решения о ценообразовании ведут к оптимизации совокупного дохода в долгосрочной перспективе.

Подтверждение Эффективности: Эксперименты с Реальными Данными

Для валидации производительности Алгоритма1 использовался ZomatoData — обширный набор данных, содержащий информацию о транзакциях в сфере доставки еды. Данный набор данных включает в себя детализированные записи о заказах, времени доставки, местоположении, стоимости и других релевантных параметрах, позволяющих провести всестороннюю оценку эффективности алгоритма в реальных условиях. ZomatoData охватывает значительный период времени и географические регионы, обеспечивая статистическую значимость полученных результатов и позволяя оценить устойчивость алгоритма к различным факторам, влияющим на спрос и предложение.

Для оценки способности алгоритма Algorithm1 к обобщению и адаптации к различным платформам сервисов, была проведена дополнительная оценка с использованием данных LyftData. Этот датасет, содержащий информацию о поездках сервиса такси Lyft, позволил проверить эффективность алгоритма в ином контексте, отличном от доставки еды, представленного в ZomatoData. Анализ данных LyftData подтвердил устойчивую работу алгоритма и его способность к эффективному прогнозированию спроса и оптимизации тарифов на различных платформах, что демонстрирует его потенциал для широкого применения.

В ходе валидации на данных Zomato, Algorithm1 продемонстрировал стабильное превосходство над традиционными методами в прогнозировании спроса и оптимизации тарифов. Несмотря на наличие шумов, связанных с колебаниями предложения, алгоритм обеспечил увеличение дохода в диапазоне от 110.65 до 611.45 единиц. Данные показатели подтверждают эффективность Algorithm1 в реальных условиях эксплуатации и его способность повышать экономическую эффективность сервиса доставки еды.

В алгоритме эффективно интегрированы глубокие нейронные сети (ГНС) для моделирования сложных зависимостей в данных о спросе и повышения точности прогнозирования. ГНС позволяют учитывать нелинейные взаимосвязи между различными факторами, влияющими на спрос, такими как время суток, день недели, географическое положение и промоакции. Архитектура ГНС включает в себя несколько скрытых слоев, что позволяет алгоритму извлекать иерархические признаки из входных данных и строить более точные прогнозы спроса, что в свою очередь оптимизирует расчет сервисных сборов и повышает общую эффективность системы.

К Адаптивным Системам Ценообразования: Предвидение Будущего Рынка

Интеграция методов двойной устойчивости в Алгоритм1 значительно снижает дисперсию оценок, что приводит к более стабильным и надежным решениям о ценообразовании. Традиционные алгоритмы часто страдают от высокой чувствительности к неточностям в моделях спроса или предложения, что может приводить к значительным колебаниям цен и неоптимальным результатам. Применение двойной устойчивости позволяет алгоритму оставаться точным даже при наличии ошибок в одной из ключевых моделей. Это достигается за счет одновременной оценки как модели спроса, так и модели предложения, и использования результатов обеих для формирования окончательной цены. В результате, Алгоритм1 демонстрирует повышенную устойчивость к шуму в данных и неточностям в моделях, обеспечивая более предсказуемые и эффективные стратегии ценообразования для различных платформ и сервисов.

Полученные результаты имеют значительные последствия для широкого спектра отраслей, включая сервисы заказа такси, доставку еды и электронную коммерцию. В этих динамичных рыночных условиях точная оценка спроса и адаптивное ценообразование становятся ключевыми факторами успеха. Например, в сфере райдшеринга, алгоритмы, способные учитывать колебания спроса в зависимости от времени суток, погоды или крупных мероприятий, позволяют оптимизировать количество доступных транспортных средств и устанавливать конкурентоспособные тарифы. Аналогично, в индустрии доставки еды, динамическое ценообразование помогает эффективно распределять курьеров и предлагать клиентам оптимальные цены, учитывая загруженность сети и время доставки. В электронной коммерции, адаптивные цены позволяют оперативно реагировать на изменения в спросе, действия конкурентов и индивидуальные предпочтения покупателей, максимизируя прибыль и повышая лояльность клиентов. Внедрение подобных систем позволяет платформам не только увеличивать доходность, но и повышать удовлетворенность потребителей, создавая более эффективный и гибкий рынок.

Точное прогнозирование спроса открывает платформе возможности для существенной оптимизации доходов. Анализируя потребительский интерес, можно динамически корректировать ценообразование, максимизируя прибыль при сохранении конкурентоспособности. Более того, точное понимание потребностей клиентов позволяет предлагать персонализированные цены и скидки, повышая уровень удовлетворенности и лояльности. В конечном итоге, эффективное прогнозирование спроса способствует повышению общей эффективности рынка, обеспечивая более рациональное распределение ресурсов и снижение издержек, что выгодно как для поставщиков услуг, так и для потребителей.

Моделирование показало наличие точки фазового перехода приблизительно при $\sigma_{S}^{2} = 0.1$ , что свидетельствует о переходе от постоянного к убывающему сожалению. Этот критический порог указывает на момент, когда система ценообразования начинает эффективно адаптироваться к изменениям рынка, минимизируя потери, связанные с неоптимальными ценами. Данное исследование закладывает основу для разработки адаптивных систем ценообразования, способных динамически реагировать на меняющиеся рыночные условия и поведение потребителей, что позволяет платформам не только максимизировать доход, но и повысить удовлетворенность клиентов за счет более точного соответствия спроса и предложения.

Исследование динамического ценообразования на сторонних платформах, представленное в данной работе, напоминает о хрупкости любой системы, стремящейся к оптимизации. Авторы демонстрируют, как шум со стороны поставщиков услуг влияет на способность платформы к обучению спроса, подчеркивая, что даже самые сложные алгоритмы уязвимы к внешним помехам. Как однажды заметила Барбара Лисков: «Хороший дизайн учитывает не только то, что нужно сделать сейчас, но и то, как это может измениться в будущем». И действительно, оптимальные границы сожаления, достигнутые в алгоритме, не гарантируют устойчивости к непредвиденным колебаниям, а лишь отражают текущее понимание динамики спроса. Стремление к совершенной архитектуре, способной предвидеть все возможные сценарии, — иллюзия, необходимая для сохранения здравого смысла в мире постоянных изменений.

Что дальше?

Представленная работа, как и любое вмешательство в сложную экосистему, лишь обнажила новые грани нерешенных вопросов. Алгоритмическая оптимизация ценообразования, даже с учетом шума со стороны поставщиков, — это лишь попытка приручить хаос, а не его преодоление. В каждом кроне скрыт страх перед хаосом, и любое стремление к идеальной архитектуре — это форма отрицания энтропии. Успешное снижение сожаления на текущем горизонте не гарантирует устойчивости в долгосрочной перспективе; динамика спроса, несомненно, выявит новые, более изощренные паттерны, требующие адаптации.

Следующим шагом видится не столько совершенствование алгоритмов обучения, сколько разработка методов диагностики и прогнозирования “вырождения” моделей. Этот паттерн выродится через три релиза. Необходимо сместить фокус с максимизации прибыли в краткосрочной перспективе на создание самоадаптирующихся систем, способных предвидеть собственные ограничения и извлекать уроки из неизбежных ошибок. Иначе говоря, вместо того, чтобы строить более сложные инструменты, следует научиться выращивать более устойчивые экосистемы.

Важно понимать, что шум со стороны поставщиков — это не просто помеха, а сигнал о неполноте модели. Необходимо исследовать влияние асимметричной информации и стратегического поведения участников платформы на обучаемость спроса. Истинное понимание динамики рынка возможно лишь через признание собственной неполноты и готовность к постоянному пересмотру базовых предположений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.22749.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-30 16:24