Çevrimiçi perakendeciler ve e-ticaret platformları için ürün sıralama ve fiyatlandırması

Bir çevrimiçi mağazada veya pazaryerinde ürün sıralama ve fiyatlandırması, satışlar ve toplam gelir üzerinde çok önemli bir rol oynar. Bir çevrimiçi perakendeci veya pazaryeri operatörü, kampanyalar, ilk sayfa, açılış sayfaları, kenar çubuğu önerisi veya arama sorgusu listeleri gibi çeşitli noktalarda ürün grubuna ve konumlarına ve fiyatlarına karar vermelidir. Bu tez çalışmasında, çevrimiçi perakendeciler e-ticaret platformlarında merkezi ve merkezi olmayan ortamlarda en uygun sıralama ve fiyatlandırmayı araştırıyoruz. İlk bölümde, çevrimiçi perakendeciler için özel olarak tasarlanmış yeni, kişiselleş-tirilmiş içerik tabanlı bir yöntem öneriyoruz. Çalışmanın odak noktası, puanlama veya yorumlar gibi geri bildirimlerden çok, müşterilerin bir çevrimiçi mağazadaki tıklamalar ve satın almalar gibi faaliyetleridir. Bu özellik, puanlama ve yorum olarak geri bildirimlerden daha çok tıklamalar ve satın almalardan oluşan arama oturumu bulunan çevrimiçi perakendeciler için kullanışlıdır. Bir giyim perakendecisi tarafından sağlanan verileri kullanarak yöntemi test ediyoruz. Yöntemimiz, kıyaslama yöntemlerinden (İşbirlikçi filtreleme, Popüler ürünler ve MNL seçim modeli) daha iyi performans gösterir ve yeni ürünlerin tavsiye edilmesinde kesinlikle daha iyi bir performansa sahiptir. Ayrıca, yöntemimiz, genellikle daha az popüler ürünlerle ilgilenen müşterilere ürün öneren kıyaslama yöntemlerinden daha iyi performans gösterir. Bu çalışmanın çevrimiçi perakendeciler için temel pratik katkısı, veri setinde sağlanan sınırlı ayrıntıların daha iyi kullanılmasına neden olan ve öneri kalitesini iyileştiren panel verilere (derecelendirme verileri yerine) dayalı olarak oluş-turulan yeni bir kişiselleştirilmiş tavsiye sistemidir. İkinci bölümde, satıcıların aynı anda fiyatlarına karar verdiği ve sıralamanın piyasa operatörü (PO) tarafından önceden tanımlanmış bir kurala göre gerçekleştiği bir çevrimiçi pazaryerinde merkezi olmayan bir fiyatlandırma ve sıralama problemini ele alıyoruz. Ampirik araştırmalar, çevrimiçi bir pazaryerindeki satıcıların sıralamasının fiyatlar ile yüksek oranda ilişkili olduğunu göstermektedir. Fiyat rekabetini, tüm oyuncuların (satıcıların) piyasa operatörü tarafından tanımlanan fiyata dayalı sıralama kuralını ve her satıcının talep fonksiyonunu bildiği tam bir bilgi oyunu olarak modelliyoruz. İkili ve olasılıklı sıralama politikaları altında her oyunun Nash dengesini elde ediyoruz ve sıralama politikasının ve komisyon oranının fiyatlandırma stratejilerini ve dengeyi nasıl etkilediğini gösteriyoruz. Ardından, sıralama kurallarına ve piyasa yapısına bağlı olarak PO ve üçüncü taraf satıcıların kârını araştırırız. Pratik ve uygulama açısından, bu çalışma, üç ana katkı ile çevrimiçi bir pazardaki en uygun fiyatlandırma ve sıralama stratejilerine ışık tutuyor. İlk olarak, PO için en uygun sıralama kuralının, ürünlerin satış marjına ve maliyetine bağlı olduğunu buluyoruz. Ayrıca, PO'nun daha az rekabetçi bir sıralama kuralı ve daha yüksek komisyon oranı uygulayarak her bir arz tarafının karını artırmak veya talep tatmin oranı ve talep fazlası gibi tüketicilerin deneyim kalitesini artırmak için optimal sıralamadan sapabileceğini gösteriyoruz. rekabetçi bir sıralama kuralı ve daha düşük komisyon oranı uygulayarak. Son olarak, PO'nun satıcı olarak katıldığı durumlarda, kendisini diğer satıcılardan daha üst sıralarda yer alabilir. Bu strateji her durumda PO'nun karını arttırır, ancak şaşırtıcı bir şekilde hem toplam arz yönlü karı hem de talep fonksiyonları asimetrik ise müşterilerin talep fazlasını arttırır. Üçüncü bölümde, müşterilerin genellikle vitrin müşterisi olduğu e-ticaret platformlarında ürün sıralamasını ve fiyatlandırmasını inceliyoruz. Vitrin müşterileri, belirli bir ürünü satın almak için net bir niyet olmaksızın, boş zaman veya harici arama davranışı olarak çevrimiçi mağazalara göz atan bir müşteri türüdür. Deterministik talep ve dikey olarak farklılaştırılmış konumlara (sıralama) sahip bir optimizasyon modeli geliştiriyoruz, burada daha önceki konumlara yerleştirilen ürünlerin dikkate alınması ve dolayısıyla satın alınması daha olasıdır. Ürünler için sonsuz envanter olduğunda gelir sıralı sıralamanın optimal olduğunu gösteriyoruz. Ancak, sınırlı bir stok durumu söz konusu olduğunda, talebin deterministik ve tersinir yapısına rağmen, bazı durumlarda optimal fiyatın seans boyunca ürün stoğu ile sonuçlanacağını kanıtlıyoruz. Ayrıca, ürünün talep parametrelerinin çeşitliliği sınırlı-ysa, sorunu önceden tanımlanmış bir dizi fiyatla (ve ortak fiyatlandırma sıralamasıyla değil) çözmenin önemsiz kar kaybıyla sonuçlanacağını gösteriyoruz. Sonsuz envanter durumunda kesin optimizasyon modeli, tamsayı değişkenlerinin varlığı ve kısıtlamaların karmaşıklığı nedeniyle zorludur. Bu nedenle, problemi çözmek ve tamsayı değişkenlerini gevşeterek bir üst sınır sağlamak için iki sezgisel yöntem öneriyoruz. Sezgisel yöntemlerin performansının müşterinin arama davranışına bağlı olduğunu gösteriyoruz. Uygun buluşsal yöntemi seçerek, her durumda optimuma yakın bir çözüm sunuyoruz. Son olarak, sayısal analizler, fiyata göre sıralama veya envantere göre sıralama gibi önemsiz çözümlerin sonuç vereceğini göstermektedir.