Competition-Based Dynamic Pricing in E-Commerce
Loading...
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Author
Date
2019-12-17
Department
Major/Subject
Systems and Operations Research
Mcode
SCI3055
Degree programme
Master’s Programme in Mathematics and Operations Research
Language
en
Pages
57 + 12
Series
Abstract
E-commerce is a fascinating field of retail. It offers numerous advantages for retailers starting from widely reachable customers, easily changeable assortments, and reduced fixed costs. On the other hand, e-commerce accelerates competition. For a consumer it is merely a matter of some clicks to switch from one online store to another offering the same item with faster shipping or lower price. The goal of this study is to find and evaluate a method to dynamically reprice durable goods over an infinite horizon in an online store based on competitor prices for the same products. To provide support for the method, we first model the daily sales quantities with a zero-inflated binomial regression. Then, we build a myopically optimal pricing method on top of the demand model. The performance of the model is assessed by simulations with two different scenarios, one assuming competitors would not react and another assuming one of them starts a price war. In both the scenarios, our pricing method is able to perform well with up to 20 percent increase in gross margin compared to current pricing. Last, we conduct a case study by repricing a group of products in an online store for a month with our method. Due to large variances in sales and a small test group, no statistically sound conclusions can be made. However, the performance of our method is roughly equal to the current pricing policies. Thus, one could conduct a larger and longer test to gain more information. The key findings in our study are as follows. First, even rather simple pricing methods should outperform any static pricing rules. Second, having competitor price information available in e-commerce is crucial as the difference to competitors matters more than the price point itself. Third, detecting changes from the sales of slowly moving goods would require huge sample sizes and thus performances of pricing methods should be assessed with products with higher demands.Verkkokaupan yrityksille suomat mahdollisuudet, kuten laajalti tavoitettavat asiakkaat, eivät tule yksin. Niiden hinta on entistä kovempi ja nopeatempoisempi kilpailu, jossa kuluttaja voi vaihtaa kaupasta toiseen silmänräpäyksessä. Tässä tutkimuksessa kehitetään verkkokauppaan soveltuva dynaaminen hinnoittelumenetelmä. Menetelmä hyödyntää kilpailijoiden hintoja ja määrittää pilaantumattomien tuotteiden optimaaliset hintapisteet äärettömän horisontin yli. Likinäköisesti optimaalinen ratkaisu rakennetaan tässä tutkimuksessa kysyntämallin varaan, ja kysyntää puolestaan mallinnetaan nollainflatoidulla binomiregressiolla. Hinnoittelumenetelmämme kannattavuutta arvioidaan simuloimalla sen tuottoja kahdella eri oletuksella. Ensimmäinen on, että kilpailijat eivät reagoi muuttuneisiin hintoihin lainkaan. Toisessa taas oletamme, että yksi kilpailija haastaa meidät hintakilpailuun. Molemmissa tapauksissa menetelmämme tuottaa jopa 20 prosenttia suuremman bruttokatteen verrokkihinnoitteluun nähden. Lopuksi toteutamme tapaustutkimuksen kumppanimme verkkokaupassa hinnoittelemalla kuukauden ajan osaa heidän tuotteistaan menetelmällämme. Pienen otoksen ja myynnin suuren vaihtelun takia tuloksista ei voi tehdä tilastollista tarkastelua kestäviä johtopäätöksiä. Toisaalta ehdotetun hinnoittelumenetelmän kannattavuus on lähellä nykyistä menetelmää, ja lisätutkimusten avulla tuloksiin voisi saada lisää varmuutta. Tutkimuksen olennaiset löydökset ovat seuraavat. Ensiksi, yksinkertaisetkin dynaamiset hinnoittelumenetelmät ovat merkittävästi staattisia hinnoittelusääntöjä kannattavampia. Toiseksi, verkkokaupan hinnoittelussa kilpailijoiden hintapisteet ovat olennaisia, sillä varsinaista hintapistettä tärkeämpää on erotus kilpailijoihin. Kolmanneksi, vaikutusten luotettava tunnistaminen hitaasti kiertävien tuotteiden myyntimääristä vaatisi valtavia otoskokoja, ja siksi hinnoittelumenetelmiä pitäisi pyrkiä vertailemaan hyvin myyvillä tuotteilla.Description
Supervisor
Ehtamo, HarriThesis advisor
Saarinen, ErkkaKeywords
dynamic pricing, e-commerce, zero-inflated binomial regression, durable goods, infinite horizon
