目次

ソリューションの概要

  • イールドマネジメントと組み合わせた収益最大化
  • 強化学習によるリアルタイムでの価格最適化
  • 競合等の外部要因による影響も考慮し精度向上

ソリューションの特徴

需要予測と動的価格最適化の計算で、メイン事業の収益を10%向上
  • 他社／自社価格、販売実績の蓄積されたデータの収集、基礎分析、モデル作成、実証実験、効果検証を経て、システム化
  • モデル出力結果を適応することで、従来設定よりも約10%の収益向上を達成
市場動向、リアルタイム性も考慮に入れたモデルの構築
  • 自社の価格設定と他社の価格設定によりどのように需要が変わるかという市場動向もモデルに組込み
  • このモデルにより、数日先までの需要を予測し、予測結果をもとに今後数日の利益を最大化できる価格を探索できるモデルを機械学習で実装
業務に沿ったダイナミックプライシング MLOps
  • リアルタイム性を担保できるよう、モデル開発だけでなく、データ基盤構築や計算リソース最適化、開発後のPoC、実装から運用まで幅広くご支援
  • 効果検証ができるようエンドユーザー確認用のBIを実装し、リアルタイム性を担保した運用を実現

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