Návrh modelu dynamické cenotvorby v prostředí online prodeje

Bc. Tomáš Braha

Master's thesis

Dynamic pricing in e-commerce

Abstract:

Cílem této diplomové práce je vytvořit postup dynamické cenotvorby pro online prodej nehmotného produktu za účelem maximalizace tržeb. K tomu využívá umělé inteligence, konkrétně rekurentních neuronových sítí, které si dokážou zapamatovat data z předešlých kroků výpočtů a hodí se tak pro analýzu časových řad. V rámci tohoto je pro samotnou práci použit model Long-short term memory, ke kterému je přistoupeno přes programovací knihovny využívajících jazyka Python. Tento model dokáže stanovit predikční hodnotu na základě sekvenčních dat. Jako vstup do toho modelu jsou použity hodnoty o průměrných příjmech za transakci, na jejichž model vytváří predikce. Ty autor navrhuje použít pro rozhodování o stanovení ceny a toto blíže popisuje s ohledem na specifický přístup oddělení firmy, ze které tato data pochází. Autor si je vědom zjednodušení a opomenutí některých dalších parametrů, avšak svou prací potvrzuje, že jde o směr, kterým je vhodné se při řešení této problematiky zabývat.

Abstract:

The aim of this thesis is to create a dynamic pricing process for online sales of intangible products in order to maximize sales. To do this, it uses artificial intelligence, specifically recurrent neural networks, which can memorize data from previous calculation steps and are therefore suitable for time series analysis. Within this, the Long-short term memory model is used for the work itself and which is accessed via programming libraries based on the Python language. This model can determine the prediction value on the basis of sequence data. As an input to this model, values of average revenues per transaction are used, of which model makes predictions. The author suggests using them to make decisions on pricing and describes this in more detail with regard to the specific approach of the department of the company from which this data comes. The author is aware of the simplification and omission of some other parameters, but his work confirms that this is the direction in which it is appropriate to address this issue.

Keywords

dynamická cenotvorba, umělá inteligence, rekurentní neuronové sítě, Long-short term memory, e-commerce, average order value, Python

Keywords

dynamic pricing, artificial intelligence, recurrent neural networks, Long-short term memory model, e-commerce, Python, average order value

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 31. 3. 2021

Thesis defence

• Supervisor: prof. RNDr. Helena Brožová, CSc.

Czech University of Life Sciences Prague

Faculty of Economics and Management

Master programme / field:
Quantitative Methods in Economics / Systems Engineering