BrainPad株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。近年、ビジネスは"勘と経験による意思決定"から"データに基づく意思決定"にシフトしてきています。この傾向は価格戦略においても同様です。本ブログでは、需要と供給のバランスから最適な価格設定をする、ダイナミックプライシングの技術をご紹介します。アナリティクスサービス本部の登内です。当社では、データから価値を引き出すべく日々、様々なデータ分析に取り組んでいます。その中でも、来たるべき令和時代にブレイクするかも知れないテーマであるダイナミックプライシングへの取り組みも強化しています。今回は、ダイナミックプライシングの概要と定式化について紹介したいと思います。この記事の目次は次のとおりです。まとめダイナミックプライシングとは?定義ダイナミックプライシングとは簡単に言うと「収益増を目的に、同一商品の価格を販売期間中に変動させる価格設定戦略」と説明ができます*1。航空券、ホテル宿泊料などで実践されていた価格戦略ですが、近年ではアパレルECサイトなどでも取り組みが進みつつあります。Company(自動車製造業)など様々な企業でダイナミックプライシングの試みがなされています。メリット・デメリットビジネス科学の世界では、わずかな値上げであってもそのことがもたらす利益増は大きいことが指摘されています。ある記事によると「平均的な企業では」、「販売量が減らないと仮定した上で、価格を1%引き上げた場合、営業利益は11.1%も改善する」そうです*2。この話から、需要が大きくて価格を上げられる状況で適切に値上げすることができれば利益に大きなインパクトをもたらす可能性があることがわかります。逆に在庫が余剰気味な状況の中で、値下げが必要な局面であっても、売り切る範囲内でできるだけ高く販売することが利益の確保にとって有効であることもわかると思います。ダイナミックプライシングでは、販売期間中に何度も価格を変更=最適化するので、需給の状況によっては大きな収益増をもたらす可能性があります。ある記事ではダイナミックプライシングによって、「収益と利益をそれぞれ最大8%と25%向上させることができる」と述べられています*3。このように、大きな収益増が期待できる点が、ダイナミックプライシングのメリットと言えます。消費者の立場からは、ダイナミックプライシングにより需要の高い時期に価格が上がってしまうのは、あまり嬉しい話ではありません。売り手側がやり方を間違えれば、消費者からの反感を招きかねず、ダイナミックプライシングを実施する上でのリスクとなり得ます。この点は、ダイナミックプライシングのデメリットと言えるでしょう。ダイナミックプライシングを適切に実践するためには、実際の需要・供給に関するデータを収集・分析し、統計やAIを活用して価格を最適化する仕組みを構築する必要があります。そのため、データ分析企業である当社が、ダイナミックプライシングの実現に強みを発揮できると考えています。補充なし、販売期間有限」の場合の次のような問題設定について考察します*5。販売商品の初期在庫数は有限であらかじめ決まっている。販売期間は有限で、在庫品は販売終了時点で価値を失う。売り手は、商品の価格を販売期間中に任意に変更できる。買い手(顧客)は店舗に到着し、価格を参照した上で購入するか否かを決定する。ここで、顧客の到着と購買決定は確率的な事象とする。競合品は売上に影響を与えない(話を単純にするための仮定)。販売期間について、次を仮定します初期在庫数をcとする。