Опівночні Балачки №27: ML в e-commerce для ціноутворення

👁 Youtube 🔗тут
🍎 Apple Podcasts 🎧слухай
〰️ Spotify 💆‍♂️вуаля
🎧 Інші платформи ➡️ось

В гостях – Дмитро Ткаченко

0:00-0:30 Дисклеймер
0:30-2:05 Книга з Амазона за 23 млн $. Про що цей епізод
2:05-5:20 Динаміка E-commerce останніми роками
5:20-11:36 E-commerce агрегатори: що це і як вони працюють?
11:36-14:28 Як агрегатори обирають, які бізнеси придбати? Тех нічні виклики аналітики
14:28-20:56 Як нам визначити, за якою ціною продавати наш продукт: базові економічні матерії
20:56-23:22 Про що мовчить базова модель: зміни реального світу з часом та поведінкова економіка
23:22-28:44 Як максимізувати прибуток? Відповідь зарита десь у еластичності попиту, але спочатку визначимо, що це таке. Еластичні і нееластичні товари
28:44-32:24 Але як порахувати еластичність попиту? Чому просту теоретичну формулу не так-то і просто обрахувати на практиці?
32:24-36:26 Отримуємо дані для обрахування еластичності: A/B тести і "натуральні" експерименти. Агрегація сигналів по товарам тієї ж категорії
36:26-38:40 Знову про економічну теорію: що таке крос-еластичність
38:40-48:17 Розчехляємо ML: чим корисні CV і NLP для цих задач? Моделюємо еластичність попиту. Лінійна регресія. Causal inference. Confounding factors
48:17-1:00:20 Fixed effects model. Demeaning / log-трансформації. Як від коефіцієнтів моделі переходимо до еластичності попиту
1:00:20-1:09:20 От порахували ми еластичність попиту, що далі? Визначення оптимальної ціни. І як для різних обставин ми маємо різні точки оптимальності
1:09:20-1:10:00 Інтерлюдія про посилання, що під таймкодами
1:10:00-1:22:08 Як визначати якість наших моделей? Хитрощі для проведення A/B тестів з цінами
1:22:08-1:29:10 2х ступеневий підхід для кейсів, коли даних недостатньо, а вирахувати еластичність хочеться – R-learner підхід
1:29:10-1:31:15 Аномальність історичних даних останніми роками
1:31:15-1:34:20 Чому варто почитати оригінальні пейпери?
1:34:20-1:36:47 Outro
1:36:49-1:39:39 Post-credits: підручник дрозофіл за 23 млн $

Посилання:
* про price elasticity
* приклад price/revenue кривої, максимум на якій – profit-optimal price
* простий вступ до fixed effects model
* CATE: Conditional Average Treatment Effect
* загалом книга Causal Inference for The Brave and True. Там і про propensity score трохи є
* R-learner
* Альтернативний підхід, про який не говорили: Bayesian-optimal pricing. Простий вступ до нього: https://cscherrer.github.io/post/max-profit/
* допис про амазон ботів у 2011 році спекулюють книжками


Ми в твітері http://twitter.com/o_balachky
Музика: https://www.streambeats.com/ | https://www.youtube.com/@stasgavrylov