プラットフォーマーが行うレベニューマネジメントと ダイナミックプライシング

2023/03/18 第4回消費者行動と価格戦略研究報告会（春のリサプロ祭り）での、木村隆介の発表資料です。

Transcript

1. 株式会社リクルート データ推進室 木村隆介 第4回消費者行動と価格戦略研究報告会（春のリサプロ祭り） プラットフォーマーが行うレベニューマネジメントと ダイナミックプライシング
2. アジェンダ 1. はじめに 2. レベニューマネジメントとは 3. 現場常駐型リサーチ 4. データサイエンス 5. まとめ
3. 自己紹介 木村 隆介 きむら りゅうすけ 3 2011年 University of Edinburgh, MSc.Bioinformatics 2012年 日立製作所 横浜研究所 入社 2017年 リクルートライフスタイル(現リクルート)入社 データ推進室 アジリティアナリティクスグループ 📊 経歴 🏢 所属
4. リクルートの事業内容について 4 Recruit Data Blogより抜粋
5. Recruit Data Blogより抜粋 リクルートの事業内容について 5
6. 宿泊施設様の生産性向上に役立つ、様々な業務支援サービスを開発しています 旅行事業の業務支援SaaS
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 ホームページ ダイレクトサービス＋ AI HPでのカスタマーの問い合せに AIが自動回答 低価格でカンタンに、 自社のHPを作成可能 予約の需要予測を提供 販売戦略の設計を支援 自社HP制作 収益最大化の支援 レベニュー アシスタント トリップAI コンシェルジュ お問い合わせの自動化
7. レベニューアシスタントとは？ 7 引用元: https://www.ra.jalan.net/ 誰でも簡単にレベニューマネジメントが出来る宿泊施設向けサービス
8. アジェンダ 1. はじめに 2. レベニューマネジメントとは 3. 現場常駐型リサーチ 4. データサイエンス 5. まとめ
9. レベニューマネジメントとは 9 教科書ではレベニューマネジメントを以下のように定義している “適切なタイミングで適切な客に 適切な商品を適切な価格で販売すること(※)” ※ ある消費者にとっては適切だが他の消費者にとっては適切では無いことがあるため、全ての研究者が満足するような定義は存在しない
10. レベニューマネジメントとは 10 宿泊業界におけるレベニューマネジメントのイメージ 連休まであと3日。天気予報も雨か ら晴れになったし急に旅行を企画す る人もいるだろう。値上げして収益 を拡大しよう💰
11. アジェンダ 1. はじめに 2. レベニューマネジメントとは 3. 現場常駐型リサーチ 4. データサイエンス 5. まとめ
12. プロジェクトの初期はアンケートやヒアリング、業務体験でリサーチを実施していた 12 アンケートによる 開発優先順位の決定 ヒアリングや 一泊二日の業務体験 ウォーターフォール開発 顧客理解 開発方式 初期のリサーチ
13. 初期のリサーチで起きた問題は以下の通り 13 アンケートによる 開発優先順位の決定 ヒアリングや 一泊二日の業務体験 ウォーターフォール開発 顧客理解 開発方式 初期のリサーチ クライアントの真意はわからない 細かい論点は仮説のまま開発に進む リリースまでが長い 出してみるまで正解かわからない
14. 14 氷山モデル 目に見えること 行動 言動 目に見えないこと 全体の仕組・構造 お客様の 意見や一時的な行動 お客様の業務の流れ 文化や人間関係 本音 メンタルモデル 本当のニーズ・ウォンツ 初期のリサーチ手法では目に見えることしかわからない
15. 15 深い顧客理解 観察に加え自分も業務を行い メンタルモデルを理解する アジャイル開発を導入 柔軟に手戻り可能な開発 数ヶ月にわたる常駐で 業務フローを把握する 常駐型リサーチへの転換 自分自身も業務を行い顧客理解を深める&柔軟なアジャイル開発を実施
16. 常駐型リサーチの例　様々な業務をお手伝い 16
 とあるメンバーのスケジュール
17. 17 氷山モデル 目に見えること 行動 言動 目に見えないこと 全体の仕組・構造 お客様の 意見や一時的な行動 お客様の業務の流れ 文化や人間関係 本音 メンタルモデル 本当のニーズ・ウォンツ 新しいデータサイエンスのテーマが生まれ、分析結果への考察も深くなっていく🔥
18. 18 作ったサービス 作ったサービスの画面イメージ🖥
19. アジェンダ 1. はじめに 2. レベニューマネジメントとは 3. 現場常駐型リサーチ 4. データサイエンス 5. まとめ
20. 20 たくさんのデータサイエンスのテーマが生まれる 顧客理解が深まることでたくさんのデータサイエンスのテーマが生まれる🌱 キャンセル予測🌱 予約件数予測🌱 暗黙知の形式知化🌱 競合価格検知🌱 イベント検知🌱 価格最適化🌱
21. 21 たくさんのデータサイエンスのテーマが生まれる 本日はいくつかある案件のうち、一部の案件を紹介🌲 キャンセル予測🌲 予約件数予測🌱 暗黙知の形式知化🌱 競合価格検知🌱 イベント検知🌲 価格最適化🌱
22. 22 データサイエンスのテーマ① じゃらんnetへのアクセスログを用いたイベント検知(※特許出願中) ホテルの抱える問題 問題解決を実現するテーマ 宿泊需要の伴うイベントが発生しても 値上げをする前に予約が埋まってしまう じゃらんnetへのアクセスログから 宿泊需要の急激な上昇を検知する 大量の問い合わせ電話
23. 23 データサイエンスのテーマ① じゃらんnetへのアクセスログを用いたイベント検知(※特許出願中) 詳細 縦軸がアクセス数、横軸が日付となっており、宿泊日に向かってアクセス数は指数関数的に増加👆 普通の日🌤
24. 24 データサイエンスのテーマ① じゃらんnetへのアクセスログを用いたイベント検知(※特許出願中) 詳細 宿泊日にイベントが開催される場合、明らかにアクセス数の推移が異なる😲 宿泊日にイベントが開催される時🎸
25. 25 データサイエンスのテーマ② 宿泊予約のキャンセル予測(※周辺システム含め特許取得済み) ホテルの抱える問題 問題解決を実現するテーマ 予約のキャンセルを見通せず、どの程度オー バーブッキングすればいいか分からない 予約のキャンセルを予測する 機械学習モデルの開発 ❌キャンセルする ✅キャンセルしない 満室6部屋 オーバーブッキングで 1人泊まれない
26. 26 データサイエンスのテーマ② 宿泊予約のキャンセル予測(※周辺システム含め特許取得済み) 詳細 宿泊予約データを使ってのキャンセル予測はリーケージの恐れがあるため機械学習はきつい😱 宿泊日 … 宿泊費 キャンセル 2023/03/09 … 0 有 2023/03/08 8,500 無 2023/03/07 9,000 無 … 宿泊予約システムは会計、部屋管理 等にも使われるためキャンセルに伴 い値が変わるカラムが多い
27. 27 データサイエンスのテーマ② 宿泊予約のキャンセル予測(※周辺システム含め特許取得済み) 詳細 元々知りたかったのは何部屋までだったらオーバーブッキングしても良いのか🤔 満室6部屋 何部屋？
28. 28 データサイエンスのテーマ② 宿泊予約のキャンセル予測(※周辺システム含め特許取得済み) 詳細 オーバーブッキングを統計モデルで表現する際には二項分布を用いる💡 引用元: Pricing and Revenue Optimization - Chapter 11 Overbooking b: 予約数 s: キャンセルされない予約数 ρ: キャンセルされない確率
29. アジェンダ 1. はじめに 2. レベニューマネジメントとは 3. 現場常駐型リサーチ 4. データサイエンス 5. まとめ
30. 30 まとめ
 1 リクルートでは、誰でも簡単にレベニューマネジメントが出来 る「レベニューアシスタント」を提供している。 2 レベニューアシスタントの開発では深い顧客理解を得るため に、顧客先に常駐してリサーチを実施している。 3 深い顧客理解を得ることで、顧客の抱える問題を解決出来る データサイエンスのテーマ創出に繋がった。
31. リクルートでは、リサーチ × データサイエンスの力 でプロダクトの成長を実現する人材を鋭意採用 中！ リサーチ × データサイエンス = ✔ リクルート　データサイエンティスト リクルート データ推進室が 公式ブログで情報発信中！