电子商务大规模高频定价

arXiv:2606.13741v1 发布类型：新 摘要：本文介绍了一种专门用于时尚电子商务销售活动的预测然后优化算法定价工具的设计、开发和实现。销售活动给定价带来了独特的挑战，包括不稳定的需求模式、快速的定价决策以及平衡短期收入与长期盈利能力的需要。我们描述了我们的方法，该方法将使用梯度增强树的每日分辨率需求预测与多目标优化框架相结合，该框架可以最大化超过 500 万篇文章的长期利润和净商品价值。我们的解决方案通过实施预测然后优化架构来解决现有每周粒度系统的主要限制，将定价决策时间从几小时缩短到几分钟。我们在欧洲领先的在线时尚零售商之一 Zalando 的 2023 年至 2024 年销售活动期间，通过 12 个市场的 23 次 A/B 测试来验证我们的方法。实验结果表明，与之前的手动算法混合方法相比，新的定价系统在保持同等销售和收入绩效的同时，实现了约 6% 的高利润。基于这些结果，该算法已成功部署到生产中，现在可以处理公司销售活动的大部分算法定价决策。