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価格エージェント

　企業の意思決定にもっと経済学を」をミッションに
　プライシングに関するコンサルティングやプロダクトを提供

価格エージェントは、「企業の意思決定にもっと経済学を」をミッションに掲げ、日本最大級の経済学チームが、価格・クーポン・ポイントの最適化に関するコンサルティングやプロダクト提供を行っています。対象となるクライアントは、小売、EC、メーカー、サービス業など、多岐にわたります。

Member

Data Scientist : プロジェクトの企画・データ分析・プレゼンテーション
Data Engineer : データ分析基盤の構築・運用
Product Manager : プロダクト全体のマネジメント・ロードマップ策定
Project Manager : プロジェクトの進行管理・顧客折衝
Sales : 案件獲得のための営業

使用している主な技術

Python, R, uplift modeling, A/B testing, causal inference, economics, Industrial Organization

1to1マーケティングによるクーポン・ポイント施策最適化

解決したい課題/ ユースケース

小売やECにおける販促施策としてクーポンやポイントの付与が広く用いられていますが、これらの施策には大きな非効率性が存在しています。例えば、クーポンがなくても購買するユーザーにクーポンを付与することは、必要のない値下げと同義です。
このような非効率性を解消するためには、実際に施策の効果があるユーザーにのみクーポンを付与する必要があります。そのためには、各ユーザーごとの施策効果を推定することが重要です。
価格エージェントでは、Uplift Modellingと呼ばれる因果推論と機械学習を組み合わせた手法を用いることで、過去の施策の結果からユーザーごとの施策効果を推定しています。その結果をもとに、1対1の販促施策ターゲティングを行っています。
このようなターゲティングを行うことで、勘と経験に基づいた画一的な施策ではなく、各ユーザーの多様性に応じた効果的な施策を実施することができます。

経済学を活用した価格最適化

解決したい課題/ ユースケース

商品の値付けは、売上や利益を大きく左右する企業戦略の根幹となる意思決定です。典型的な値付け方式は原材料費や人件費などの費用や競合価格をベースにすることが一般的ですが、これらの方式には消費者の価格に対する反応を大きく見誤る危険性や、競合の動向を過度に気にするあまり価格競争に陥るリスクがあります。
これに対して、経済学を用いた価格決定では、消費者がその商品にどのように価値を感じているか、さらに消費者が価格の変化に対してどの程度敏感であるかを考慮した上で、売上や利益を最大化する価格を設定することが可能です。また、分析にあたっては機械学習と経済学の手法を用い、季節性や他の販促施策・競合企業の影響など、価格以外の効果を取り除いて価格変更そのものの効果を取り出しています。
メーカーや小売と共同して行った事例からは、商品ごと、さらには同じ商品でも地理的状況によって価格変更が与える影響に大きな差異が存在していることが明らかになっています。商品や地理的状況、消費者の状況に応じた経済学による適切な価格設定によって、同じ商品であっても売上・利益を大きく向上させることが可能となります。