Google은 Google Play에서 상품 가격을 어떻게 책정합니까?

저는 경제학과 계산의 교차점에서 일하는 컴퓨터 과학 연구원입니다. 이 질문이 관리자에게 적절하지 않은 경우 실례합니다.

현재 다른 가격 책정 모델을 연구하고 있으며 "최적의"방법 또는 가격을 책정하는 상품을 연구하고 있습니다. Google Play에는 대여 또는 구매할 수있는 영화가있는 것으로 나타났습니다. 또한 비슷한 인기를 가진 영화의 경우 가격에 큰 차이가 있음을 알았습니다. (약 10 유로). 일반적으로 항목에 대한 평가 분포를 살펴 봅니다. 그러나 이것이 비용의 차이를 설명하지는 않습니다. 저작권 구매 문제도있을 수 있습니다. 그러나 더 일반적으로 Google과 같은 회사는 이러한 디지털 상품의 가격을 어떻게 책정합니까? 판매 정보를 기반으로이 가격을 정기적으로 업데이트합니까? 이 작업을 수행하는 방법에 대한 사전 작업이 있습니까?

나는 단지 지시를 찾고 있으므로 도움을 주시면 감사하겠습니다.

간단한 대답은 각 제품에 대한 수요 곡선을 추정하고 비용 구조와 시장 특성 (경쟁 구조 등) 설정 가격을 사용하여 이익을 극대화하는 것입니다. 그러나 이것은 모든 회사의 표준입니다.

Google과 특히 이러한 대기업 (Amazon, Microsoft 등)이 수요 곡선을 추정하는 방법은 일반적인 경제학자와는 다소 다릅니다. 일반적인 수요 추정의 경우, 연구원은 수요를 식별하기 위해 시장 특이성을 사용해야합니다. 예를 들어, 기본 수요 추정을 위해 2SLS가있는 공급 시프터를 사용하고 이종 제품의 개별 선택을 위해 BLP를 사용하는 등. 연구원은 일반적으로 실제 수요가 아닌 평형 (p, q) 조합 만 관찰하기 때문에 수요 추정에 큰 문제가됩니다. 곡선. 우리는 종종 이용 가능한 데이터의 양에 의해 순전히 제약을받습니다.

그러나 Google과 같은 대기업의 경우 1) 판매 변동을 파악하기 위해 외생 적 섭동 가격을 제정 할 수있는 능력이 있으며 2) 톤과 톤의 데이터에 액세스 할 수 있습니다. 1)를 사용하여 소비자 행동이 어떻게 변하는 지보기 위해 작은 실험을 계속하고 있습니다. 그런 다음 결과를 사용하여 실제로 수요 곡선을 추적 할 수 있습니다. 이 실험에서 회사는 영화 인기, 장르 등을 쉽게 고려할 수있었습니다. 2) 아마존의 수석 경제학자이자 현대 경험적 IO에서 가장 큰 이름 중 하나 인 Pat Bajari는 (이 시점에서 ) 작업 용지Nekipelov, Ryan 및 Yang과 함께 머신 러닝을 사용하여 많은 샘플 포인트가있는 제품의 수요 곡선을 추정하는 방법에 대해 설명합니다 (수천 개의 제품 특성 생각). "비틀 거리는 컴퓨터 과학 연구원"으로서 여러분은 아마도 이것에 속했을 것입니다. 이 접근 방식은 특히 Google, Amazon 등의 수많은 데이터에 액세스 할 수있는 사람 / 펌과 관련이 있습니다.