Setareh Farajollahzadeh

新方法从捆绑销售数据中学习消费者偏好

本文介绍了一种从捆绑销售数据中估计消费者偏好的新方法，捆绑销售是零售业中一种常见的策略。所提出的方法定义了一个效用模型，并使用EM算法来估计估值分布的参数，从而最大化观察到的交易数据的似然性。该框架被扩展以处理未观察到的非购买、细分市场和捆绑销售中的协同效应，并提供了关于可识别性和收敛性的理论结果。该算法为寻求利用捆绑销售数据来理解客户估值的零售商提供了实践指导。