MAB로 가격을 잡아라! SSG.COM의 가격 최적화 비법
by DD
1년 전
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SSG.COM은 Multi-Armed Bandit(MAB)을 활용하여 상품 가격을 최적화함
Thomson Sampling을 통해 여러 모델의 할인율을 평가하고, 최적의 가격을 선정함
Sliding Window 기법으로 최근 데이터에 가중치를 부여하여 KPI 달성에 기여함
MAB의 핵심 원리: 탐색과 활용
MAB는 Exploration(탐색)과 Exploitation(활용) 전략을 통해 최적의 보상을 찾아낸다. 구체적으로, Thomson Sampling을 사용하여 각 모델의 할인율에 대한 사후 분포를 추정한다. 따라서, 다양한 모델의 결과를 조합하여 최적의 가격을 결정하는 데 기여한다.
Sliding Window를 이용한 데이터 가중치 부여
Sliding Window는 최근 데이터에 가중치를 부여하여 MAB의 정확도를 높인다. 구체적으로, self.same_ls를 계산하여 연속된 할인율 변화를 감지한다. 반면, 오래된 데이터는 제외하여 모델의 적응력을 향상시킨다. 결과적으로, KPI 달성에 기여한다.
MAB 기반 가격 최적화의 실제 적용
SSG.COM은 MAB를 활용하여 상품별 가격을 동적으로 결정한다. 따라서, Thomson Sampling을 통해 각 모델의 결과를 통합하고, Scoring을 통해 최종 가격을 선정한다. 결과적으로, 매출 증대 및 수익성 개선을 달성했다.
