গুগল কীভাবে গুগল প্লেতে আইটেমগুলি মূল্য দেয়?

Question

আমি একজন নবীন কম্পিউটার বিজ্ঞান গবেষক যা অর্থনীতি এবং গণনার ছেদগুলিতে কাজ করি। যদি এই প্রশ্নটি প্রশাসকের কাছে জায়গা থেকে দূরে মনে হয় তবে দয়া করে আমাকে ক্ষমা করুন।

আমি বর্তমানে বিভিন্ন মূল্যের মডেল অধ্যয়ন করছি এবং আইটেমগুলি বিক্রয় করার জন্য "সর্বোত্তম" উপায় বা মূল্য নিয়ে অধ্যয়ন করছি। আমি লক্ষ্য করেছি যে গুগল প্লেতে এমন সিনেমা রয়েছে যেগুলি ভাড়া বা কিনতে পারে। এছাড়াও, একই রকম জনপ্রিয়তার জন্য চলচ্চিত্রগুলির জন্য আমি লক্ষ্য করেছি যে তাদের দামের মধ্যে প্রায়শই একটি বিশাল পার্থক্য রয়েছে। (প্রায় 10 ইউরো) প্রচলিতভাবে, এক একটি আইটেমের জন্য মূল্য বিতরণ তাকান। তবে, এটি ব্যয়ের এই পার্থক্যটি ব্যাখ্যা করবে না। কপিরাইটও কেনার সমস্যা থাকতে পারে। তবে, আরও সাধারণভাবে, গুগলের মতো সংস্থাগুলি কীভাবে এই ডিজিটাল আইটেমগুলির মূল্য দেয়? তারা বিক্রয় তথ্যের ভিত্তিতে নিয়মিত এই দামগুলি আপডেট করে? এই কাজটি সম্পর্কে কেউ কীভাবে যেতে পারে সে সম্পর্কে কোনও পূর্ববর্তী কাজ রয়েছে?

আমি কেবল দিকনির্দেশগুলি খুঁজছি যাতে কোনও সাহায্যের প্রশংসা হয়।

Comments

অনুরূপ জনপ্রিয়তা বলতে কী বোঝ? এমন অনেকগুলি পরিসংখ্যান রয়েছে যা একরকম জনপ্রিয়তার ইঙ্গিত দিতে পারে তবে বিভিন্ন চাহিদা বক্ররেখায় উত্পন্ন হতে পারে।

— পিবার্গ

@ পিবুর্গ এই নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে, আমি গুগল প্লেতে সিনেমাগুলি পরীক্ষা করে দেখছিলাম। আমি লক্ষ্য করেছি যে তাদের একই ধরণের রেটিং, একই ধরণের জেনার এবং উভয়ই সাম্প্রতিক।

— পরেশনাখে

Answer 1

এর সহজ উত্তর হ'ল তারা প্রতিটি পণ্যের চাহিদা বক্ররেখার হিসাব করে এবং তাদের ব্যয় কাঠামো এবং বাজারের বৈশিষ্ট্যগুলি (প্রতিযোগিতার কাঠামো ইত্যাদি) মুনাফা সর্বাধিক করার জন্য নির্ধারিত মূল্য ব্যবহার করে। যদিও এটি কোনও ফার্মের জন্য মানক।

গুগল কীভাবে এবং সাধারণভাবে এই বড় সংস্থাগুলি (অ্যামাজন, মাইক্রোসফ্ট ইত্যাদি) চাহিদা বক্ররেখার প্রাক্কলন সাধারণ অর্থনীতিবিদ এর তুলনায় কিছুটা আলাদা বলে অনুমান করে। স্বাভাবিক চাহিদা অনুমানের জন্য, একজন গবেষককে চাহিদা সনাক্তকরণের জন্য বাজারের আইডিয়োসিএনসি ব্যবহার করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, মৌলিক চাহিদা অনুমানের জন্য 2 এসএলএস সহ সরবরাহ শিফটার ব্যবহার করে, ভিন্নজাতীয় পণ্যগুলির সাথে পৃথক পছন্দের জন্য বিএলপি ইত্যাদি সনাক্তকরণ চাহিদা অনুমানের জন্য এত বড় একটি বিষয় কারণ একজন গবেষক সাধারণত কেবলমাত্র ভারসাম্য (পি, কিউ) সমন্বয়গুলি পর্যবেক্ষণ করেন, আসল চাহিদা নয় বক্ররেখা। আমরা প্রায়শই উপলব্ধ পরিমাণের পরিমাণের দ্বারা খাঁটিভাবে বাধা হয়ে থাকি।

গুগলের মতো একটি বড় ফার্মের জন্য, তবে, তারা 1) বিক্রয় কীভাবে পরিবর্তন ঘটে তা দেখার জন্য দামে বহিরাগত পার্টেরটিউশন কার্যকর করার ক্ষমতা রাখে এবং 2) টন এবং টন ডেটা অ্যাক্সেস করে। 1) ব্যবহার করে তারা ক্রমাগত সামান্য পরীক্ষা-নিরীক্ষা চালিয়ে যাচ্ছেন যে ভোক্তার আচরণ কীভাবে পরিবর্তিত হয় তা দেখতে। এরপরে তারা চাহিদার বক্ররেখাকে সন্ধান করতে ফলাফলগুলি ব্যবহার করতে পারেন। এই পরীক্ষাগুলিতে, ফার্মটি চলচ্চিত্রের জনপ্রিয়তা, জেনার ইত্যাদির মতো জিনিসগুলিকে সহজেই বিবেচনা করতে পারে 2 এর প্রতি সম্মানের সাথে), অ্যামাজনের প্রধান অর্থনীতিবিদ প্যাট বাজারি এবং আধুনিক অভিজ্ঞতাবাদী আইওর অন্যতম বড় নাম রয়েছে (এই মুহুর্তে) ) কাজের কাগজনেকিপেলভ, রায়ান এবং ইয়াংয়ের সাথে কীভাবে প্রচুর বৈশিষ্ট্যগুলির নমুনা পয়েন্ট গুচ্ছ (হাজার হাজার পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি বিবেচনা করুন) সহ পণ্য জুড়ে চাহিদা বক্রের অনুমান করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে হবে। একজন "নতুন কম্পিউটার কম্পিউটার বিজ্ঞান গবেষক" হিসাবে আপনি সম্ভবত এটির অন্তর্ভুক্ত থাকতেন। এই পদ্ধতিটি বিশেষত লোক / সংস্থাগুলির জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা অ্যাক্সেস সহ প্রাসঙ্গিক (যেমন গুগল, আমাজন ইত্যাদি)