価格自動更新型オークションシステムの御提案

自動価格降下型ECシステム
「ECO-APEC」のご紹介
* eCorpOne Automatic control of Prices with
Electric Commerce system の略称
導入先によっては、価格ではなく還元ポイントになることがある
有限会社イーコーポワン
2006/8/29
-当文書の対象者: ECシステム開発者、システム詳細に興味を持ち既にECを利用している経営者
当ドキュメントに記載された情報の利用を希望される場合、有限会社イーコーポワンの許可が必要です。
まずはじめに - コンセプト
インターネットで売買を仲介するシステムです。
（一般的にECシステムと呼ばれています。)
利用者に「得である」という感覚を一瞬で与えること
ができれば、素早く売買が成立するのではない
か？というコンセプトを元にしています。
商品の販売量と利益率を計算し、予想販売価格を
制御します。
売れたら値段が自動的に上がります。利用者は、
値段が上がる前に購入したいと仮定できます。オー
クションに近い要素を持っています。
目次
主流なインターネット売買システムの特徴
当システムの概要
基本動作概念
当システムを利用すると想定できる結果
価格調整開始までのプロセス




第１フェーズ – 販売量の調査と基本データの収集構築
第2フェーズ – 試験的に価格を下げ、データ収集と分析
第3フェーズ – 収集したデータを元に、価格降下型販売開始
第4フェーズ – 価格調整にて収集したデータを元に、長期的推移を計
算、価格修正に生かす
主流なインターネット売買システムの特徴
 特徴


価格固定型売買システム
他社ページでの販売と比較しながら購入ができる。決済後１～２日程度で商品が届く。
オークションシステム
利用者に価格決定権を与え、高値を入札した者が購入する権利を得る。オークション終了ま
で誰が購入できるかわからない。
例: Yahoo!オークション、eBay(米国)、Bidders
 上記２つのシステムには、同一のメリットとデメリットがあります。


メリット
デメリット
多数のユーザーが参加する為、売買成立数が増加。販売コストの削減もできる。
価格競争が激化。薄利多売になる傾向がある。
 結果として


左記のような、買い手が決まらない販売が
多数存在し、問題になっている。
1円からの競売（オークション)は、低価格
で売買終了してしまうことがあり、リスクが
高い。
当システムの概要
 既存の売買システムの問題を解決


需要と供給のバランスを保ち、販売価格を逐次変更します。
オークションの取引価格に近い価格を統計的に算出します。
 結果として



利益率はオークションとさほど変わらない
しかし、一定時間内の売買数が大幅に増加
(オークション終了を待つ機会ロスを削減)
→結果として、利益が増加します。
 販売手順



通常の販売量と利益情報を取得します。
上記の情報をもとに、販売量と利益が価格変動なしの場合より下が
らないように自動的に下げながら販売をします。
ある一定より価格が下回ってしまった場合で入札があった場合は、
一般的なオークション販売に移行します。
基本動作概念
特定の人が特定のニーズを持っていて、特定の人
が特定の商品を購入する傾向がある仮定していま
す。

例： iPod Mini -> 20～30代電車通勤をする人
また、ライフスタイルに着目し、購入者の生活パター
ンと商品に強い関連性があると仮定し、それにより
購入時間帯が決定される可能性が高いと仮定して
います。

例： 20～30代電車通勤をする人 -> 起床時刻は午前6
時。出勤前、昼食時、または帰宅後に購入
価格変動時に販売量の変化を計算しながら、統計
的手法を用いながら次の価格決定を行います。
当システムを利用すると想定できる結果
販売一般に関して

全体的な利益率が下がってきたときは、自動的に価格調
整をおこない利益を上げるように制御される。
商品が売れる時間帯

“少しぐらい高くても、ほかのECショップより安くまた確実
に購入できる”という安心感から、オークションの価格より
多少高値で売れ利益がオークションより増える可能性が
ある。
商品が売れない時間帯

ほかのサイトで買うより安価で買うことができるため、客
離れを軽減に貢献
販売までの流れ
動作の詳細
 第１フェーズ

販売量の調査と基本データの収集構築
 第2フェーズ

試験的に価格を下げ、データ収集と分析
 第3フェーズ

収集したデータを元に、価格降下型販売開始
 第4フェーズ

価格調整にて収集したデータを元に、長期的推移を計
算、価格修正に生かす
第１フェーズ – 販売量の調査
 下記の要領で、基本データの蓄積を行います。
(販売量に基づき、数日～数十日実施します)
 購入手続き数、販売量、利益額
 リアルタイムに販売統計情報を算出
 曜日等でライフスタイルのグループに分け、統計情報の算出 (販売量のば
らつき等)
 時間経過のみによる流通量変化を測定
 前期と後期に分け、価格効果速度を測定
(微分的考えの元、変化は一定であると仮定)
 変化率 = 前期の平均販売量 / 後期の平均販売量
第１フェーズ – 参考詳細情報
 リアルタイムに販売統計情報を算出


下記のライフスタイルのグループに分け、統計情報の算出
 休日、休日の前後日、平日の３グループ (日単位でのライフスタ
イルの変化を記録)
 祝祭日
 週単位 (季節に応じたライフスタイルの変化を記録)
各ライフスタイルのグループで、下記の情報を算出
 販売量の分散具合



下記方程式を用い、分散を求める。
(√((Σ((各同一時間グループでの販売量 – 流通量平均)^2) / 日
数)
流通が不安定で価格変動販売ができない条件


上記方程式での値 /流通量平均 (標準偏差) が、0.3倍を超える場
合
販売数が基準値に達しない場合
第2フェーズ – 試験的に価格を下げる
 試験的に価格を下げ、市場の反応度を測定
第１フェーズで価格変動販売が可能であると判断できた場合、利益を5%
下げて販売、市場反応度を測定
 概念


時間経過による販売量変化速度は一定であると仮定しています。
利益5%減少による販売量変化率



日ごとの販売量の、以前と比較した変動幅



5%以上の場合 – 価格を下げたほうが総合利益が上がる
5%以下の場合 – 価格を上げたほうが総合利益が上がる
狭くなったときは、より流通が安定したことを意味する
広くなったときは、より流通が不安定になったことを意味する
異常な変化の検出


統計的手法を用い、流通量の不安定さを検出します。
不安定なときは、不安定要素が及ぼす規模を判断価格決定を行います。
第3フェーズ – 価格降下型販売開始

価格降下速度
 下記の情報に基づき、価格降下販売をします。


別の日間での同一時間の販売量の分散具合
第2フェースで取得した価格変動の及ぼす販売量変化情報
決定事項
価格を下げなくてはいけない理由

外的要因
 商品の人気の減少

敵対の発生
内的要因
 販売量を増やしたい


商品の品質の悪化
効果的に販売可能な商材
 一人の顧客が増えるに当たっての変動費用（限界費用）が
無視できるほどわずかな商品


航空券、客席
 売れ残りがないほうがよい
化粧品、アパレル商品
価格調整での利益差
各価格での販売量の変化 (200円　→ 190円は、5%の利益減)
350
量
300
250
200
150
100
50
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13 14
時間
200円で販売したとき
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
12:59 AM
2
11:59 PM
1
10:59 PM
0
190円で販売したとき
5%単品利益を下げたときの販売効率の変化
300%
250%
200%
150%
100%
50%
全体利益の変化
9:59 PM
10:00 11:00 12:00 1:00
AM
AM
PM
PM
8:59 PM
9:00
AM
7:59 PM
9:59 AM
8:00
AM
6:59 PM
8:59 AM
7:00
AM
5:59 PM
7:59 AM
6:00
AM
4:59 PM
6:59 AM
5:00
AM
3:59 PM
5:59 AM
4:00
AM
2:59 PM
4:59 AM
3:00
AM
1:59 PM
3:59 AM
2:00
AM
12:59 PM
2:59 AM
1:00
AM
11:59 AM
1:59 AM
12:00
AM
10:59 AM
12:59 AM
0%
2:00
PM
3:00
PM
4:00
PM
5:00
PM
6:00
PM
7:00
PM
8:00
PM
9:00
PM
10:00 11:00 12:00
PM
PM
AM
販売量の変化率
この例では、販売効率(価格以外の要素を変えた場合の効率)は１６０％増、利益は10％増
価格変動例
価格変動モデル (一般商品)
時間
時間差
価格
価格変化
固定コスト
変動コスト
総コスト
販売数
変化要因
利益効率
単利益
累積利益
0.00
0.00
1200.00
0.00
850.00
0.00
850.00
0.00
0.00
0.00
0.00
0.00
50.00
50.00
1150.00
-50.00
850.00
2.00
852.00
1.00
-0.09
5.96
298.00
298.00
85.00
35.00
1050.00
-100.00
850.00
4.00
854.00
2.00
-0.27
5.66
198.00
396.00
110.00
25.00
1030.00
-20.00
850.00
6.00
856.00
3.00
-0.08
7.12
178.00
534.00
当システムでの価格推移の区分要素
システム側で把握可能な要素
システム側で把握不可能な要素
 比較購買要素
 ブランド力での購買要素

商品ブランド – 安心、高品質

同時閲覧者数

商品の露出度
 ホームページの認知度
 プロモーション力


平均落札価格
日常生活での必要度
 時間的購買要素




時間帯 (1時間刻み)
曜日
祝日
季節
 手軽さ

商品取得までにかかる時間
 利用者の状態

収入

貯蓄量
今後の展開の一部 – オークションシステムとの併用
 趣旨


時間経過と共に、システ
ムが自動的に価格を調
節することにより、最大
限の利益を出す
広告、アフィリエート等で
利益を出す (オプション
機能)
 買い手がつかなかった場合

２段階目の終了価格に
達した時点で、オーク
ションは終了または

商品回転量と売買成立
価格に応じた価格で設
定回数再度出品される
価
格
帯
に
よ
る
可
変
売
買
方
式
販売開始～第一段階価格まで
指定価格で価格を下げる
売買成立時は、方程式に基づき適正価格に調整
購入意思を持つものが即購入可能
第一段階価格～第二段階価格まで
１段階目と同じように、自動的に価格を下げる
最初の入札者が入ればそこから通常のオークショ
ン販売開始、一定時間内に1段階目の価格に達しな
い場合は、落札者なしでオークション終了
第二段階価格～
規定時間時間入札可能で、終了価格が1段階目突
入価格より高ければ落札可能
入札者がいない場合はオークション終了
その他オプション機能
集客
 SEO/SEM/LPO (Landing Page Optimization) 機能


サーチエンジンから個別商品のページ
へのリンクがされやすい設計
自動プロモーション発生機能

売れ残り確立の高い/注目度が高い/
利益率が高い商品を、一定の間隔で
破格で販売、トラフィックを増やす
副次的利益の創造
 広告表示機能

PPC広告、アフィリエイト広告
囲い込み
 ポイント機能

購入ポイント

ページ表示毎のポイント機能
 紹介者優遇機能

段階制限付きで紹介者に、売上げ
の規定%還元
 購入予約機能

期間制限付きで販売価格が入札者
の希望価格に達した場合、売買成立
リサーチ機能と集客
 アンケート機能


アンケート回答欄を設ける
参加者にポイント制で還元
分析機能

商品別利益率推移表示、分析

利用者別の訪問ページの傾向/属性
分析
 カテゴリ別、商品名別、ブランド
別等

利用者像特定機能とメール配信
当プロジェクトの役割分担
決済
課金・請求
物流
発送・倉庫
集客
宣伝・顧客対応
自動価格更新型オークションシステム
ソフトウェア開発
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