In che modo Google valuta gli articoli su Google Play?

Sono un giovane ricercatore di informatica che lavora nell'intersezione tra economia e calcolo. Mi scusi se questa domanda sembra fuori posto all'amministratore.

Attualmente sto studiando diversi modelli di prezzi e sto studiando il modo o il prezzo "ottimale" per vendere articoli. Ho notato che su Google Play ci sono film che è possibile noleggiare o acquistare. Inoltre, per i film con una popolarità simile ho notato che spesso c'è una differenza enorme nel loro prezzo. (circa 10 euro). Convenzionalmente, si guarda alla distribuzione di valutazione per un articolo. Tuttavia, ciò non spiegherà questa differenza di costo. Potrebbero esserci problemi anche con l'acquisto dei diritti d'autore. Tuttavia, più in generale, in che modo aziende come Google valutano questi articoli digitali? Aggiornano questi prezzi regolarmente in base alle informazioni di vendita? C'è qualche lavoro precedente su come si può fare per fare questo?

Sto solo cercando indicazioni stradali per cui ogni aiuto è molto apprezzato.

La semplice risposta è che stimano le curve di domanda per ciascun prodotto e, usando la loro struttura dei costi e le caratteristiche del mercato (struttura della concorrenza, ecc.) Fissano il prezzo per massimizzare i profitti. Questo è standard per qualsiasi azienda, però.

Il modo in cui Google in particolare e queste grandi aziende in generale (Amazon, Microsoft, ecc.) Stimano le curve della domanda è in qualche modo diverso dal normale economista. Per la normale stima della domanda, un ricercatore dovrebbe ricorrere alle idiosincrasie del mercato per identificare la domanda. Ad esempio, utilizzando i turni di offerta con 2SLS per la stima della domanda di base, BLP per la scelta discreta con prodotti eterogenei, ecc. L'identificazione è un problema così grande per la stima della domanda perché un ricercatore generalmente osserva solo le combinazioni di equilibrio (p, q), non la domanda effettiva curva. Spesso siamo anche limitati esclusivamente dalla quantità di dati disponibili.

Per una grande azienda come Google, tuttavia, 1) hanno la capacità di emanare perturbazioni esogene nel prezzo per vedere come cambiano le vendite e 2) hanno accesso a tonnellate e tonnellate di dati. Usando 1) eseguono costantemente piccoli esperimenti per vedere come cambia il comportamento del consumatore. Possono quindi utilizzare i risultati per tracciare effettivamente la curva di domanda. In questi esperimenti, l'azienda potrebbe facilmente prendere in considerazione cose come la popolarità del film, il genere, ecc. Rispetto a 2), Pat Bajari, capo economista di Amazon e uno dei più grandi nomi dell'IO empirico moderno, ha un (a questo punto ) documento di lavorocon Nekipelov, Ryan e Yang su come utilizzare l'apprendimento automatico per stimare le curve di domanda tra i prodotti con un sacco di punti campione mazzi di caratteristiche (pensate a migliaia di caratteristiche del prodotto). Come "nascente ricercatore di informatica", probabilmente saresti coinvolto in questo. Questo approccio è particolarmente rilevante per persone / aziende con accesso a tonnellate di dati (come Google, Amazon, ecc.)