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網拍賣家該怎麼賺錢?基於機器學習演算法的最佳化電子商務銷售策略–以蝦皮購物 Shopee 為例

為了解決life8評價2020的問題，作者陳節軒 這樣論述：

電子商務平台已成為零售交易的重要銷售通路，在激烈的競爭與商品資訊透明的大環境下，如何透過資料驅動為商家提供最佳定價與銷售預測成為熱門研究議題；過去，定價研究多聚焦單一特徵因子；並未涵蓋商品資訊、賣場呈現、信用評價等影響消費者購買的重要因素；因此，本研究提出一種基於機器學習的商品定價與銷量模型，根據數據分析建立定價影響因子，以預測商品價格與預測銷售量，歸納最佳化的銷售策略。本研究以台灣最大拍賣平台 Shopee 蝦皮購物的實際數據進行實驗與驗證，基於極 限梯度提升模型預測商品不同定價之銷售情形，計算出商品最大銷售總金額。實驗結 果顯示，本研究提出的極限梯度提升模型優於其他預測模型，在低、高單價

商品時具 有較高的模型解釋力與最小的誤差；在商品總銷售金額預測方面，鍵盤滑鼠、螢幕顯 示器與手機類別商品模型解釋力 2分別達到 0.812、0.755、0.773，反映出模型的擬合 度很好，預測精度高；另一方面，由於模型支援綑綁策略銷售模式，在商品銷售策略 上將更有彈性。在實務貢獻上，本研究提出之數據科學分析方法，可使平台經營者以具數據基礎且更宏觀的方式掌握商品組間的銷售情形，有效透過商品綑綁銷售，幫助賣方創造收入最大化，亦可評估商場重要指標及其效應，協助識別買方之偏好，進而調整商場環境與優化管理策略、增加產業競爭力。