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野球チケットの需要(公開版)

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野球チケットのdynamic pricing

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野球チケットの需要(公開版)

  1. 1. 野球のチケット需要をみてみる Baseball Play Study 2017 冬 野球振返りスペシャル(BPStudy#124) @kazukibs
  2. 2. 自己紹介 ID:kazukibs 経歴:経済学博士課程〜オークション〜ファッションx人工知能 今:ホテルの料金設定最適化(+経営状態診断)ツールの開発 役割:データ分析とそれにまつわるサーバーサイド/インフラなど バックグラウンド:(デポデスタと同じ)経済学 ゲーム理論、産業組織論、限定合理性、実験経済学、(ミクロ実証) 贔屓チーム: 阪神(地元は南海ホークス)正装は未発売なので待ってます
  3. 3. どんなことをしているか 機械学習によるホテルの部屋の料金最適化ツール Python (pandas/statsmodels)を主に使用。(BEはRails) Tech Crunch Tokyo 2017 Start Up Battle 優勝! (上記のツールじゃないけど)
  4. 4. Dynamic Pricingとは? Dynamic pricing( surge pricingなどとも呼ばれる)は現在の市場での需要に応じて 柔軟に設定価格を変える価格戦略のこと。需要と供給の関係、競合の価格付けなど を織り込んでいる。
  5. 5. 野球におけるDynamic Pricing 順位や需要(曖昧!)によってチケットの価格を変える。 ・ソフトバンク ・楽天 ・ヤクルト が導入試験を行う。 参考: https://www.nikkei.com/article/DGKKZO18921630V10C17A7EA1000/
  6. 6. やってみる
  7. 7. データ 内容: ・NPBの公式サイト(http://npb.jp/) - 観客動員数 - 勝敗、順位、貯金など ・天気 - 平均気温 など
  8. 8. データ 対象:(とりあえず面倒くさいさわりなので) - 2017年シーズン - パリーグのみ(順位変動) - ホームゲームだけみる(オリックスがほっともっとと京セラDになるので省略) - 対戦カードは交流戦をベースに計算
  9. 9. 分析手法 とりあえず回帰分析 順位、前日勝ったかどうか、デーゲームかナイターか、天気、最高気温、 曜日(火曜基準)、月、対戦相手
  10. 10. 価格をやりたい。でも・・・ オークションでの価格を取りたい。 →ヤフオク! いつの試合かカテゴリだけだとわからない。一個一個見る場合名寄せが辛すぎ。 →チケ◯◯◯ 過去分遡れない、というか 1サイトは今停止している。 なので前段階として需要がどのような要因で動いているかを見る。
  11. 11. ソフトバンク ・順位 + ・祝日、金土日 + ・デーゲーム + ・雨(ドームなので開催できるが客足が遠のく?) ・対西武 +
  12. 12. 西武 ・祝日デーゲーム+ ・祝日 + ・晴れ + ・気温 - ・日曜 +
  13. 13. 楽天 ・土日 + ・ソフトバンク +
  14. 14. 日本ハム ・月曜 、木曜 - ・デーゲーム +
  15. 15. ロッテ ・順位(下がると増える?なんでや・・) ・5,6月 - ・月曜 - ・楽天 -
  16. 16. 課題 ・1シーズンしか見ていないのでサンプルサイズ小さい。 ・どういう状況での勝ちかで分けたりしていない。 ・ローテとか特定の投手が先発かをみたい。 ・などなど

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