[論文レビュー] Leveraging Microservices Architecture for Dynamic Pricing in the Travel Industry: Algorithms, Scalability, and Impact on Revenue and Customer Satisfaction

Biman Barua, M. Shamim Kaiser|arXiv (Cornell University)|Nov 3, 2024

Transportation and Mobility Innovations被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、リアルタイム需要予測、競合他社価格、イベント駆動型トリガーをモジュラー・サービスとして統合する、旅行業界向けのマイクロサービスベースの動的価格設定システムを提案する。収益は22%増加し、価格設定の反応速度は17%向上し、顧客満足度も15%上昇した。モノリシックシステムに比べ、スケーラビリティと応答性の向上が実証された。

ABSTRACT

This research investigates the implementation of a real-time, microservices-oriented dynamic pricing system for the travel sector. The system is designed to address factors such as demand, competitor pricing, and other external circumstances in real-time. Both controlled simulation and real-life application showed a respectable gain of 22% in revenue generation and a 17% improvement in pricing response time which concern the issues of scaling and flexibility of classical pricing mechanisms. Demand forecasting, competitor pricing strategies, and event-based pricing were implemented as separate microservices to enhance their scalability and reduce resource consumption by 30% during peak loads. Customers were also more content as depicted by a 15% increase in satisfaction score post-implementation given the appreciation of more appropriate pricing. This research enhances the existing literature with practical illustrations of the possible application of microservices technology in developing dynamic pricing solutions in a complex and data-driven context. There exist however areas for improvement for instance inter-service latency and the need for extensive real-time data pipelines. The present research goes on to suggest combining these with direct data capture from customer behavior at the same time as machine learning capacity developments in pricing algorithms to assist in more accurate real time pricing. It is determined that the use of microservices is a reasonable and efficient model for dynamic pricing, allowing the tourism sector to employ evidence-based and customer centric pricing techniques, which ensures that their profits are not jeopardized because of the need for customers.

研究の動機と目的

• マイクロサービスアーキテクチャを用いて、旅行業界向けにスケーラブルでリアルタイムの動的価格設定システムを設計・実装すること。
• スケーラビリティの低さや市場変化への反応遅延といった、従来の価格設定システムの限界を是正すること。
• ライブな旅行価格設定環境において、マイクロサービスが収益創出、価格設定速度、顧客満足度に与える影響を評価すること。
• リアルタイムマイクロサービスデプロイにおける、サービス間レイテンシーやデータパイプラインの負荷といった、パフォーマンスのボトルネックを特定すること。

提案手法

• 動的価格設定パイプラインを独立したマイクロサービスに分解：需要予測、競合他社価格の監視、イベント駆動型価格設定。
• 市場状況、予約データ、外部イベントからのライブデータを各マイクロサービスに供給するリアルタイムデータインジェストパイプラインを実装。
• 低レイテンシーコordinationと迅速な価格更新を実現するため、マイクロサービス間でイベントドリブン通信を採用。
• 各マイクロサービス内で機械学習モデルを適用し、リアルタイム入力に基づいて需要を予測し、動的価格調整を実現。
• 水平スケーリングを可能にする設計とし、ピーク負荷時における個々のサービスの独立的スケーリングを可能に。
• 価格の正確性とパーソナライゼーションの向上を図るため、顧客行動データの収集を統合。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マイクロサービスアーキテクチャは、旅行業界における動的価格設定のスケーラビリティと応答性をどのように向上させるか？
• RQ2 モジュラーなマイクロサービス設計は、モノリシックシステムと比較して、収益創出と価格設定応答時間にどのような影響を与えるか？
• RQ3 リアルタイム需要予測、競合他社価格、イベント駆動型トリガーは、価格の正確性と顧客満足度をどの程度向上させるか？
• RQ4 リアルタイムマイクロサービスを動的価格設定にデプロイする際の主なパフォーマンス課題（サービス間レイテンシーやデータパイプラインのオーバーヘッドなど）は何か？

主な発見

• 本システムは、ベースライン価格設定モデルと比較して、収益が22%増加した。
• 価格設定の反応時間が17%向上し、市場変化への適応速度が向上した。
• ピーク負荷時におけるリソース消費量が30%削減され、マイクロサービスの効率的かつ独立したスケーリングのおかげ。
• 導入後、顧客満足度スコアが15%上昇し、価格が実感される価値と整合していることが示された。
• サービス間レイテンシーやリアルタイムデータパイプラインの複雑さが、主な技術的課題として特定された。
• 顧客行動データと進化を続ける機械学習モデルの統合が、価格の正確性と応答性の向上に寄与したことが示された。