[논문 리뷰] A Novel Mobile Data Contract Design with Time Flexibility

Yi Wei, Junlin Yu외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 06. 19.

Digital Platforms and Economics참고 문헌 22인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 이질적인 소비자 수요 패턴에 더 잘 부합하기 위해 기간 길이가 변동 가능한 시간 유연성 있는 데이터 계약을 제안한다 (예: 월간, 6개월 단위, 연간). 계약 이론을 활용하여 이산 및 연속 소비자 유형 모델 모두에 대해 인centive-compatible하고 개별적으로 합리적인 기간-가격 계약을 설계하였으며, 기존의 한 달 단위 계약 대비 최대 37%의 수익 증가를 달성한다.

ABSTRACT

In conventional mobile data plans, the data is associated with a fixed period (e.g., one month) and the unused data will be cleared at the end of each period. To take advantage of consumers' heterogeneous demands across different periods and meanwhile to provide more time flexibility, some mobile data service providers (SP) have offered data plans with different lengths of period. In this paper, we consider the data plan design problem for a single SP, who provides data plans with different lengths of period for consumers with different characteristics of data demands. We propose a contract-theoretic approach, wherein the SP offers a period-price data plan contract which consists of a set of period and price combinations, indicating the prices for data with different periods. We study the optimal data plan contract designs under two different models: discrete and continuous consumer-type models, depending on whether the consumer type is discrete or continuous. In the former model, each type of consumers are assigned with a specific period-price combination. In the latter model, the consumers are first categorized into a finite number of groups, and each group of consumers (possibly with different types) are assigned with a specific period-price combination. We systematically analyze the incentive compatibility (IC) constraint and individual rationality (IR) constraint, which ensure each consumer to choose the data plan with the period-price combination intended for his type. We further derive the optimal contract that maximizes the SP's expected profit, meanwhile satisfying the IC and IR constraints of consumers. Our numerical results show that the proposed optimal contract can increase the SP's profit by 35%, comparing with the conventional fixed monthly-period data plan.

연구 동기 및 목표

• 주기적인 수요 변동을 반영하지 못하는 고정된 월간 데이터 계약의 비효율성을 해결한다.
• 사용자가 다양한 기간 길이(예: 월간, 6개월, 연간)의 계약을 선택할 수 있도록 시간에 유연한 데이터 계약을 설계하여 사용자에게 생기는 불필요한 데이터 낭비 또는 과도한 사용으로 인한 기대 효용 손실을 줄인다.
• 소비자 유형(데이터 수요 변동성)이 비공개 정보인 정보 비대칭 조건 하에서 서비스 제공자의 기대 수익을 최대화한다.
• 소비자 유형이 연속적인 경우, 사용자를 그룹화하고 각 그룹에 기간-가격 쌍을 할당하여 실용적인 계약 메커니즘을 개발한다.
• 계약 설계에서 인센티브 호혜성(IC) 및 개별 합리성(IR) 제약 조건을 충족시켜 소비자 유형의 진정한 폭 드러냄을 보장한다.

제안 방법

• 서비스 제공자가 소비자 유형의 진정한 폭 드러남을 유도하기 위해 기간-가격 조합의 메뉴를 제안하는 계약 이론 프레임워크를 수립한다.
• 이산 소비자 유형의 경우, 각 유형에 대해 하나의 기간-가격 쌍을 할당하고, 각 유형이 IC 및 IR 제약 조건을 충족하도록 보장한다.
• 연속 소비자 유형의 경우, 수요 변동성(σ) 기반으로 사용자를 유한한 그룹으로 분할한 후, 각 그룹에 하나의 기간-가격 쌍을 할당한다.
• 서비스 제공자의 수익을 최대화하는 조건 하에서 그룹 경계와 기간 할당을 동시에 최적화하기 위해 반복 알고리즘을 사용한다.
• 가치의 증가 차이(IP) 성질을 활용하여 고유형 사용자(높은 변동성)에게 더 긴 기간과 더 높은 가격을 할당함으로써 계약의 효율성을 향상시킨다.
• 수치 최적화를 적용하여 균일, 지수, 잘린 정규 분포 등 다양한 분포와 그룹 수에서의 수익 증가를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시간에 따라 이질적인 데이터 수요 패턴을 보이는 소비자를 더 잘 수용하기 위해 모바일 서비스 제공자는 어떻게 기간 길이가 변동 가능한 데이터 계약을 설계할 수 있는가?
• RQ2 소비자가 자신의 비공개 수요 유형을 정직하게 폭 드러내는 데 필요한 최소 및 최적 조건은 무엇인가?
• RQ3 고정된 월간 계약, 기존의 이월 계약, 그리고 제안된 시간에 유연한 계약 간 서비스 제공자의 수익은 어떻게 비교되는가?
• RQ4 연속 소비자 유형 모델에서 수익 증가와 운영 복잡성의 균형을 고려할 때 최적의 계약 항목 수(기간-가격 쌍 수)는 얼마인가?
• RQ5 계약의 구조(그룹화 전략 및 기간 할당 방식)는 서비스 제공자가 다양한 소비자 세그먼트로부터 잉여를 얼마나 효과적으로 추출할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 최적의 계약은 균일한 소비자 유형 분포 하에서 기존의 한 달 단위 계약 대비 서비스 제공자의 수익을 최대 37% 증가시킨다.
• 기존의 두 달 이월 계약 대비, 균일 분포 하에서는 21% 증가, 지수 분포 하에서는 61% 증가, 잘린 정규 분포 하에서는 26% 증가를 기록한다.
• 연속 모델에서 그룹 수가 증가할수록 수익이 증가하지만, 네 개 그룹을 초과하면 경제적 이득의 증가율이 크게 감소한다. 네 그룹 계약은 여섯 그룹 계약 수익의 98% 이상을 달성한다.
• 네 그룹 계약은 수익 극대화와 운영의 단순성 사이의 균형을 잘 맞추며 실생활 계약 설계와도 부합하므로 실용적이고 효율적인 선택으로 확인된다.
• IP 성질은 더 높은 변동성(고유형) 사용자에게 더 긴 기간을 최적으로 할당함으로써 더 나은 잉여 추출과 계약 효율성 향상을 가능하게 한다.
• 반복 알고리즘은 하위 최적 해로 수렴하며, 이는 표준 고정 기간 계약 대비 수익성 면에서 뚜렷이 뛰어난 성능을 보인다.