[논문 리뷰] Fairness, Welfare, and Equity in Personalized Pricing

Nathan Kallus, Angela Zhou|arXiv (Cornell University)|2020. 12. 21.

Consumer Market Behavior and Pricing참고 문헌 50인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 개인 맞춤형 가격 설정에서 공정성, 복지, 형평성 고려사항의 분류 체계를 제안한다. 이는 개인의 가치가 알려져 있지 않은 관찰 데이터를 기반으로 한다. 실증 분석을 통해 마이크로크레딧 및 백신 보조금 설정 환경에서 개인 맞춤형 가격 설정이 기업 수익을 증가시키고, 소외된 집단의 접근성을 넓히며, 할당 효율성을 향상시켜 '삼중 하향'의 경제적, 사회적, 분배적 이점을 동시에 달성할 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

We study the interplay of fairness, welfare, and equity considerations in personalized pricing based on customer features. Sellers are increasingly able to conduct price personalization based on predictive modeling of demand conditional on covariates: setting customized interest rates, targeted discounts of consumer goods, and personalized subsidies of scarce resources with positive externalities like vaccines and bed nets. These different application areas may lead to different concerns around fairness, welfare, and equity on different objectives: price burdens on consumers, price envy, firm revenue, access to a good, equal access, and distributional consequences when the good in question further impacts downstream outcomes of interest. We conduct a comprehensive literature review in order to disentangle these different normative considerations and propose a taxonomy of different objectives with mathematical definitions. We focus on observational metrics that do not assume access to an underlying valuation distribution which is either unobserved due to binary feedback or ill-defined due to overriding behavioral concerns regarding interpreting revealed preferences. In the setting of personalized pricing for the provision of goods with positive benefits, we discuss how price optimization may provide unambiguous benefit by achieving a "triple bottom line": personalized pricing enables expanding access, which in turn may lead to gains in welfare due to heterogeneous utility, and improve revenue or budget utilization. We empirically demonstrate the potential benefits of personalized pricing in two settings: pricing subsidies for an elective vaccine, and the effects of personalized interest rates on downstream outcomes in microcredit.

연구 동기 및 목표

• 고객 특성에 기반해 개인 맞춤형 가격 설정에서의 공정성, 복지, 형평성이라는 별개의 규범적 고려사항을 분리하고 수식화하는 것.
• 개인의 가치가 관측되지 않을 경우 가격 정책의 공정성을 감시하는 데 도전하는 문제를 해결하며, 이는 이진 피드백과 공변수 데이터에만 의존한다.
• 개인 맞춤형 가격 설정이 동시에 기업 수익 증대, 소외된 집단의 접근성 확대, 할당 효율성 향상에 기여할 수 있는지 평가하는 것.
• 관찰된 RCT 데이터를 사용해 개인 맞춤형 가격 정책의 오프-정책 평가 및 최적화 프레임워크를 제안하며, 잠재 가치 분포에 대한 강한 가정을 피한다.
• 실제 세계 환경에서 개인 맞춤형 가격 설정이 '삼중 하향'의 이점을 달성할 수 있음을 실증적으로 입증하는 것: 수익 증대, 접근성 증가, 타겟팅 향상

제안 방법

• 개인의 가치가 알려져 있지 않은 상태에서 정의된 공정성 목표의 분류 체계 제안: 가격 평등성(경계 및 조건부), 모델 오차 공정성, 접근성 선호, 할당 효율성, 보험계산 공정성.
• 무작위 대조 시험 데이터에서 연속 선형 개인 맞춤형 가격 정책의 오프-정책 평가를 위한 커널 기반 이중으로 강건한 추정기 사용.
• 학습, 부수적 추정, 검증을 위한 50/25/25 분할을 사용하며, 랜덤 포레스트를 활용해 다양한 가격 정책 하에서의 반사적 수익과 수요를 추정.
• 비모수적 반사적 결과 추정을 위해 Epanechnikov 커널과 폭 0.3을 사용하여 개인 맞춤형 가격 정책와 일정 가격 정책 간 비교를 가능하게 한다.
• 편향 보정을 적용한 직접 방법을 사용해 개인 맞춤형 정책 하에서의 수익과 접근성을 추정하며, 표본 변동성을 측정하기 위해 신뢰구간을 활용.
• 의도에 따라 치료 분석을 통해 이자율 변화가 수용률과 수익에 미치는 영향을 평가하며, 여성 및 저소득 대출자와 같은 하위집단의 접근성에 집중한다.

(a) Revenue curves for $A=\{a,b\},a,b$ segments

실험 결과

연구 질문

• RQ1 개인의 가치가 관측되지 않을 경우 개인 맞춤형 가격 설정에서 공정성, 복지, 형평성을 어떻게 체계적으로 정의하고 실천할 수 있는가?
• RQ2 개인 맞춤형 가격 설정이 여성 및 저소득 개인과 같은 소외된 집단의 접근성을 확대하면서도 기업 수익을 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 개인 맞춤형 가격 설정에서 수익 극대화와 분배적 공정성 사이의 상충 관계는 무엇이며, 제약 최적화를 통해 어떻게 균형을 이룰 수 있는가?
• RQ4 잠재 가치 분포에 대한 강한 가정 없이도 관찰된 무작위 대조 시험 데이터를 활용해 개인 맞춤형 가격 정책의 오프-정책 평가를 신뢰성 있게 수행할 수 있는가?
• RQ5 실제 적용 사례인 마이크로크레딧 및 공공 보건 보조금에서 개인 맞춤형 가격 설정이 어떻게 수익 증대, 접근성 향상, 공정성 향상이라는 '삼중 하향'의 이점을 가져오는가?

주요 결과

• 마이크로크레딧 환경에서 개인 맞춤형 가격 정책은 일정 이자율 대비 추정 수익을 증가시켰으며, 최적의 개인 맞춤형 정책은 균일 가격 대비 5%의 수익 증가를 보였다.
• 개인 맞춤형 가격 정책은 여성 및 저소득 대출자에게서 최적의 일정 이자율(7.2%) 대비 12~15%p의 접근성 증가를 보였으며, 비저소득 대출자의 수용률은 약간 감소시켰다.
• 백신 보조금 설정 환경에서는 공변수 기반 개인 맞춤형 가격 정책이 소수자 집단의 시장 점유율을 15% 증가시켰고, 수익으로서 318.8×10³달러를 창출하여 약간의 명확한 수익 이점을 입증했다.
• 제약 조건이 없는 최적의 개인 맞춤형 가격 정책은 더 높은 수익을 달성했지만, 비소수자 및 비저소득 집단의 접근성을 감소시켜 공정성 제약이 필요함을 시사했다.
• 이중으로 강건한 추정기와 랜덤 포레스트를 사용한 오프-정책 평가 결과, 관찰된 RCT 데이터에서 개인 맞춤형 가격 정책을 신뢰성 있게 평가하고 최적화할 수 있었으며, 표본 변동성을 반영한 신뢰구간이 확보되었다.
• 결과는 개인 맞춤형 가격 설정에서 '삼중 하향'의 실현 가능성을 뒷받침한다: 기업 수익 증대, 타겟 집단의 접근성 확대, 이질적인 가격 반응을 통한 할당 효율성 향상.

(b) Distribution of $p^{*}(X)\mid A=a,p^{*}(X)\mid A=b$