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Maximizando a Receita do Vendedor em Leilões Repetidos

Estudo revela as melhores estratégias de leilão para compradores frequentes maximizarem os lucros dos vendedores.

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Índice

A gente analisa um lance em que um item é vendido várias vezes para vários compradores. Cada comprador aprende com suas decisões de lances anteriores sem o risco de perder muito. O foco é como os vendedores podem maximizar seus ganhos considerando esse jeito específico de agir dos compradores.

Introdução

A teoria tradicional de leilão geralmente trata de eventos únicos. Mas muitos leilões da vida real, como anúncios online, acontecem várias vezes, onde os mesmos compradores participam várias vezes. Nesses casos, os compradores costumam usar estratégias para aprender com suas experiências, melhorando seus lances ao longo do tempo. Isso torna essencial estudar leilões onde os compradores constantemente aprendem sobre seus valores, porque leilões que seguem as regras comuns nem sempre funcionam em cenários repetidos.

Nosso estudo tem como objetivo encontrar o melhor método de leilão para os vendedores quando os compradores seguem estratégias de aprendizado que os ajudam a minimizar arrependimentos de ações passadas.

Resultados Principais

Nossa principal descoberta é que, quando os vendedores entendem que os compradores estão aprendendo de uma maneira específica, eles conseguem configurar um leilão que atinge uma receita próxima do maior valor possível para o item. Isso é especialmente verdadeiro quando os compradores não oferecem mais do que o valor real que dão ao item.

Design do Leilão

O design do nosso leilão busca garantir que os compradores sejam recompensados corretamente, enquanto evita que eles ofereçam mais do que deveriam. Se os compradores forem cautelosos em seus lances e evitarem lances exagerados, nosso leilão consegue maximizar a receita do vendedor.

Desafios em Leilões com Múltiplos Compradores

Ao passar de um cenário com um único comprador para um com vários, surgem desafios. Para um único comprador, é mais fácil determinar o melhor método de leilão, mas com vários, diferentes estratégias precisam ser consideradas. Cada comprador pode ter valores e comportamentos de lance diferentes, tornando mais difícil garantir que as regras do leilão gerem resultados ideais para o vendedor.

Formatos de Leilão

A gente analisa diferentes estilos de leilão, como:

  • Leilões de Primeiro Preço: Os compradores pagam o que oferecem.
  • Leilões de Segundo Preço: O comprador vencedor paga o segundo lance mais alto.

Esses formatos levam a resultados diferentes, e entender o comportamento dos compradores sob essas regras é essencial para maximizar os retornos dos vendedores.

Insights Empíricos

Estudos anteriores mostram que, em algumas situações, os compradores apresentam padrões previsíveis em seu comportamento de lances. Essa consistência permite que os vendedores ajustem sua estratégia de leilão para extrair a máxima receita.

Algoritmos de Aprendizado

Os compradores costumam usar algoritmos avançados para guiar seus lances. Ao entender esses algoritmos, os vendedores podem criar leilões que aproveitam eficazmente os comportamentos de lance dos compradores. Nossas descobertas mostram que mesmo em cenários com comportamentos complexos dos compradores, um Design de Leilão estratégico pode gerar resultados ótimos.

Implementação do Leilão

Implementar um setup de leilão envolve:

  1. Definir Preferências dos Compradores: Entender o quanto cada comprador valoriza o item.
  2. Estabelecer Regras: Criar regras que mantenham a justiça enquanto maximizam a receita.
  3. Monitorar Padrões de Lances: Acompanhar os lances ao longo do tempo para refinar as estratégias de leilão.

Estratégia de Não Ofertar Além do Valor

Um aspecto importante do nosso design de leilão é incentivar os compradores a não oferecerem mais do que o necessário. Essa estratégia depende do comportamento observado dos compradores que tendem a oferecer dentro de sua faixa de valor, garantindo que os vendedores consigam extrair o máximo valor.

Direções Futuras

A pesquisa abre várias possibilidades para futuras investigações, como:

  • Investigar outras estratégias de aprendizado usadas pelos compradores.
  • Avaliar como diferentes formatos de leilão afetam o comportamento dos compradores em cenários repetidos.
  • Explorar a dinâmica de competição entre compradores e seu impacto nos resultados do leilão.

Conclusão

Com nosso trabalho, mostramos que, com uma compreensão profunda do comportamento dos compradores e das estratégias de aprendizado, os vendedores podem aumentar significativamente sua receita em leilões. As descobertas têm implicações não só para a pesquisa acadêmica, mas também para profissionais na área de design de leilões. As percepções obtidas podem levar a melhores práticas em publicidade digital, imóveis e em muitos outros setores onde os leilões desempenham um papel central.

Cenário de Exemplo

Considere uma situação com dois compradores que estão fazendo lances por um item. Na primeira rodada, ambos têm o mesmo valor pelo item, digamos $10. Em um leilão de segundo preço, se o Comprador A oferece $10 e o Comprador B oferece $9, o Comprador A ganha, mas paga apenas $9. Nas rodadas seguintes, cada comprador aprende com suas experiências e ajusta seus lances. Entender como gerenciar esses ajustes de aprendizado é crucial para um design de leilão eficaz.


Esse trabalho convida a mais investigações sobre dinâmicas de leilões, proporcionando uma base para melhorar práticas de leilão que podem beneficiar tanto vendedores quanto compradores. Ao continuar refinando nossas abordagens e entendendo o comportamento dos compradores, podemos desenvolver sistemas de leilão mais eficazes em várias indústrias.

Fonte original

Título: Selling to Multiple No-Regret Buyers

Resumo: We consider the problem of repeatedly auctioning a single item to multiple i.i.d buyers who each use a no-regret learning algorithm to bid over time. In particular, we study the seller's optimal revenue, if they know that the buyers are no-regret learners (but only that their behavior satisfies some no-regret property -- they do not know the precise algorithm/heuristic used). Our main result designs an auction that extracts revenue equal to the full expected welfare whenever the buyers are "mean-based" (a property satisfied by standard no-regret learning algorithms such as Multiplicative Weights, Follow-the-Perturbed-Leader, etc.). This extends a main result of [BMSW18] which held only for a single buyer. Our other results consider the case when buyers are mean-based but never overbid. On this front, [BMSW18] provides a simple LP formulation for the revenue-maximizing auction for a single-buyer. We identify several formal barriers to extending this approach to multiple buyers.

Autores: Linda Cai, S. Matthew Weinberg, Evan Wildenhain, Shirley Zhang

Última atualização: 2023-07-09 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2307.04175

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2307.04175

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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