GoogleはGoogle Playのアイテムの価格をどのように決めていますか？

私は、経済学と計算の交差点で働いている、駆け出しのコンピュータサイエンス研究者です。この質問が管理者にとって不適切と思われる場合はご容赦ください。

現在、さまざまな価格設定モデルを研究しており、アイテムを販売するための「最適な」方法または価格を研究しています。Google Playには、レンタルまたは購入できる映画があります。また、同様の人気の映画については、価格に大きな違いがあることが多いことに気付きました。（約10ユーロ）。従来は、アイテムの評価分布を見ています。ただし、このコストの違いは説明できません。著作権の購入にも問題があるかもしれません。しかし、より一般的には、Googleのような企業はこれらのデジタルアイテムの価格をどのように決めていますか？彼らはセール情報に基づいてこれらの価格を定期的に更新していますか？これをどのように行うことができるかについての事前の作業はありますか？

道順を探しているだけなので、どんな助けでも大歓迎です。

簡単な答えは、各製品の需要曲線を推定し、そのコスト構造と市場特性（競争構造など）を使用して価格を設定し、利益を最大化することです。ただし、これはすべての企業の標準です。

特にGoogleとこれらの大企業全般（Amazon、Microsoftなど）が需要曲線をどのように推定するかは、通常のエコノミストが行う場合とは多少異なります。通常の需要予測では、研究者は市場の特異性を利用して需要を特定する必要があります。たとえば、基本的な需要推定に2SLSを備えたサプライシフター、異種製品の個別選択にBLPなどを使用します。研究者は通常、実際の需要ではなく平衡（p、q）の組み合わせを観察するだけなので、識別は需要推定にとって大きな問題です曲線。また、利用可能なデータの量に純粋に制約されることがよくあります。

ただし、Googleのような大企業の場合、1）売上の変化を確認するために外生的な価格変動を引き起こす能力があり、2）大量のデータにアクセスできます。1）を使用して、消費者の行動がどのように変化するかを確認するために、常に小さな実験を実行しています。その後、結果を使用して需要曲線を実際に追跡できます。これらの実験では、会社は映画の人気、ジャンルなどを簡単に考慮することができます。2）に関して、アマゾンのチーフエコノミストであり、現代の経験的IOの最大の名前の1人であるパット・バジャリは（この時点で）ワーキングペーパーNekipelov、Ryan、Yangと共に、機械学習を使用して、多数のサンプルポイントを持つ製品全体の需要曲線を推定する方法について説明します（数千の製品特性を考えてください）。「駆け出しのコンピュータサイエンス研究者」として、あなたはおそらくこれに参加するでしょう。このアプローチは、大量のデータ（Google、Amazonなど）にアクセスできる人/会社に特に関連しています。