喻园管理论坛2021年第33期(总第690期)

演讲主题: Estimating and Exploiting the Impact of Photo Layout: A Structural Approach

主  讲  人: 朱未名，IESE商学院运营管理助理教授、麻省理工学院担任客座教授

主  持  人: 胡   鹏，生产运作与物流管理系教授

活动时间: 2021年6月8日（周二）14:30-16:00

活动地点: 线上腾讯会议，会议ID: 395 174 083，会议密码：210608

主讲人简介：

朱未名，博士毕业于马里兰大学（UniversityofMaryland），现担任IESE商学院运营管理助理教授，并于麻省理工学院担任客座教授。其主要研究方向包括共享经济以及供应链金融。主要研究课题包括网约车司机行为分析，平台的产品展示优化以及定价决策，平台电商在供应链金融中的风险承担角色以及基于数据的零售商销量预测等。曾为摩拜，滴滴出行，阿里巴巴，京东，百分点科技，NCCMedia以及JDAConsulting提供数据分析以及咨询服务。其研究成果发表于国际顶级期刊ManagementScience,Manufacturing&ServiceOperationsManagement,JournalofInternationalEconomics，并荣获多个顶级国际期刊（M&SOM，POMS）最佳论文奖。

活动简介：

租房的图像作为一个视觉通道，显示了关于属性的大量信息。选择合适的图片展示可以带来更高的需求和增加租赁收入。在本文中，我们定义、估计和优化Airbnb照片对客户租房决策的影响。我们应用卷积神经网络模型Resnet50，建立两个独立的监督学习模型，评估Airbnb房东发布的图像质量和房间类型。然后，我们通过照片中的房间类型、照片质量和在列表页面上的显示顺序来描述照片布局的整体影响。为了解决Airbnb环境下的两个评估挑战，即审查需求和改变考虑集，我们提出了一个新的两两比较模型，利用客户的预订序列数据来一致地估计照片布局对客户租赁决策的影响。我们的估计结果表明，封面图片的影响明显大于非封面图片，高质量的卧室封面图片的需求增长最大。此外，我们建立了一个非线性整数规划优化问题，并发展了一种算法来确定最优照片布局。我们的反事实分析表明，单方采用最佳照片布局会导致平均多11.0%的预订。此外，根据社区和市场规模的不同，当列表同时切换到最佳照片布局时，他们每年平均会多预订2至5天，这将使收入增加500至1100美元。