¿Cómo valora Google los artículos en Google Play?

Soy un nuevo investigador en informática que trabaja en la intersección de la economía y la computación. Disculpe si esta pregunta parece fuera de lugar para el administrador.

Actualmente estoy estudiando diferentes modelos de precios y estudiando la forma o precio "óptimo" para vender artículos. He notado que en Google Play hay películas que se pueden alquilar o comprar. Además, para películas de popularidad similar, noté que a menudo hay una gran diferencia en su precio. (unos 10 euros). Convencionalmente, uno mira la distribución de valoración para un artículo. Sin embargo, eso no explicará esta diferencia en el costo. Puede haber problemas de compra de derechos de autor también. Sin embargo, de manera más general, ¿cómo las empresas como Google valoran estos artículos digitales? ¿Actualizan estos precios regularmente según la información de venta? ¿Hay algún trabajo previo sobre cómo se puede hacer esto?

Solo estoy buscando instrucciones para que cualquier ayuda sea muy apreciada.

La respuesta simple es que estiman las curvas de demanda de cada producto y, utilizando su estructura de costos y características de mercado (estructura de competencia, etc.) establecen el precio para maximizar las ganancias. Sin embargo, esto es estándar para cualquier empresa.

Cómo Google en particular y estas grandes empresas en general (Amazon, Microsoft, etc.) estiman las curvas de demanda es algo diferente de lo que podría hacer el economista habitual. Para la estimación habitual de la demanda, un investigador tendría que hacer uso de las idiosincrasias del mercado para identificar la demanda. Por ejemplo, el uso de desplazadores de oferta con 2SLS para la estimación básica de la demanda, BLP para la elección discreta con productos heterogéneos, etc. La identificación es un problema tan importante para la estimación de la demanda porque un investigador generalmente solo observa combinaciones de equilibrio (p, q), no la demanda real curva. También a menudo estamos limitados únicamente por la cantidad de datos disponibles.

Sin embargo, para una gran empresa como Google, 1) tienen la capacidad de generar perturbaciones exógenas en el precio para ver cómo cambian las ventas y 2) tienen acceso a toneladas y toneladas de datos. Usando 1) constantemente realizan pequeños experimentos para ver cómo cambia el comportamiento del consumidor. Luego pueden usar los resultados para trazar la curva de demanda. En estos experimentos, la empresa podría tener fácilmente en cuenta cosas como la popularidad de la película, el género, etc. Con respecto a 2), Pat Bajari, economista jefe de Amazon y uno de los nombres más importantes en la OI empírica moderna, tiene un (en este punto ) documento de trabajocon Nekipelov, Ryan y Yang sobre cómo usar el aprendizaje automático para estimar las curvas de demanda en productos con muchos puntos de muestra, agrupaciones de características (piense en miles de características del producto). Como un "investigador incipiente en ciencias de la computación", probablemente estarías involucrado en esto. Este enfoque es especialmente relevante para personas / empresas con acceso a toneladas de datos (como Google, Amazon, etc.)