소셜 네트워크 바이럴 마케팅을 위한 가격 최적화 전략

초록

본 논문은 구매자의 구매 결정이 이웃의 소유 여부와 제시된 가격에 의해 영향을 받는 모델을 제시하고, 현금 환급 및 개별 쿠폰을 활용한 가격·보상 정책을 설계한다. 최적 전략 탐색이 NP‑hard임을 보인 뒤, 영향‑활용(Influence‑and‑Exploit) 프레임워크 기반의 근사 알고리즘을 제안하고, 로컬 서치를 통해 실무 성능을 향상시키는 방법을 제시한다.

상세 분석

이 논문은 기존의 Linear Threshold(LT)와 Independent Cascade(IC) 모델을 일반화하면서 가격 정보를 통합한 새로운 확산 모델을 정의한다. 각 노드 i는 가격 p_i와 이웃으로부터 받은 추천 횟수 k_i에 따라 구매 확률 f_i(p_i, k_i) = g_i(k_i)·h_i(p_i) 와 같은 형태로 표현된다. 여기서 g_i는 사회적 영향 함수, h_i는 가격 민감도 함수이며, 두 함수 모두 단조 감소·증가 성질을 만족한다는 가정 하에 분석이 진행된다. 판매는 “cascading” 방식으로 진행되는데, 초기 시드 집합 S 를 무료 혹은 할인된 가격에 제공하고, 이후 각 구매자는 자신의 이웃에게 추천을 전파한다. 판매자는 두 가지 조작 수단을 갖는다. 첫째, 구매자가 다른 사람에게 추천할 때 현금 환급 r_i 을 제공함으로써 추천 동기를 강화한다. 둘째, 각 구매자에게 개별 가격 p_i (또는 쿠폰) 을 제시해 직접적인 매출을 확보한다.

문제 정의는 “expected revenue” R = ∑_i (p_i − r_i)·Pr