티맵이 화물 운송 단가를 최적화하는 방법 - 20편 - 화물에서의 다이나믹 프라이싱(Dynamic Pricing)
다이나믹 프라이싱Dynamic Pricing운임 산정데이터 기반 모델링배차 이력 데이터수요/공급 밸런스
AI 요약
Beta티맵은 화물 운송 시장에서 '주선'의 관점으로 운송 중개 플랫폼을 구축하고, 차별화된 운임 산정 시스템을 통해 경쟁력을 확보했습니다. 기존의 주관적이고 비논리적인 운임 산정 방식에서 벗어나, 대량의 배차 이력 데이터를 기반으로 학습 모형을 도입하여 표준화된 가격 체계를 자동화했습니다.
이 모델은 차량 타입, 상하차지 특성, 운송 경로, 화물 품목, 기상 정보 등 다양한 요인을 반영하며, 실시간 수요/공급량 데이터를 feature로 활용하여 가격 변동에 탄력적으로 대응합니다. 이를 통해 티맵은 불필요한 흥정을 줄이고 최적의 운임 단가를 산출하는 효과를 가져왔습니다.
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