定价优化模型的仿真与优化

发表时间:2019/4/9   来源:《信息技术时代》2018年8期   作者:闻宜江 郭宇轩 郁超越
[导读] 本文主要研究的是“拍照赚钱”这种自助式服务模式的定价问题,本文通过分析定价规律和任务未完成原因,建立了新的定价模型,并结合打包因素,最后给出了最终优化定价
(大连东软信息学院)
摘要:本文主要研究的是“拍照赚钱”这种自助式服务模式的定价问题,本文通过分析定价规律和任务未完成原因,建立了新的定价模型,并结合打包因素,最后给出了最终优化定价模型。完成率均有所上升。然后,加入了打包发布因素,在任务密集的区域选择打包发布,重新定价,最后我们给出最终的综合定价优化模型。
关键词:拍照赚钱;定价模型;智图交互地图;GPSsqg;R语言

 
        1引言
        基于移动互联网的自助式劳务众包平台,为企业提供各种商业检查和信息搜集,相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本,而且有效地保证了调查数据真实性,缩短了调查的周期。因此APP成为该平台运行的核心,而APP中的任务定价又是其核心要素。如果定价不合理,有的任务就会无人问津,而导致商品检查的失败。
        2问题一的模型建立与解决
        先对定价方式与问题三的打包定价方式作比较,任务流程图如下:
 
        首先,在地图上将任务按照网格划分为一个个的小区间。网格中上面的数字表示本区间内完成的任务数,下面的数字表示本区间内未完成的任务数。
        我们前面规定的价格模型中没有考虑打包因素,现在加入打包因素,我们对价格做如下两个方面的更改:
        (1)首先,我们根据小区间任务的总个数将这个67个区间分为:[5-8]对应0.9,[9-12]对应0.85,[13-16]对应0.8,[17-20]对应0.75,[20以上]对应0.7五个档,每个档对应的价格乘以相应的折扣。
        (2)然后,我们按照每个区间的任务完成情况再对打包任务的总体价格进行调整。
        由于打包的原因,我们默认一个区间的任务完成情况是相同的,所以,我们做如下规定
        a.如果区间中半数以上的任务是完成的,则因为打包的原因,其他未完成的任务也变为完成。
        b.如果区间中半数以上的任务是未完成的,则因为打包的原因,其他完成的任务也变为未完成。
        其中有一个小区间完成与未完成数量一样,我们对其不做改变。
        这样,得到打包后的任务完成情况:
        根据上面打包区间的整体任务完成情况,我们再做如下调整:如果打包区间标为完成,则整个区间的任务价格降低,变为原来的0.9倍,如果打包区间标为未完成,则整个区间的任务价格提高,变为原来的1.1倍。
        打包发布后的影响分析
        我们从打包前后全部任务完成的数量来进行比对,由于打包的原因,有的任务从完成标记成未完成,还有的任务从未完成标记到完成,经过计算对上面的表格进行求和得到打包前后任务完成的数量统计为:打包前完成388,未完成249;打包后完成424,未完成213。
        这样,如果按照我们规定的方法进行打包发布的话,可以使得完成任务数量上升36个,未完成数量下降36个,整体完成情况提升了9.3%。
        我们将每个任务的经纬度值通过GPSsqg经纬度地址查询工具生成具体中文位置名称,对相同省市进行聚类处理,发现任务主要集中在深圳市与广州市,极少数其他市我们进行剔除,结果如下图表:
 
     
 
        图2(a)广州和深圳新任务数量对比;(b)广州与深圳新方案完成率与原方案完成率对比
        其中广州新任务为1506件,深圳新任务为553件。
        首先,先不考虑打包因素,利用问题二中的新定价模型,计算出附件三中,广州、深圳二地的理想价格分别为72.31与85.19,再将价格带入回归分析模型中得出任务完成率分别为66.64%和88.9%。为了评价该方案的实施效果,我们选取附件1中广州与深圳二地的完成率作为比较对象,最后我们作图进行分析总结:
        其中广州上升了约6%,深圳上升了约67%,均有所上升符合我们的期望,因此新方案实施效果不错。
        然后,加入第三问中的打包发布因素,根据我们提出的打包定价方案,我们又分别作出深圳与广州的新任务分布图:
 
        图3(a)广州打包定价方案的新任务格网分布图;(b)深圳打包定价方案的新任务格网分布图
        因此,我们进一步优化定价模型:
 
        图4优化方案流程图。
参考文献
[1]司辉,许炜.信息商品定价策略分析[J].图书情报知识,2006(03):79-82.
 
 
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