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    “拍照賺錢”定價方案研究

    2018-01-09 08:59:55耿亞恒李伊卓秦菱浠王宏
    環(huán)球市場信息導報 2017年49期
    關(guān)鍵詞:定價會員方案

    耿亞恒 李伊卓 秦菱浠 王宏

    “拍照賺錢”定價方案研究

    耿亞恒1李伊卓1秦菱浠1王宏2

    針對“拍照賺錢”定價,綜合分析拍照任務(wù)點所處經(jīng)以緯度及完成情況、會員信息等數(shù)據(jù),建立交互線性回歸模型、logistic回歸模型、聚類打包定價模型、動態(tài)規(guī)劃模型,結(jié)合梯子定價策略、差別定價策略、尾數(shù)定價策略,應用SPSS、MATLAB等軟件得到任務(wù)未完成原因及定價方案策略方程。

    “拍照賺錢”是依托于移動互聯(lián)網(wǎng)的一種自助式服務(wù)模式。需用戶下載APP并注冊為會員,然后從APP上領(lǐng)取需要的拍照任務(wù),賺取相應酬金。它能夠在節(jié)省調(diào)查成本的同時為企業(yè)較快地提供各種商業(yè)檢查和信息搜服務(wù),并能夠保證信息的準確卻可靠性。因此APP成為銜接會員與企業(yè)的中樞,而任務(wù)的定價的合理性直接關(guān)系到商品檢查任務(wù)的完成情況。因此尋找影響任務(wù)定價和完成率的相關(guān)因素建立“拍照賺錢”的定價模型具有重要意義。

    定價模型

    模型準備

    由數(shù)據(jù)得任務(wù)所處位置:廣州A、深圳B、佛山E、東莞S。應用SPSS得圖1:

    圖1 各任務(wù)點位置、標價散點圖

    由實際和圖1得標價與以下因素有著顯著影響:

    所處城市經(jīng)濟水平x1:由數(shù)據(jù)網(wǎng)得A、B、E、S的GDP占額比例(%)為:24、20、11、8(可代表附近定價水平),進行歸一化處理有:

    繁華程度x2:令各任務(wù)位置與4個城市中心的最小距離值d,歸一化處理得:

    任務(wù)密集度x3:某一任務(wù)所附近0.01緯度以內(nèi)的其他任務(wù)數(shù)。

    建立交互線性回歸模型有:

    模型求解

    應用MATLAB得回歸系數(shù)和R2=0.3895即該模型可信度為98.95%,F(xiàn)=233.6542>>F臨界值,p=0.0000<<0.0001,且y與實際值基本吻合。

    圖2 優(yōu)化模型殘差圖

    殘差分析無異常。故任務(wù)定價規(guī)律為:

    完成情況分析

    設(shè)完成情況為P(完成P=1,未完成P=0),x2、K為X1、X2,完成概率為Y,建立Logistic回歸方程有:

    模型改進

    (1)策略改進

    梯子定價:交通能力影響任務(wù)執(zhí)行,故對執(zhí)行時間進行分段處理并得其交通延時指數(shù) c:(c ∝ y)。

    差別定價:對不同質(zhì)量的會員采用不同的定價:y=(1+m)y

    (m:完成質(zhì)量;n:任務(wù)限額;t:信譽度)

    尾數(shù)定價:對第二位進行四去六進五保留得到 y new≈ yold 。

    邏輯分析得任務(wù)完成數(shù)量586>522,即方案有利,故定價模型為:

    (2)實際任務(wù)存在密集分布,導致有些任務(wù)無法完成,故將密集任務(wù)聯(lián)合打包為一個任務(wù)點。

    聚類分析有:

    圖3 聚集程度分布圖

    據(jù)圖對任務(wù)按稀疏程度分為兩類。稀疏處不做處理,密集處切割為n個邊長為r的正方形(存在 y min、 ymax )。顯然所定價格y應滿足 y min <y<ymax 。考慮包內(nèi)任務(wù)點存在偏差,因此設(shè)定b=0.9,c=1.63并以r=100m為閥值分兩段有:(c:控制價格變化幅度)

    動態(tài)規(guī)劃求最優(yōu)解max:Y,其中S.tymin<y<ymax。得Y與r有關(guān),呈開口向下的拋物線,其中r=15m時Ymax=0.9658:。

    綜合1)和2)即為最優(yōu)定價模型。

    以上模型的建立以實際情況為基點出發(fā)進行求解并進行改進與檢驗,與此同時還考慮會員心理進行模型建立與求解,合理性突出。結(jié)合大量數(shù)據(jù)應用相應軟件進行處理使得到的任務(wù)未完成原因以及定價方案策略方程結(jié)果更加精確。

    華北理工大學)

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