耿亞恒 李伊卓 秦菱浠 王宏

“拍照賺錢”定價方案研究

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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）