一种基于积分类电商平台的零售商定价方法及系统

1.本发明涉及电子商务及大数据领域，具体涉及一种基于积分类电商平台的零售商定价方法及系统。


背景技术：

2.日益激烈的竞争促使客户忠诚度计划成为企业提高客户忠诚度和保留客户的有效工具，此类计划被广泛应用于航空业、银行、加油站和酒店等各个行业。积分兑换是这些行业中最受欢迎的实施客户忠诚度计划的方式之一。客户可以在参与企业的日常经营活动的过程中获得忠诚度积分，如使用银行发行的信用卡进行消费、购买航空公司的航班服务和酒店的住宿服务等。获得积分后，客户可以在该企业建立的积分兑换系统中，使用其拥有的积分来兑换相应的产品或价格折扣。
3.近年来，电子零售平台的蓬勃发展为企业开展客户忠诚度计划提供了更为广阔的空间。许多服务型企业，如电信运营商和银行，开始运营专门用于积分兑换的电商平台，我们称之为积分类电商平台。如美国运通的会员奖励平台(membershiprewards.com)、中国工商银行的融e购平台、中国建设银行的善融商务平台以及中国移动的积分商城等。企业邀请众多知名零售商入驻其运营的积分类平台，以为客户提供丰富的可以使用积分兑换的产品。作为一种新兴的电商平台，相关数据显示，其销量是十分可观的，甚至可以与知名的传统电商平台媲美。
4.积分类电商平台作为一种新兴的网络零售平台，与传统的电商平台(如天猫等)存在以下不同：首先，传统电商平台的运营商致力于从零售商在平台上销售产品后支付的销售佣金(也称为销售抽成)中获利，而积分类电商平台的运营商的主要目标在于鼓励客户兑换忠诚度积分，以提高客户粘性，并减少未兑换积分带来的企业负债。其次，由于积分类电商平台是近年来兴起的，其客户也主要来自于运营该平台的服务型企业。第三，在积分类电商平台上，零售商使用积分加现金的兑换机制销售产品。市场上的积分兑换机制分为两种，分别是全积分兑换机制和积分加现金兑换机制。对于全积分兑换机制，客户可以用积分直接兑换产品。如果他们没有足够的积分，则只能使用现金购买该产品(通常是高价)或放弃购买。与全积分兑换机制不同的是，在积分不足的情况下，积分加现金的兑换机制允许客户将少量的积分和现金结合起来购买该产品。相比于全积分兑换机制，积分加现金兑换机制更为灵活，因此在积分类电商平台上更常被采用。最后，在积分类电商平台上销售的零售商需要允许客户使用积分购买产品。对于客户使用积分支付的金额，平台将偿还给零售商。而每个积分能够兑换的金额(即一分可兑换的现金价值)由平台事先确定，且不同产品适用的积分价值是不同的。
5.积分类电商平台的运营模式与传统平台存在较大差异，基于传统平台的零售商定价方法已经无法很好地适应这类平台，因此亟需开发新的适应积分类电商平台运营特点的零售商定价方法。


技术实现要素：

6.为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于积分类电商平台的零售商定价方法及系统。
7.本发明技术解决方案为：一种基于积分类电商平台的零售商定价方法，包括：
8.步骤s1：基于客户对产品的估值、对单位积分的估值、以及拥有的积分余额三个方面的异质性，构建客户的效用函数；
9.步骤s2：基于效用最大化原则，根据所述效用函数计算客户选择现金购买和积分购买的概率，从而得出产品的市场需求函数；基于所述市场需求函数构建零售商利润函数，推导得到最优定价的表达式；
10.步骤s3：基于历史数据，选取最符合实际的客户积分余额的分布形式及其对应的参数；将所述分布形式及参数代入所述最优定价的表达式，得到最优价格。
11.本发明与现有技术相比，具有以下优点：
12.1、本发明公开了一种基于积分类电商平台的零售商定价方法，适用于新兴的积分类电商平台，刻画了积分兑换对客户购买和支付行为的影响，有助于零售商科学定价，提高销量和销售收入。
13.2、本发明基于实际数据，确定制定定价决策所需的参数的取值，该定价方法切实可行。
14.3、本发明基于数据驱动的研究范式，为企业充分利用收集到的销售数据有效指导经营决策提供了详细指导。
附图说明
15.图1为本发明实施例中积分类电商平台的运作模式示意图；
16.图2为本发明实施例中一种基于积分类电商平台的零售商定价方法的流程图；
17.图3为本发明实施例中清洗后数据的柱状图；
18.图4为本发明实施例中估计客户的产品估值最大值的结果示意图；
19.图5为本发明实施例中一种基于积分类电商平台的零售商定价系统的结构框图。
具体实施方式
20.本发明提供了一种基于积分类电商平台的零售商定价方法，适用于新兴的积分类电商平台，刻画了积分兑换对客户购买和支付行为的影响，有助于零售商科学定价，提高销量和销售收入。
21.首先，为了更好地理解本发明实施例，对积分类电商平台的运作模式进行阐述。参见图1，客户通过积极参与平台运营方(服务型企业)的主营业务活动获取积分。获得积分之后，客户可以在运营方推出的积分类电商平台上利用这些积分购买产品。在此过程中，如果他们拥有的积分量不足以完全兑换该产品，则可以使用拥有的积分抵用部分金额，不足的部分仍然用现金补足。也即，采用积分加现金的方式购买产品。每完成一笔交易，平台运营方需要将客户使用积分消费的金额补偿给零售商，同时收取一定比例的佣金(抽成)。单位积分的价值由积分类电商平台事先设定，零售商通过设置产品价格以最大化自身的利润，本发明实施例所要解决的问题在于如何设定最优的产品价格。
22.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚，以下通过具体实施，并结合附图，对本发明进一步详细说明。
23.实施例一
24.如图2所示，本发明实施例提供的一种基于积分类电商平台的零售商定价方法，包括下述步骤：
25.步骤s1：基于客户对产品的估值、对单位积分的估值、以及拥有的积分余额三个方面的异质性，构建客户的效用函数；
26.步骤s2：基于效用最大化原则，根据效用函数计算客户选择现金购买和积分购买的概率，从而得出产品的市场需求函数；基于市场需求函数构建零售商利润函数，推导得到最优定价的表达式；
27.步骤s3：基于历史数据，选取最符合实际的客户积分余额的分布形式及其对应的参数；将分布形式及参数代入最优定价的表达式，得到最优价格。
28.在一个实施例中，上述步骤s1：基于客户对产品的估值、对单位积分的估值、以及拥有的积分余额三个方面的异质性，构建客户的效用函数，具体包括：
29.步骤s11：定义客户异质性的表示：
30.客户对产品的估值的异质性，使用随机变量v～h(
·
)表示，客户对产品的估值v服从[0,v]的均匀分布，也即v～uniform[0,v]，其中，v表示客户对产品的估值的最大值，v来自于真实的数据；
[0031]
客户对单位积分的估值的异质性，使用随机变量θ～k(
·
)表示，客户对单位积分的估值θ服从的均匀分布，也即其中，为客户对单位积分估值的最大值，来自于真实的数据；
[0032]
客户拥有的积分余额的异质性，使用随机变量δ～g(
·
)表示，其具体分布形式此时无法确定，将在后续步骤中根据零售商的实际销售数据中确定其分布形式；
[0033]
步骤s12：构建客户的效用函数：
[0034]
客户拥有的积分余额为δ，当使用δ个积分足以直接兑换产品时，即时，其效用函数如公式(1)所示：
[0035][0036]
当使用δ个积分不足以直接兑换产品时，即时，其效用函数如公式(2)所示：
[0037][0038]
其中，u为客户的效用函数，v表示客户对产品的估值，p为零售商在积分类电商平台上设定的产品价格，θ为客户每消耗一单位积分的感知价值损失，θ为积分类电商平台预设的一单位积分能兑换的金额，δ为客户拥有的积分余额。
[0039]
在一个实施例中，上述步骤s2：基于效用最大化原则，根据效用函数计算客户选择现金购买和积分购买的概率，从而得出产品的市场需求函数；基于市场需求函数构建零售商利润函数，推导得到最优定价的表达式，具体包括：
[0040]
步骤s21：根据客户效用函数最大化原则，即或max{v-p,v-(p-θδ)-θδ,0}，可得到客户使用现金购买产品的概率如公式(3)所示：
[0041][0042]
其中，表示客户每消耗一单位积分的感知价值损失的最大值，其值等于积分类电商平台设置单位积分价值的最高值；
[0043]
以及使用积分购买产品的概率如公式(4)所示：
[0044][0045]
其中，使用积分购买产品包括：积分充足时的直接兑换和积分不足时的积分加现金购买；
[0046]
步骤s22：加总不同购买选项被客户选择的概率，将市场规模标准化为1，得出产品市场需求函数q，如公式(5)所示：
[0047][0048]
由于v～uniform[0,v]，则公式(5)可以化简为公式(6)：
[0049][0050]
步骤s23：基于市场需求函数q，构建零售商利润函数，如公式(7)所示：
[0051][0052]
其中，c为生产一单位产品的生产成本，αp为积分类电商平台对一单位产品收取的佣金，因此(1-α)p-c表示零售商每销售一单位产品可获得的利润；
[0053]
步骤s24：对零售商利润函数关于价格p进行一阶求导，得到公式(8)：
[0054][0055]
其中，
[0056]
为验证利润最大化情况下，即当公式(8)＝0时，求解得到的价格p是唯一的，对零售商利润函数关于价格p进行二阶求导，得到公式(9):
[0057][0058]
由公式(9)可以得知零售商利润函数为凹函数，进而确认当公式(8)＝0时，求解得到的价格p是唯一的；
[0059]
因此，当价格p满足
时，此时p值即为唯一的最优价格p
*
。
[0060]
在一个实施例中，上述步骤s3：基于历史数据，选取最符合实际的客户积分余额的分布形式及其对应的参数；将分布形式及参数代入最优定价的表达式，得到最优价格，具体包括：
[0061]
步骤s31：根据零售商的历史交易数据中客户积分使用情况，拟合客户积分余额的分布，获取效果最符合实际的分布形式δ～g(
·
)及分布参数的取值；此外，获得其他参数θ、α、c和v的值；
[0062]
上述零售商最优定价的表达式中，客户的积分余额分布g(
·
)作为一个重要参数，影响着零售商的定价决策。为使零售商制定的定价决策更加符合实际情况，本发明实施例通过零售商交易数据中记录的积分抵用金额数据来拟合客户的积分余额分布。
[0063]
举例来说，首先，通过除以积分价值的均值0.002元/积分，将积分抵扣金额数据转化为积分数量。然后，按照各客户进行汇总，并计算其积分兑换比例，也即积分抵扣的金额除以实际应付金额。为了得到客户实际拥有积分的情况，剔除了其中积分兑换比例为0和1的数据。因为积分兑换比例为0，可能代表客户没有选择使用积分；而积分兑换比例为1，可能代表客户只使用了自己的部分积分，这两种情形都不能用于估算客户的积分余额。图3为清洗后数据的柱状图。将清洗后的数据，使用如表1所示的常见分布形式进行拟合，并选择拟合效果最好的一种分布形式带入最优定价的表达式。
[0064]
表1常见的分布形式拟合结果
[0065][0066]
根据表1的结构，本发明实施例选用拟合效果最好的二维高斯混合分布，根据拟合得到的参数，设定客户拥有的积分余额的分布形式得到的参数，设定客户拥有的积分余额的分布形式其中为正态分布。
[0067]
依据实际数据确认其他参数的取值，平台设定的单位积分价值θ＝0.002，最高价值佣金比例α＝2％，单位产品的生产成本c＝6.75，客户对产品估值最高值取以销量98％(本发明实施例统计客户的实际支付金额与对应销量，为避免极端值的存在，取销量占比β接近于1，即β＝98％)的点对应的实际支付金额来近似客户对产品估值的最大值，得到客户对产品的估值最大值v＝16.6333，如图4所示。
[0068]
步骤s32：将上述参数代入公式参数代入公式求解p值作为最优价格p
*
。
[0069]
将上述参数取值带入最优定价的表达式：
[0070]
求解可以得到零售商的最优价格p
*
＝9.9715，相对应的最优利润π
*
＝1.0852。
[0071]
本发明公开了一种基于积分类电商平台的零售商定价方法，适用于新兴的积分类电商平台，刻画了积分兑换对客户购买和支付行为的影响，有助于零售商科学定价，提高销量和销售收入；本发明基于实际数据，确定制定定价决策所需的参数的取值，该定价方法切实可行；本发明基于数据驱动的研究范式，为企业充分利用收集到的销售数据有效指导经营决策提供了详细指导。
[0072]
实施例二
[0073]
如图5所示，本发明实施例提供了一种基于积分类电商平台的零售商定价系统，包括下述模块：
[0074]
构建效用函数模块41，用于基于客户对产品的估值、对单位积分的估值、以及拥有的积分余额三个方面的异质性，构建客户的效用函数；
[0075]
构建最优定价表达式模块42，用于基于效用最大化原则，根据效用函数计算客户选择现金购买和积分购买的概率，从而得出产品的市场需求函数；基于市场需求函数构建零售商利润函数，推导得到最优定价的表达式；
[0076]
计算最优价格模块43，用于基于历史数据，选取最符合实际的客户积分余额的分布形式及其对应的参数；将分布形式及参数代入最优定价的表达式，得到最优价格。
[0077]
提供以上实施例仅仅是为了描述本发明的目的，而并非要限制本发明的范围。本发明的范围由所附权利要求限定。不脱离本发明的精神和原理而做出的各种等同替换和修改，均应涵盖在本发明的范围之内。