7个研究背景和意义示例,教你写计算机动态定价论文

今天分享的是关于动态定价的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到动态定价等主题,本文能够帮助到你

C2B电商预售模式下产品定价与库存联合决策研究

这是一篇关于C2B预售,策略型消费者,价格承诺,动态定价,定价与库存联合决策的论文, 主要内容为互联网技术潜移默化地改变了消费者的消费模式,也激发了电商企业对于新的商业模式的探索,如聚划算秒杀、社交电商、C2B预售等。其中,C2B预售是如今各大电商平台最热衷的一种营销模式。通过预售,消费者可以在第一时间获得产品或服务的所有权,而且可以享受到价格优惠或赠品优惠。对电商平台来说,可以了解市场对产品的接受程度,预测和刺激市场需求,以消费者需求驱动聚合客户订单,避免订货过度造成库存积压的状况,同时帮助电商企业提前获得一定的资金提高运营效率。显然,C2B预售模式凭借其先进性将会给电商平台带来无限的生机和效益,但是在预售相关问题的研究上,学者们常常仅将价格作为影响企业销售利润的唯一因素,而忽视供需平衡问题即库存水平对收益的影响,尽管预售模式可以在一定程度上降低需求不确定性,但是确定合理的库存控制机制对企业来说依然是关键,而且,库存往往不独立于价格存在,而与价格相关,都对企业的销售利润有直接影响。因此,在预售策略问题的研究上,定价和库存决策不应该被视为两个独立的问题,而应该考虑定价与库存的联合决策。基于此,本文在消费者效用理论的基础上,针对一般易逝品和新产品,引入消费者策略性程度、消费者两阶段到达率及对产品效用估值的不确定性等因素,研究价格承诺和动态定价机制下预售产品的定价和库存水平联合决策的预售策略问题,具体内容包括:一、价格承诺机制下,考虑预售模式下告知型消费者的策略性行为,根据效用理论,在电商企业期望利润最大化的基础上,构建电商平台的预售期和现货期两阶段定价决策和最优一次订货量的静态模型。通过求解模型得出预售期价格、现货期价格、最优订货量三个决策变量的具体参数表达式,得出结论:价格承诺机制下预售产品的定价策略与消费者对产品的估值、产品单位销售成本、消费者策略性程度、告知型消费者占消费者总量的比例等多个因素相关。同时,库存控制受价格影响,与消费者总到达率和上述几个因素之间也呈现相关关系;二、动态定价机制下,根据消费者决策顺序、消费者剩余理论等构建两阶段决策模型,通过逆向求解得决策变量的参数表达式,得出结论:动态定价机制下产品的两期价格与消费者对产品的效用估值和单位产品总成本呈线性正相关关系,同时,预售期价格与定金对于预购消费者剩余效用的影响因素呈负相关关系。库存控制与消费者对产品的估值和消费者总到达率有关,与告知型顾客到达率占消费者总到达率的比例、预售阶段选择等待的告知型消费者所占比例无明显相关关系,且折扣预售策略并不总是电商企业的最佳策略。本文的研究有助于电商企业更好地了解消费者的购买行为和购买意愿,更合理科学地制定预售产品的两期价格,更准确地预测市场需求量从而确定合理的库存水平,也可以为不同类型的预售产品提供预售策略支持,同时,丰富了电商背景下C2B预售模式的定价和库存决策的理论研究,具有理论价值和现实意义。

预售模式下生鲜农产品的定价、订货与保鲜联合决策

这是一篇关于电商预售,非瞬时变质,定价与库存联合决策,动态定价,粒子群算法的论文, 主要内容为近两年在新冠疫情的影响下,人们的购物习惯发生了较大的转变,买菜的需求从线下逐渐转移到线上,美团优选、淘宝买菜、京东生鲜等生鲜电商平台也随之蓬勃发展。由于生鲜农产品销售周期短、残值几乎为零等特征,需要准确地去把握需求,减少产品过剩和库存变质带来的损失。因此对于生鲜农产品,采取预售与现售结合是一个比较好的销售策略。在此情形下,对于预售期的定价和预售时长,现货期的定价、订货与保鲜决策的研究是十分有意义的。本文是在电商平台销售模式下,建立零售商的预售和现售两阶段决策模型。现售阶段库存模型基于生鲜农产品变质率服从三参数Weibull分布,消费者需求函数与定价、参考价格效应以及网络口碑相关,在此基础上建立以现货期利润最大化为目标的现货期决策模型,并证明了最优现货价格、订货周期、单位保鲜成本投入存在的条件;然后,预售阶段采用消费者时变效用函数来表示不同时刻消费者关于价格和等待时间成本的效用,建立以总利润最大化为目标的模型。采用逆序推导法求解出两阶段最优决策,并进行了模型的数值仿真。结果表明,当消费者有较高的等待时间敏感度时,应采取较短的等待时间和较高的预售价格;两阶段定价采取低价预售的方式,即预售价格低于现售价格;与仅预售模式相比,两阶段模型提高了预售价格,减少部分预售期利润来使整体利润更大化;对于变质率尺度参数较大的生鲜农产品适用于较高的保鲜水平,但对于形状参数较大的产品,应采取较低的保鲜水平和较短的订货周期。然后,在现货期模型中加入新鲜度时变函数,建立一个动态需求下的定价与库存模型,通过粒子群算法进行求解,并进行数值仿真。结果表明:在考虑了消费者的新鲜度偏好后,整体的最优订货周期都会缩短,零售商适合采取短周期多批次的订货方式来保证较高的产品新鲜度水平,以此来提高消费者满意度。最后,建立仅预售模式下时变动态定价决策模型,求解出最优预售动态定价与预售时长,并与固定定价下的结果进行对比。结果表明:在相同条件下,采取动态定价模式可以获得更高的预售期利润,相较于固定定价,延长了预售时长,预售初期为了弥补等待时间成本导致减少的客户需求采取低价策略,增加了一部分客户的等待时间。

预售模式下生鲜农产品的定价、订货与保鲜联合决策

考虑消费者在线评论的网络零售商销售策略研究

这是一篇关于网络零售商,动态定价,在线评论,追加评论,管理响应的论文, 主要内容为互联网的快速发展和电子商务的技术进步改变了企业的运营模式,越来越多零售商开始开辟线上渠道,向低成本、高效率的网络销售模式转型。但是,区别于实体零售,消费者只能通过商家提供的图片、文字等广告宣传来了解产品,不能亲身观察和实际体验。为此,电商平台开发出让消费者自由分享购物体验的在线评论,并且随着消费者对在线评论愈加重视和评论机制的日臻完善,陆续推出追加评论功能,弥补消费者在线购物的虚拟性,促进消费者购买决策。在线评论能够更好的帮助消费者评估产品,减少网络购物的不确定性。同时,网络零售商结合这些评论信息,既能为消费者提供满意的销售服务,增加消费者满意度,又有利于企业识别消费者需求,增加零售商和上游制造商的利润。因此,基于消费者在线评论研究网络零售商的管理问题受到学者的普遍关注。本文基于消费者在线评论,以某垄断网络零售商为研究背景,构建了一个考虑消费者行为的两阶段定价模型,考虑初次评论、追加评论对消费者购买决策的影响,在消费者效用和零售商利润最大化的基础上,探讨和分析在消费者在线评论对网络零售商的产品定价、销售策略的影响,为基于消费者在线评论的零售商运营管理提供依据。主要包括在线评论对消费者需求和产品价格的影响、对零售商销售策略的影响。最后,通过算例和敏感性分析,验证该两阶段定价模型的有效性和适用性。首先,构建只考虑消费者初次评论的两阶段网络零售商定价模型。在网络零售商对在线评论信息响应和不响应的两种情况下进行讨论,定义在线评论对于零售商产品定价的影响系数和零售商对在线评论的响应度系数,并带入两种情况下的网络零售商的定价决策模型。基于以上模型的比较结果,利用数值分析探讨了在线评论的影响系数和零售商对在线评论的响应度对网络零售商的最优决策的影响。研究结果表明:消费者需求不匹配度的感知对于网络零售商的产品定价和在线评论的管理响应产生至关重要的影响。零售商响应在线评论行为增加了消费者购买效用,当消费者感知到的产品需求不匹配度较小时,第一阶段设定较高的产品价格,当产品需求不匹配度增加时,第二阶段设定较高的产品价格。另外,当消费者感知到的产品需求不匹配度较小或较大时,零售商通过管理响应在线评论行为,增加了企业的成本,降低了零售商的利润。当消费者感知到的产品需求不匹配度处于中间阈值时,零售商的管理响应行为所带来的需求扩张效应大于成本增加效应,从而使两个阶段的利润增加。其次,设计同时考虑消费者初次评论和追加评论的两阶段网络零售商定价模型。在网络零售商提供售后服务和不提供售后服务两种情况下进行讨论,定义矛盾性追加评论和一致性追加评论对网络零售商的影响系数,带入两种情况下的零售商的定价决策模型。基于以上模型的比较结果,利用数值分析探讨了矛盾性追加评论和一致性追加评论零售商的影响系数和零售商的最优决策间的关系。研究结果表明:产品需求不匹配度和售后服务水平对网络零售商的利润起着重要作用。当产品需求不匹配度较小时,网络零售商通过提供售后服务,可以设定较高的产品价格,另一方面,积极的追加评论信息增多,刺激了潜在消费者购买决策的制定,扩大了产品的需求,因此增加了网络零售商的利润。但是,当消费者感知到的产品需求不匹配度较大时,零售商所提供的售后服务无法吸引低效用的初次评论消费者改变评论态度,因此零售商的利润降低。

基于消费者口碑的动态定价研究

这是一篇关于口碑效应,推荐奖励,动态定价的论文, 主要内容为消费者在购买商品时不仅会关注商品的价格,还会考虑他人对商品的口碑评论。互联网技术发展起来后,消费者可以通过各种网络电商平台查阅有关商品或服务的消费评价,使得商品的口碑可以在相互不认识的消费者之间更方便地传播。商品在消费者之间口口相传的口碑效应,不仅会影响消费者的购买决策,还会被企业用来更好地销售商品,例如,企业以奖励的形式(推荐奖励、好评返现等)鼓励较早购买商品的消费者对商品做评价,利用口碑影响尚未购买商品的消费者的购买决策。本文讨论了消费者消费商品会产生口碑效应情形下的企业推荐奖励与动态定价问题,并分析带来的社会福利变化。论文构建了垄断企业与策略型消费者互动的博弈模型,主要结论为:当消费者会自发对商品做出评论,形成商品的口碑效应时:(1)消费者进行口碑评论的成本影响着企业对商品的定价,随着消费者评论成本提高,消费者的口碑评论意愿随之降低,企业会权衡通过降低商品价格吸引更多消费者购买商品产生的口碑效应与降低商品价格而减少的单位商品利润;(2)口碑评论对尚未购买商品的消费者偏好的影响强度系数与两个阶段的市场销售量均为正相关;(3)在跨阶段销售商品时,企业的事前价格是不可承诺的,这会使得垄断企业失去部分市场力量。在企业采取推荐奖励鼓励已经购买的消费者做出商品评论时:(1)在企业采取推荐奖励时,推荐奖励额度大小取决于消费者口碑评论付出成本0)与推荐影响强度的影响,当消费者做出口碑所需成本越高,企业越会提高推荐奖励弥补消费者;(2)与消费者会自发对商品做出评论相比,企业对消费者的推荐奖励既可以使得对商品的事前定价成为可承诺的,也可以利用对不同阶段购买商品的消费者制定不同的价格,更多地撰取消费者剩余;(3)通过数值模拟发现,对消费者口碑评论采取推荐奖励时的企业收益当达到贴现因子一定的阙值后便会高于仅靠消费者自发评价商品的收益,而消费者剩余变化与消费者等待商品降价的耐心程度相关,部分消费者耐心等待商品降低的同时也有较先购买的消费者得到企业的推荐奖励,于是消费者剩余在企业采取推荐奖励时也会增加;(4)从社会福利看,企业对消费者评价商品的推荐奖励可以提高社会福利,因此对于企业的这种策略,竞争政策应该鼓励。

基于MAB模型的利基产品动态定价算法

这是一篇关于长尾现象,利基产品,动态定价,多臂赌博机模型的论文, 主要内容为随着互联网技术,如自动匹配机制和推荐算法的快速发展,消费者的搜索成本降低,非热销产品获得更多的曝光,销量上升,且由于非畅销产品种类更为丰富,其聚合的销量可与畅销商品相匹配甚至更大,在销量-种类分布图上形成一条长长的尾巴,这即是长尾现象。长尾现象构成了作为长尾部分的利基产品实时动态定价的应用环境基础,利基产品的自动化动态定价已经成为企业尤其是电商平台收益管理重要的一部分。电商平台大数据应用场景下,利基产品的定价面临着越来越复杂的环境条件。一方面利基产品特征导致的其销售数据概率分布复杂且时变,另一方面其数据高维且较少。因此,常规的动态定价手段难以应对。近年来,强化学习理论中的多臂赌博机(Multi-armed Bandit,以下简称MAB)模型在动态定价领域取得了显著成效。因此,本文考虑基于MAB模型来研究针对利基产品的动态定价问题。首先,本文针对在线电子商务市场利基产品销售场景的O2O模式进行了分析,基于基础的MAB模型结合利基产品的特征构建了针对利基产品的实时动态定价模型。然后,从基于MAB的主流解法置信度上界(Upper Confidence Bound,以下简称UCB)进行改进和贝叶斯需求学习两个角度,设计了针对利基产品的动态定价算法。最后,构建了利基产品动态定价的仿真环境并结合真实数据进行了实验和结果分析。实验结果表明,本文基于UCB进行改进的求解算法和基于贝叶斯框架的算法在仿真环境中的表现良好,且应对真实数据的分布变化和随机性风险也有一定的鲁棒性。因此,这两个角度是切实可行的。且两个算法的结合在某些条件下也会带来更好的效果,对于大数据环境下的利基产品动态定价问题具有良好的应用价值。