基于用戶信息和任務位置的動態打包任務定價模型

袁銳瑩 重慶交通大學

基于用戶信息和任務位置的動態打包任務定價模型

袁銳瑩 重慶交通大學

“拍照賺錢”這種基于移動互聯網的自助式勞務眾包APP，相比傳統的市場調查方式，可以節省調查成本，有效的保證調查數據的客觀真實性。本文通過分析影響任務價格的各主要因素，對目前的任務定價模型進行調整，構建基于用戶信息和任務位置的動態任務打包定價模型，使不同地點、時間段、難易程度的“拍照賺錢”任務得以高效的完成。

任務打包 會員信譽值 吸引力模型 動態定價模型

一、目前的任務定價規律

由經驗可知，任務定價可能與用戶距離任務點的遠近、任務的難易程度以及該任務的競爭程度有關。調查表明，用戶所在地的不同和個人喜好的差異，使得任務的難易程度難以量化，因而目前各勞務眾包APP在實際定價時還未將其納入考慮因素【1】。此外我國目前的勞務眾包APP允許用戶自主選擇所在城市，再在城市范圍內選擇任務，因而任務的競爭激烈程度主要取決于任務價格的高低。由此，本文以研究用戶-任務的距離與價格的關系為切入點，以搜集到的佛山市、廣州市、東莞市、深圳市已結束項目的任務數據為例，分析目前的任務定價規律。

以資料中各任務點的經緯度坐標為自變量，利用Matlab R2016a軟件插值擬合任務的經緯度坐標和其價格，結果表明，任務的價格在城區間無明顯差異。

在此基礎上，以佛山市、廣州市、東莞市、深圳市各市政府作為市中心，運用Excel軟件，統計資料中各市的任務點距市中心的距離及其對應的任務價格，結果表明目前的任務定價規律為：任務的價格在[60,85]元的區間內波動，與其距市中心的距離無明顯線性關系。

二、分析任務未完成的原因

根據以上結論和現實情況，任務未完成的原因可能有：勞務眾包APP的用戶執行某任務的機會成本太高、任務的價格太低。

（一）執行某任務的機會成本太高

機會成本，指為了得到某種東西而所要放棄另一些東西的最大價值。經濟越繁榮的城市中APP用戶為執行任務所要放棄的其他賺錢工作的價值越高。選用城市的人均GDP作為刻畫該市用戶執行某任務的機會成本的指標。根據2015年廣東省各市人均GDP排名【2】，利用Excel 2010軟件擬合深圳、東莞、廣佛（廣州、佛山兩市距離較近、經濟發展較一致，因此在分析時將兩市合并成一個市考慮）三市的人均GDP與其任務完成率的關系，結果表明，人均GDP處于較低水平時，任務完成率與其正相關，當人均GDP上升至一定程度后，由于用戶執行任務的機會成本太大，任務完成率與人均GDP負相關。

（二）APP用戶信譽值太低

APP用戶的信譽值反映了該段時間內用戶完成選定任務的情況，即某用戶的信譽值過低是由于未能按時、按量完成已選擇的任務，由此可以認為低信譽值的用戶在下一次選擇任務時仍然不能保證其完成情況。因而若忽略其他次要因素，用戶的信譽值高則其按時按量完成選定任務的概率也高。

三、基于會員信息的動態任務打包定價模型

以使任務完成率最高、勞務眾包APP總成本最小為目標，新的任務定價方案，應綜合考慮城市的經濟狀況、用戶距任務點的遠近、用戶信譽值等因素的影響。本文研究分析以下因素：

（一）考慮用戶信譽值的影響

首先對同一城區、同一時刻發布的所有任務進行（0，1）標定——已被預訂的任務標記“0”，待預訂的任務標記“1”。再根據用戶的信譽值調整其允許開始預訂任務的時刻和數量。對于同一時刻發布的任務，信譽值高的用戶可較早預定該任務，且允許的預定量越多。例如，某任務發布時刻為06：00，該片城區內信譽值最高的用戶可在第一時間：00預訂，信譽值排名第二者則推遲小時預訂，則其預訂開始時間為：00，以此類推。則當時間推移至時，第個用戶只能從剩余的標記“1”的任務中挑選，且同一時刻多個用戶競爭時先選先得。

（二）考慮用戶-任務距離的影響

用戶優先選擇價格高且距離近的任務，依此建立任務i 對用戶j 的吸引力模型：

Fij——任務i 對用戶j 的吸引程度

Pij——任務i 對于用戶j 的報酬

dij——任務i 與用戶j之間的距離

以資料中原始任務價格P0、任務完成率Q0作為該動態模型價格、任務完成率的初始值，新的任務價格和預期完成率在此基礎上修正：

Qij——用戶j 對任務i 的完成率

式中k為綜合多種價格影響因素的修正（比重）系數。前面的分析結果表明，用戶信譽值R 越高、與任務點的距離d越小、執行任務的機會成本G越小，任務的完成率越高，即與任務完成率Q 正相關，令c1、 c2為二者對于k的比重系數，勞務眾包APP在具體操作時，可根據以往經驗自行確定二者大小：

若城區內有i 個任務、j個用戶，則平均每個用戶可選擇i/j 個任務。勞務眾包APP可設置在每輪的任務發布中，成功預訂任務的用戶數占總用戶數的1/m ，則該1/m的用戶平均每人可選擇mi/j 個任務。由此可以將打包的個數定為：

（三）考慮鄰近任務打包分布

任務打包，既要讓總成本比單獨發布任務的成本之和低，又要讓打包的任務對用戶的吸引力足夠大，且由于用戶完成打包任務的機會成本較挨個完成其單個任務的機會成本小，為保證公平，P?應稍小于單個任務價格Pi之和：

[1]高孝平.互聯網企業產品定價策略試析.商業經濟，2017，1(6):75-77.

[2]陳貽偉.廣東省人均GDP時間序列建模及預測[J].消費導刊，2015，26(11):35-37.