“拍照賺錢”的任務定價問題的分析

(重慶交通大學航運與船舶工程學院 重慶 400074)

“拍照賺錢”的任務定價問題的分析

趙曉宇鄭渝郭宇良

(重慶交通大學航運與船舶工程學院重慶400074)

以“拍照賺錢”為代表的眾包類業務是目前電子商務的一個重要組成部分，它的核心要素是任務定價。本文就影響任務定價的諸多因素利用定位軟件、數學分析軟件建立了任務定價的相關性模型，以區域會員密度和地區質量為自變量的價格函數等模型。最后，對模型的自身存在的優缺點進行了詳細分析，并對模型進行了推廣。

相關性分析；聚類分析；區域劃分模型；任務打包定價模型

一、問題重述

根據中國互聯網絡信息中心(CNNIC)2017年8月份發布的《第40次中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示,截至2017年6月,中國網民規模達到7.51億,半年共計新增網民1992萬人,半年增長率為2.7%,互聯網普及率為54.3%,較2016年底提升1.1個百分點[1]。

“拍照賺錢”是移動互聯網下的一種自助式服務模式。會員從APP上領取拍照任務并完成即可獲得任務酬金。這是一種基于移動互聯網的眾包商務平臺，通過會員APP會員進行拍照任務可以為企業提供各種商業檢查和信息搜集，成本低，真實性高，周期短。該平臺的最核心要素就是APP中的任務定價，定價的合理程度直接關系到商品檢查的成功率和信息的搜集程度。請研究項目中的任務定價規律，分析任務未完成的原因。

二、定價規律的模型建立

本次數據來源于廣東省廣州市、佛山市、東莞市和深圳市。

首先，將任務價格分為(65—69.5)、(70—74.5)、(75—85)三個區間，并將不同任務點表示在地圖上，并得到不同價格區間的任務點與城市公共交通分布的聯系。通過在地圖上進行定位發現，低價任務點大多沿城市公共交通線路分布，方便到達，出行成本低；高價任務點大都處在公共交通無法覆蓋到的區域，不容易一次到達，出行成本高。

為尋找出價格制定規律，特引入模型[2]：以任務點所在位置為圓心，以2km為半徑做一個圓區域。在一個單位圓區域內，所涵蓋到的會員總數稱為區域會員密度。將一個區域內的會員平均信譽值，將其定義為區域質量。運用MATLAB軟件編程得到每一個任務點周圍的區域質量及會員平均信譽值。接下來利用SPSS軟件分別對區域會員密度和區域質量與任務價格進行相關性分析，如圖1。

圖1 任務價格-區域會員密度、任務價格-區域質量相關性矩陣

根據相關系數的大小可以看出，在制定任務價格時，是以任務圓區域內的區域會員密度為主要考慮因素，區域質量為次要因素。

三、任務未完成的原因分析

借助BIGEMAP軟件，輸入附件一中未完成的任務所處地點的經緯度，得到了所有未完成任務點的分布情況。通過在地圖上的分布情況，未完成任務點大多集中在佛山市、廣州市和深圳市，在用XGeocoding軟件進行過詳細定位后發現，東莞市內僅有兩個未完成任務點。

(一)高、低信譽度會員位置的分布

根據信譽度對會員進行分類，將信譽度大于100的會員定義為高信譽度會員，低于100的會員定義為低信譽度會員。然后分別將高、低信譽度會員位置的經緯度轉換輸入到BIGEMAP軟件中，得到它們的位置分布圖，如圖2。

圖2 高、低信譽度會員分布圖

信譽度大于10000的會員分布點為藍點樣式，信譽度介于1000到10000的分布點為黃色樣式，信譽度介于100到1000的分布點為綠色樣式。信譽度介于100到10的會員分布點為橙色樣式，信譽度小于10的為白色點樣式。根據圖中高信譽度會員的分布情況，可以發現高信譽度會員在廣州市、佛山市和深圳市及其附近分布較為密集，在東莞市及其附近分布稍顯稀疏。根據低信譽度會員的分布情況，可以發現低信譽度會員在四個城市的分布密度大致接近，分布較為均勻。

(二)未完成任務點位置的分布

接下來，確定高低信譽度會員中未完成任務點的分布情況，如圖3。

圖3 高、低信譽度會員-未完成任務地點圖

通過圖3不難發現，未完成任務點的分布情況與高信譽度會員的分布情況在地域上有較高的相似：兩者在佛山市、廣州市以及深圳市均分布較為密集，而在東莞市分布數量有明顯減少。結合任務發放原則，高信譽度會員所分配的任務數量明顯高于低信譽度會員。

對于高信譽度會員，信譽度大于10000的會員平均預定任務限額數為111.06，信譽度介于1000到10000的會員平均預定任務限額數為47.46，信譽度介于100到1000的會員平均預定任務限額數為15.52。對于低信譽度會員，信譽度介于100到10的會員平均預定任務限額數為5.38，信譽度小于10的會員平均預定任務限額數為1.46。由于低信譽度會員在整個任務區域內的分布密度大致相等，而高信譽度會員主要集中在佛山市、廣州市和深圳市，而在東莞市分布較少。因此，對于兩種會員的相對分布密度，在佛山市、廣州市和深圳市，高信譽度會員在分配數量上占據主導地位；而在東莞市，低信譽度會員在分配數量上占據主導地位。

綜合上述，并結合地圖信息，認為任務未完成的第一類原因是由于高信譽度會員被分配到的任務過多，但個人精力以及時間有限而無法按時完成而形成的個人任務積壓，導致任務完成度低。而低信譽度會員被分配到的任務少，單會員任務完成度高，任務積壓少甚至無積壓。

[1]中國互聯網絡發展狀況統計報告.http://www.cnnic.net.cn/

[2]周英，卓金武.大數據挖掘.北京：機械工業出版社，2016.

[3]魏拴成,鄔適融.眾包的產生、發展以及構建眾包商業模式應遵循的路徑[J].上海管理科學,2010,32(01):55-58.[2017-09-17].