基于回轉半徑法的任務定價和完成度分析研究

陳茂林，張 雷，范澤華，崔雅洪

（重慶交通大學，重慶 080605）

隨著互聯網的快速發展和網民的不斷增加，電子商務蓬勃崛起。在這一形勢下，外包的出現使交易模式發生巨大的改變。電子商務掀起一番熱潮，眾包隨之引起社會各界的關注。“拍照賺錢”就是一種自助服務模式。用戶下載相應APP后注冊，在APP上自助領取任務，完成任務后賺取任務標定金額。對比傳統的市場調查，不僅有效降低了成本，而且保證了調查的真實性，但隨之而來的便是任務定價和完成度的問題。

1 模型的建立

1.1 任務位置與會員位置之間的距離

先用Excel軟件將任務標價為65的所有任務篩選出來，將這些數據與會員信息放在同一表格內。計算這些篩選數據中的每個任務位置與所有會員位置的距離，公式如下：

式（1）中：l為任務位置與會員位置的距離；（xi，yi）（xj，yj）分別為任務位置與會員位置。

將所得的所有距離從小到大進行排列。

1.2 定價半徑

當會員成本大于收益，任務幾乎為不可能完成。因此，我們規定會員愿意接受距離其在30 km以內的任務，并且規定定價半徑的范圍是（15，30）。用回轉半徑法求解定價半徑，應用在這里的回轉半徑法是指以會員位置（xj，yj）為中心做標準圓，以任務位置與會員位置的距離l為半徑，不斷變化任務位置與會員位置的距離l，觀察會員在不同半徑范圍內的分布狀況，進而得到會員在空間上的分布特征。運用MATLAB軟件畫出會員個數與任務位置與會員位置的距離對應的空間分布曲線，求解會員在空間上的分布特點。

分析任務標價為65的65組數據。在（15，30）內，用二分法不斷縮小定價半徑的范圍，取得最優值。最后得定價半徑的最優值為19 km。

1.3 會員密度

根據任務位置的分布可以得出，任務標價為80，85時，離會員集中分布的區域較遠。在不考慮標價的影響下，令A～U分別為任務標價為65～75中任務的集合。

對于A集合中的65個項目而言，以19 km為定價半徑，分別得到圓內的會員個數。取區域會員個數的均值作為任務標價為65時圓內的會員個數，公式如下：式（2）中：（n=1，2，…，21）為集合A～T的圓內的會員個數，Nai表示A集合中各個項目的圈內會員個數。

任務標價為65～75時，會員密度為：

式（3）中：ρn（n=1，2，…，20）為集合A～T會員密度；r為定價半徑。

1.4 定價模型

用SPSS擬合出任務定價P與會員密度ρ之間的關系，即定價模型為p=88.197ρ2－70.058ρ+78.497.

1.5 任務未完成原因

首先根據題目所給中的數據，0為任務未完成，1為任務完成。將相應的GPS經緯度轉化具體位置，發現幾乎所有數據都集中在廣東的4個城市，分別為佛山市、深圳市、廣州市和東莞市，如表1所示。

表1 四個城市的任務完成情況

觀察數據可知，未完成的項目都分布在佛山市、深圳市和廣州市三座城市，而在東莞的項目全部完成任務。

將任務未完成的數據篩選出來，求出每個數據的會員密度為：

式（4）中：ρi（i=1，2，…，795）為所以未完成項目的會員密度；r為定價半徑。

將所得ρi（i=1，2，…，795）與任務標價相等時的ρn（n=1，2，…，20）進行比較，當ρi＜ρn時，不符合定價規律；當ρi＞ρn時，符合定價規律。發生這兩種情況的個數分別占總個數μ的比例為：

2 結果分析

2.1 定價模型的結果分析

由上述推導過程得出任務定價p與會員密度ρ之間的關系為p=88.197ρ2－70.058ρ+78.497.由模型可知，附件一中的定價規律為：任務定價p隨著會員密度ρ的增大而減小，即人員越密集的地方，任務定價越低。符合現實情況，當一個任務的附近存在很多的會員，就會有越多的人來完成這個任務，這個任務被完成的可能性就會非常大，所以，定價低時也能完成一定的任務；相反，一個任務附近的會員個數特別少，則來領這個任務的人就少，隨之任務完成率降低。因此，應以更高的任務定價來吸引會員，以提高這些任務的完成率。

2.2 對任務未完成原因的結果分析

從未完成數據中分析得按照定價原則分析：當ρi＜ρn時，不符合定價規律，這種情況是任務標價相同，未完成的人員密度小于平均的人員密度，人比規定的要少，價格卻與規定的一樣，所以，此時的任務未完原因是價格的不合理；當ρi＞ρn時，符合定價規律，這種情況是任務標價相同，未完成的人員密度大于平均的人員密度，人比規定的要多，價格卻是一樣的，這種情況的會員占優勢，所以，此時的價格是高于同水平的人員密度所對應的價格。

查相關資料得知這45%的點所處地理位置的消費物價指數（CPI）高于附近的其他地區。所以，任務未完成的原因是所給出的價格相對他們日常生活中的CPI是不合理的，不夠滿足他們對傭金的最低需求水平。

綜上所述，在未完成的項目中，55%的原因是因為任務定價的不合理，剩下45%是因為當地的CPI過高。

3 模型檢驗

運用Excel軟件對定價模型進行回歸分析，得到相關數據如表2所示。

表2 定價模型的回歸分析

從表2可以看出，代表任務單價P與會員密度ρ擬合程度的R2=0.926，非常接近于1，所以p=88.197ρ2－70.058ρ+78.497能夠充分地表達定價規律。

4 結束語

本文以會員密度建立定價標準，能夠很好地滿足大多數任務點的定價要求。該定價模型取各個任務項目圈內平均值作為相應標價代表性的會員個數，所求得代表性會員個數并不能滿足全部的項目。針對該方面不足可以依照第30位最高小時交通量原則，滿足80%的項目。即將一個標價內的所有項目的圈內會員個數從大到小排列，取占總數第20%的數據為代表會員個數方向進行改進。

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