CN109903070A - 数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质 - Google Patents
数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109903070A CN109903070A CN201711306866.5A CN201711306866A CN109903070A CN 109903070 A CN109903070 A CN 109903070A CN 201711306866 A CN201711306866 A CN 201711306866A CN 109903070 A CN109903070 A CN 109903070A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sku
- price
- index
- discount
- same category
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本公开涉及一种数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。本公开的方法包括：获取同一品类库存量单位SKU的价格相关信息以及用户访问信息，同一品类SKU中包括至少一种SKU；根据价格相关信息和用户访问信息，确定同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数；根据价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数中至少一项确定同一品类SKU的价格是否合理。考虑用户访问信息，从用户角度出发确定用户感知的价格波动情况、价格竞争力以及折扣是否真实。系统全面的评估了用户对于价格的感知情况，提升判断价格是否合理的准确性，从而能够促使价格制定能够更加满足用户需求，提升用户体验。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，特别涉及一种数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
价格是影响消费者购物决定的关键因素，消费者通过感知价格的高低对企业所提供的商品的价值进行评估，进而做出购买决策。
在互联网时代，随着购物平台的增长，线上线下渠道的打通，商品价格之于消费者已经变得更加透明，企业对于价格的制定是否合理，则对企业营销的影响变得更加重要。
目前，购物平台一般通过与友商平台进行比价，来判断自身价格是否合理，进而调整价格。
发明内容
发明人发现：现有技术采用比价的方式确定自身的价格设置是否合理的方法，维度单一，不能全面考虑价格设置因素，并且从价格制定者出发，没有考虑用户体验，判断不准确，进而导致价格设置不准确、不合理。
本公开所要解决的一个技术问题是：提出一种系统全面的自动判断价格合理性的方法，提高判断的准确性。
根据本公开的一些实施例，提供的一种数据挖掘方法，包括：获取同一品类库存量单位SKU的价格相关信息以及用户访问信息，同一品类SKU中包括至少一种SKU；根据价格相关信息和用户访问信息，确定同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数；根据价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数中至少一项确定同一品类SKU的价格是否合理。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的基线价格和各个SKU的当前价格；用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；确定同一品类SKU的价格波动指数包括：根据各个SKU的当前价格与对应的基线价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格波动指数。
在一些实施例中，针对任一SKU，该SKU的当前价格与对应的基线价格差距越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格波动指数贡献越大。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；确定同一品类SKU的价格竞争指数包括：根据各个SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格竞争指数。
在一些实施例中，针对任一SKU，该SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格竞争指数贡献越大。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；确定同一品类SKU的折扣真实指数包括：根据各个SKU的页面原始价格和对应的成交价格，确定各个SKU的名义折扣；根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU的真实折扣；根据各个SKU的名义折扣和真实折扣确定同一品类SKU的折扣真实指数。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；确定同一品类SKU的折扣真实指数包括：根据各个SKU的页面原始价格和用户感知价格确定各个SKU的提价幅度；根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU是否为真实折扣SKU；根据真实折扣SKU的数量以及真实折扣SKU的提价幅度确定同一品类SKU的折扣真实指数。
在一些实施例中，在价格波动指数超出预设波动范围的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理；或者，在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理；或者，在折扣真实指数低于预设真实阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；该方法还包括：在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU；根据各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比和数量占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
在一些实施例中，价格相关信息包括：每天各个SKU的第三方平台价格和每天各个SKU的价格；该方法还包括：在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU；根据各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比和天数占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
根据本公开的另一些实施例，提供的一种数据挖掘装置，包括：信息获取模块，用于获取同一品类库存量单位SKU的价格相关信息以及用户访问信息，同一品类SKU中包括至少一种SKU；指标确定模块，用于根据价格相关信息和用户访问信息，确定同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数；合理性确定模块，用于根据价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数中至少一项确定同一品类SKU的价格是否合理。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的基线价格和各个SKU的当前价格；用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；指标确定模块用于根据各个SKU的当前价格与对应的基线价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格波动指数。
在一些实施例中，针对任一SKU，该SKU的当前价格与对应的基线价格差距越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格波动指数贡献越大。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；指标确定模块用于根据各个SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格竞争指数。
在一些实施例中，针对任一SKU，该SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格竞争指数贡献越大。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；指标确定模块用于根据各个SKU的页面原始价格和对应的成交价格，确定各个SKU的名义折扣，根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU的真实折扣，根据各个SKU的名义折扣和真实折扣确定同一品类SKU的折扣真实指数。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；指标确定模块用于根据各个SKU的页面原始价格和用户感知价格确定各个SKU的提价幅度，根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU是否为真实折扣SKU，根据真实折扣SKU的数量以及真实折扣SKU的提价幅度确定同一品类SKU的折扣真实指数。
在一些实施例中，合理性确定模块用于在价格波动指数超出预设波动范围的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理，或者，在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理，或者，在折扣真实指数低于预设真实阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；该装置还包括：第一价格调整模块，用于在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU，根据各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比和数量占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；该装置还包括：第二价格调整模块，用于在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU，根据各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比和天数占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
根据本公开的又一些实施例，提供的一种数据挖掘装置，包括：存储器；以及耦接至存储器的处理器，处理器被配置为基于存储在存储器设备中的指令，执行如前述任一个实施例的数据挖掘方法。
根据本公开的再一些实施例，提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现前述任一个实施例的数据挖掘方法的步骤。
本公开根据同一品类SKU的价格相关信息以及用户访问信息，确定价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数，进而根据三项指数中至少一项确定同一品类SKU的价格是否合理。考虑用户访问信息，从用户角度出发确定用户感知的价格波动情况、价格竞争力以及折扣是否真实。系统全面的评估了用户对于价格的感知情况，提升判断价格是否合理的准确性，从而能够促使价格制定能够更加满足用户需求，提升用户体验。
通过以下参照附图对本公开的示例性实施例的详细描述，本公开的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出本公开的一些实施例的数据挖掘方法的流程示意图。
图2示出本公开的另一些实施例的数据挖掘方法的流程示意图。
图3示出本公开的一些实施例的数据挖掘装置的结构示意图。
图4示出本公开的另一些实施例的数据挖掘装置的结构示意图。
图5示出本公开的又一些实施例的数据挖掘装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
本公开提出一种系统全面的自动判断价格合理性的方法，提高判断的准确性。下面结合图1描述本公开的数据挖掘方法。
图1为本公开数据挖掘方法一些实施例的流程图。如图1所示，该实施例的方法包括：步骤S102～S106。
步骤S102，获取同一品类SKU(库存量单位)的价格相关信息以及用户访问信息。
同一品类SKU中包括至少一种SKU。可以根据实际需求对SKU分类，例如根据SKU的用途分类，又例如根据SKU的销量或点击率对SKU分类，分为热销SKU、普通SKU、冷门SKU，又例如根据SKU对价格的敏感程度对SKU分类，分为KVI(Known Value Item，价格敏感商品)SKU、普通SKU、长尾SKU。SKU分类不限于上述所举示例。
SKU的价格相关信息例如包括SKU的历史价格、当前价格、第三方平台价格、成交价格、基线价格、用户感知价格等各种价格相关信息。用户访问信息例如包括：各个SKU的用户浏览量等信息。这些信息可以存储于数据库中，需要时直接调用。
步骤S104，根据价格相关信息和用户访问信息，确定同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数。
下面具体描述价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数的确定方法。
用户在浏览商品时通常会比对商品的历史价格和当前价格，如果波动幅度过大，会给用户造成不好的体验，降低用户购买的几率，因此，价格波动指数对于判断价格合理性比较重要。
在一些实施例中，根据各个SKU的当前价格与对应的基线价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格波动指数。SKU的当前价格即SKU的当前页面价格。SKU的基线价格可以根据实际需求设置，例如为预设周期内第一天的页面价格，或者预设周期内的平均价格等。
针对任一SKU，该SKU的当前价格与对应的基线价格差距越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格波动指数贡献越大。具体可以采用以下公式确定同一品类SKU的价格波动指数。
公式(1)中，n表示同一品类的SKU的个数，1≤i≤n，i为正整数，表示SKU的编号。表示SKU i在一个周期内的第m天的页面价格，表示SKU i的在一个周期内的基线价格，表示SKU i在一个周期内的第m天的用户浏览量。
通过公式(1)可以计算同一品类的SKU在任意一天的价格波动指数。同样还可以根据公式(1)计算第三方平台上同一品类的SKU在任意一天的价格波动指数。SKU的当前价格与对应的基线价格差距越大表示价格波动越大，WCIm过大或过小都表示价格波动过大，因此，WCIm需要在一定范围内。
用户购买商品时通常会在进行比价，价格低则对用户的吸引力强，因此，价格竞争指数也是判断价格合理性非常重要的指标。
在一些实施例中，根据各个SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格竞争指数。SKU的第三方平台价格可以通过例如爬虫技术在第三方平台抓取。
针对任一SKU，该SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格竞争指数贡献越大。具体可以采用以下公式确定同一品类SKU的价格竞争指数。
公式(2)中，n表示同一品类的SKU的个数，1≤i≤n，i为正整数，表示SKU的编号。表示本平台中SKU i在一个周期内的第m天的页面价格，表示SKU i的在一个周期内的第m天的第三方平台价格，表示本平台中SKU i在一个周期内的第m天的用户浏览量。
通过公式(2)可以计算同一品类的SKU在任意一天的价格竞争指数。将公式(2)中的页面价格替换为成交价格，则可以计算同一品类的SKU在任意一天的成交价格竞争指数，也可以作为价格竞争指数进行评估。通过公式(2)可以看出，SKU在第三方平台价格与当前价格比值大于1的情况下，表示本平台的价格低于第三方平台价格，本平台价格竞争力大，反之，本平台价格竞争力小。
购物平台通常会进行各种形式的促销活动，促销活动可以吸引用户，但是有时会在进行促销前提高页面价格，实际促销力度并没有宣传的那么大，如果用户感知到促销不是真实促销，会降低用户的购买欲望。因此，折扣真实指数也是评价当前价格合理性的重要指标。
在一些实施例中，根据各个SKU的页面原始价格和对应的成交价格，确定各个SKU的名义折扣；根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU的真实折扣；根据各个SKU的名义折扣和真实折扣确定同一品类SKU的折扣真实指数。
在一些实施例中，根据各个SKU的页面原始价格和用户感知价格确定各个SKU的提价幅度；根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU是否为真实折扣SKU；根据真实折扣SKU的数量以及真实折扣SKU的提价幅度确定同一品类SKU的折扣真实指数。
折扣真实指数可以有多种表示方法，例如可以将真实折扣SKU占同一品类SKU的数量比例作为折扣真实指数；或者，将同一品类的各个SKU的平均真实折扣与各个SKU的平均名义折扣的比值作为折扣真实指数；或者，在同一品类中，可以将真实折扣SKU中，进行提价的SKU占真实折扣SKU的数量比例作为折扣真实指数；或者，将在同一品类中，可以将真实折扣SKU的平均提价幅度作为折扣真实指数。
具体的，可以根据以下各个公式确定同一品类SKU的折扣真实指数。
在一些实施例中，可以根据以下公式确定同一品类SKU的折扣真实指数。
公式(3)中，表示同一品类中在一个周期内的第m天真实折扣SKU的数量，表示在一个周期内的第m天促销的SKU的数量。λ(i&m)可以作为一项折扣真实指数。真实折扣SKU即为成交价格低于用户感知价格的SKU。
通过公式(3)可以看出λ(i&m)越大即折扣真实指数越大，则用户感知的真实折扣商品越多，体验越好。
在一些实施例中，可以根据以下公式确定同一品类SKU的折扣真实指数。
公式(4)中，Dinput(i&m)表示同一品类中第i个SKU在一个周期内的第m天的名义折扣，i为正整数，表示SKU的编号。表示SKUi在一个周期内的第m天的页面原始价格，表示SKU i在一个周期内的第m天的成交价格。
公式(5)中，Dactual(i&m)表示同一品类中第i个SKU在一个周期内的第m天的真实折扣，i为正整数，表示SKU的编号。表示SKU i在一个周期内的第m天的用户感知价格，表示SKUi在一个周期内的第m天的成交价格。是根据历史价格统计得到的，例如，向前追溯一段时间出现的页面价格点，寻找出现频率最高的价格点作为用户感知价格；若同时多个价格点出现频率超过阈值，取最低价作为用户感知价格。
公式(6)中，Average(Dactual(i&m))表示同一品类中各个SKU对应的真实折扣Dactual(i&m)的均值，Average(Dinput(i&m))同一品类中各个SKU对应的名义折扣Dinput(i&m)的均值。k(i&m)可以作为一项折扣真实指数。
通过公式(6)可以看出k(i&m)越大即折扣真实指数越大，则用户感知的真实折扣越大，体验越好。
进一步，公式(6)可以针对同一品类SKU中真实折扣SKU计算k(i&m)，即Average(Dactual(i&m))表示同一品类中真实折扣SKU对应的真实折扣Dactual(i&m)的均值，Average(Dinput(i&m))同一品类中真实折扣SKU对应的名义折扣Dinput(i&m)的均值。
可以将公式(3)中的折扣真实指数与公式(6)中的折扣真实指数结合使用，可以根据公式(3)判断真实折扣SKU的数量占总的SKU数量的比例，同时根据公式(6)判断真实折扣SKU中，真实折扣和名义折扣的比值，从而判断各个SKU的价格是否合理。
在一些实施例中，可以根据以下公式确定同一品类SKU的折扣真实指数。
公式(7)中，Dincrease(i&m)表示同一品类中第i个SKU在一个周期内的第m天的提价幅度，i为正整数，表示SKU的编号。表示SKUi在一个周期内的第m天的页面原始价格，表示SKU i在一个周期内的第m天的用户感知价格，是根据历史价格统计得到的。
公式(8)中，表示同一品类中在一个周期内的第m天真实折扣SKU的数量，if(Dincrease＞Thr)表示同一品类中在一个周期内的第m天真实折扣SKU中提价幅度大于阈值Thr的SKU的数量。uα(i&m)可以作为一项折扣真实指数。
通过公式(8)可以看出，uα(i&m)越大即折扣真实指数越大，则用户感知的提价商品越少，体验越好。
进一步，公式(8)可以针对同一品类中不同促销形式的SKU进行计算。例如，公式(8)可以针对总价类促销(即满减促销形式)的SKU进行应用。表示同一品类的总价类促销SKU中在一个周期内的第m天真实折扣SKU的数量，if(Dincrease＞Thr)表示同一品类总价类促销SKU中在一个周期内的第m天真实折扣SKU中提价幅度大于阈值Thr的SKU的数量。
公式(8)可以结合公式(3)和(6)共同应用。可以根据公式(3)判断真实折扣SKU的数量占总的SKU数量的比例，同时根据公式(6)判断真实折扣SKU中，真实折扣和名义折扣的比值，进一步，根据公式(8)判断某一具体促销形式的SKU中，提价幅度大于阈值的SKU的数量占比，从而判断各个SKU的价格是否合理。
ub(i&m)＝1/Average[Dincrease，if(Dincrease＞Thr)] (9)
公式(9)中，Average[Dincrease,if(Dincrease＞Thr)]表示同一品类中在一个周期内的第m天提价幅度大于阈值Thr的SKU的提价幅度均值。ub(i&m)可以作为一项真实折扣指数。
通过公式(9)可以看出，ub(i&m)越大即折扣真实指数越大，则用户感知的提价幅度越小，体验越好。
进一步，公式(9)可以针对同一品类中不同促销形式的SKU进行计算。例如，公式(9)可以针对总价类促销(即满减促销形式)的SKU进行应用。Average[Dincrease,if(Dincrease＞Thr)]表示同一品类总价类促销SKU中在一个周期内的第m天提价幅度大于阈值Thr的SKU的提价幅度均值。
公式(9)可以结合公式(3)、(6)和(8)共同应用。可以根据公式(3)判断真实折扣SKU的数量占总的SKU数量的比例，同时根据公式(6)判断真实折扣SKU中，真实折扣和名义折扣的比值，进一步，根据公式(8)判断某一具体促销形式的SKU中，提价幅度大于阈值的SKU的数量占比，同时，判断某一具体促销形式的SKU的平均提价幅度，从而判断各个SKU的价格是否合理。
步骤S106，根据价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数中至少一项确定同一品类SKU的价格是否合理。
可以针对不同的价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数设置不同的阈值或预设范围。例如，设置预设波动范围、预设竞争阈值、预设真实阈值等。当三项指数中有一项超出预设范围或低于阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理。只有当三项指数都符合预设范围或阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格合理。即，在价格波动指数超出预设波动范围的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理；或者，在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理；或者，在折扣真实指数低于预设真实阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理。
通过公式(1)-(9)以及对应的实施例，可以确定同一品类的SKU每天的价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数，可以实时绘制三项指数的曲线进行观测。进一步，通过设置三项指数分别对应的预设范围或阈值，可以判断同一品类SKU的价格是否合理。在判断价格是否合理后还可以进一步确定是否需要调整SKU的价格以及调整哪些SKU的价格。下面进行具体描述。
如公式(1)部分实施例所提到的，根据公式(1)同样可以计算同一品类SKU在第三方平台的价格波动指数。在本平台的同一品类SKU的价格波动指数超出预设范围的情况下，可以将本平台的同一品类SKU的价格波动指数和该品类SKU的在第三方平台的价格波动指数进行比对，如果本平台的价格波动指数低于第三方平台的价格波动指数，可以暂时不进行调整。如果本平台和第三方平台价格波动都较大可能是商品厂商调价等原因造成，可以进一步进行观察。
价格波动与促销和促销进行提价有一定的关联，在确定同一品类SKU的价格波动指数超出预设范围的情况下，可以进一步检测折扣真实指数，如果各项折扣真实指数均高于阈值，则表明不是促销提价引起的价格波动，可以暂时不进行调整。如果各项折扣真实指数出现低于阈值的情况，则需要对价格进行调整。
进一步，根据公式(3)至(9)以及对应的实施例，可以计算同一品类中所有SKU的折扣真实指数，也可以进一步计算真实折扣SKU的折扣真实指数，还可以计算某一特定促销形式的SKU的折扣真实指数，可以逐步排查是否为某一特定促销形式的SKU的折扣真实指数低于阈值造成价格波动较大，同时用户感知的折扣真实度较低，从而对该特定促销形式的SKU的价格进行调整，将价格波动指数调整到预设范围内。
价格竞争指数低于预设竞争阈值，则表明本平台的价格相对于第三方平台没有竞争力，可以进行降价或促销调整。在进行降价时需要参考价格波动指数，使降价幅度不能超过预设波动范围。在进行促销时，则需要参考折扣真实指数，使各项折扣真实指数高于预设真实阈值。
进一步，还可以将同一品类SKU划分为不同档次的SKU，在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定是否调整价格以及调整哪些SKU的价格。具体的，可以根据点击率或销量将同一品类的被划分为不同档次的SKU，例如划分为头部SKU，腰部SKU和尾部SKU。进一步，在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比，根据各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比和数量占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
可以根据以下公式确定每个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比。
公式(10)中，表示一个周期内的第m天，同一品类的同一档次的SKU的数量，表示一个周期内的第m天，同一品类的同一档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量。
例如在头部SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比超过头部数量占比阈值，则表明热销商品中价格比第三方平台价格高的商品占大多数，热销商品对用户购买的影响较大，因此，需要对这部分商品进行价格调整。在尾部SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比超过尾部数量占比阈值，则表明冷门商品中价格比第三方平台价格高的商品占大多数，冷门商品对用户购买的影响不大，因此，可以暂时不对这部分商品进行价格调整。在腰部SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比超过腰部数量占比阈值，则表明普通商品中价格比第三方平台价格高的商品占大多数，普通商品可以根据实际需求确定是否要进行价格调整。
在一些实施例中，在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比，根据各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比和天数占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
可以根据以下公式确定各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比。
公式(11)中，表示一个周期内的总天数，表示一个周期内，SKU i的当前价格比第三方平台价格高的天数。
通过公式(11)可以计算每个SKU的当前价格比第三方平台价格高的天数。在该SKU为头部SKU的情况下，价高天数较多则对用户的购买影响较大，因此，需要对该商品进行价格调整。在该SKU为尾部SKU的情况下，价高天数较多对用户的购买影响也不大，可以暂时不进行价格调整。在该SKU为腰部SKU的情况下，可以根据实际需求确定是否调整价格。
如公式(3)至(9)以及对应的实施例中描述的，可以计算同一品类中所有SKU的折扣真实指数，也可以进一步计算真实折扣SKU的折扣真实指数，还可以计算某一特定促销形式的SKU的折扣真实指数，可以逐步排查是否为某一特定促销形式的SKU的折扣真实指数低于阈值，进而将该特定促销形式的SKU的价格进行调整，提高折扣真实指数。在调整时需要保证价格波动指数在预设范围内，并尽量保证价格竞争指数高于阈值。
通过上述实施例可以看出，本公开中在确定价格是否合理时，不仅参考一天的价格情况，还从整体考虑用户对在一定时期内形成的价格印象，例如，考虑SKU价高天数等。不仅参考一个SKU的价格情况，还考虑一类SKU对用户的整体感知。系统全面的考虑用户的感受，并多方位评判价格的合理性。上述实施例的方法可以通过价格预警系统实现，并对接价格调整系统，实现调价前动态监控价格的合理性，及时发现价格设置不合理的现象，输出对应的SKU至价格调整系统进行调价。
上述实施例的方法，根据同一品类SKU的价格相关信息以及用户访问信息，确定价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数，进而根据三项指数中至少一项确定同一品类SKU的价格是否合理。考虑用户访问信息，从用户角度出发确定用户感知的价格波动情况、价格竞争力以及折扣是否真实。系统全面的评估了用户对于价格的感知情况，提升判断价格是否合理的准确性，从而能够促使价格制定能够更加满足用户需求，提升用户体验。
下面结合图2描述本公开数据挖掘方法的另一些实施例。
图2为本公开数据挖掘方法另一些实施例的流程图。如图2所示，该实施例的方法包括：步骤S202～S208。
步骤S202，获取同一品类SKU的价格相关信息以及用户访问信息。
对于当前购物平台的海量数据，可以首先将价格相关信息存储于数据库中，在应用时使用Hive查询语句查询商品表，匹配表，友商价格表，促销表，订单表，品类表等，获取近期的各种价格相关信息和用户访问信息，使用Hive SQL加工处理成数据中间表，并上传到安装了R，Python和Hive的服务器上。在服务器上用R和Python对数据进行预处理，剔除异常值，填补缺失值。
步骤S204，根据价格相关信息和用户访问信息，确定当前周期同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数。
周期例如为1天。
步骤S206，判断价格波动指数是否超出预设波动范围，价格竞争指数是否低于预设竞争阈值，折扣真实指数是否低于预设真实阈值，在价格波动指数超出预设波动范围或价格竞争指数低于预设竞争阈值或折扣真实指数低于预设真实阈值的情况下，执行步骤S208，否则，进入下一周期，返回S202，重新开始执行。
步骤S208，发出价格不合理报警，将价格不合理的SKU输出。
可以根据前述实施例进一步确定具体哪些SKU价格不合理，哪项指数价格不合理，以及如何进行调整。例如，输出SKU001～010的价格不合理，价格竞争指数低，需要进行降价。还可以动态输出价格波动曲线，价格竞争曲线和折扣真实曲线等图形，以及第三方平台中相应的价格、各项指数或曲线。供工作人员直观分析。
本公开还提供一种数据挖掘装置，下面结合图3进行描述。
图3为本公开数据挖掘装置的一些实施例的结构图。如图3所示，该实施例的装置30包括：信息获取模块302，指标确定模块304，合理性确定模块306。
信息获取模块302，用于获取同一品类库存量单位SKU的价格相关信息以及用户访问信息，同一品类SKU中包括至少一种SKU。信息获取模块302例如执行步骤S102的方法。
指标确定模块304，用于根据价格相关信息和用户访问信息，确定同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数。指标确定模块304例如执行步骤S104的方法。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的基线价格和各个SKU的当前价格；用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；指标确定模块304用于根据各个SKU的当前价格与对应的基线价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格波动指数。
进一步，针对任一SKU，该SKU的当前价格与对应的基线价格差距越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格波动指数贡献越大。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；指标确定模块304用于根据各个SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定同一品类SKU的价格竞争指数。
进一步，针对任一SKU，该SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格竞争指数贡献越大。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；指标确定模块304用于根据各个SKU的页面原始价格和对应的成交价格，确定各个SKU的名义折扣，根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU的真实折扣，根据各个SKU的名义折扣和真实折扣确定同一品类SKU的折扣真实指数。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；指标确定模块304用于根据各个SKU的页面原始价格和用户感知价格确定各个SKU的提价幅度，根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU是否为真实折扣SKU，根据真实折扣SKU的数量以及真实折扣SKU的提价幅度确定同一品类SKU的折扣真实指数。
合理性确定模块306，用于根据价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数中至少一项确定同一品类SKU的价格是否合理。合理性确定模块306例如执行步骤S106的方法。
在一些实施例中，合理性确定模块306用于在价格波动指数超出预设波动范围的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理，或者，在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理，或者，在折扣真实指数低于预设真实阈值的情况下，确定同一品类SKU的价格不合理。
在一些实施例中，价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；数据挖掘装置30还可以包括：第一价格调整模块308，用于在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU，根据各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比和数量占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
数据挖掘装置30还可以包括：第二价格调整模块310，用于在价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU，根据各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比和天数占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
本公开的实施例中的数据挖掘装置可各由各种计算设备或计算机系统来实现，下面结合图4以及图5进行描述。
图4为本公开数据挖掘装置的一些实施例的结构图。如图1所示，该实施例的装置40包括：存储器410以及耦接至该存储器410的处理器420，处理器420被配置为基于存储在存储器410中的指令，执行本公开中任意一些实施例中的数据挖掘方法。
其中，存储器410例如可以包括系统存储器、固定非易失性存储介质等。系统存储器例如存储有操作系统、应用程序、引导装载程序(Boot Loader)、数据库以及其他程序等。
图5为本公开数据挖掘装置的另一些实施例的结构图。如图5所示，该实施例的装置50包括：存储器510以及处理器520，分别与存储器410以及处理器420类似。还可以包括输入输出接口530、网络接口540、存储接口550等。这些接口530，540，550以及存储器510和处理器520之间例如可以通过总线560连接。其中，输入输出接口530为显示器、鼠标、键盘、触摸屏等输入输出设备提供连接接口。网络接口540为各种联网设备提供连接接口，例如可以连接到数据库服务器或者云端存储服务器等。存储接口550为SD卡、U盘等外置存储设备提供连接接口。
本领域内的技术人员应当明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解为可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的较佳实施例，并不用以限制本公开，凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (22)
1.一种数据挖掘方法，包括：
获取同一品类库存量单位SKU的价格相关信息以及用户访问信息，所述同一品类SKU中包括至少一种SKU；
根据所述价格相关信息和用户访问信息，确定所述同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数；
根据所述价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数中至少一项确定所述同一品类SKU的价格是否合理。
2.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的基线价格和各个SKU的当前价格；所述用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；
所述确定所述同一品类SKU的价格波动指数包括：
根据各个SKU的当前价格与对应的基线价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定所述同一品类SKU的价格波动指数。
3.根据权利要求2所述的数据挖掘方法，其中，
针对任一SKU，该SKU的当前价格与对应的基线价格差距越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格波动指数贡献越大。
4.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；所述用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；
所述确定所述同一品类SKU的价格竞争指数包括：
根据各个SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定所述同一品类SKU的价格竞争指数。
5.根据权利要求4所述的数据挖掘方法，其中，
针对任一SKU，该SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格竞争指数贡献越大。
6.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；
所述确定所述同一品类SKU的折扣真实指数包括：
根据各个SKU的页面原始价格和对应的成交价格，确定各个SKU的名义折扣；
根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU的真实折扣；
根据各个SKU的名义折扣和真实折扣确定所述同一品类SKU的折扣真实指数。
7.根据权利要求6所述的数据挖掘方法，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；
所述确定所述同一品类SKU的折扣真实指数包括：
根据各个SKU的页面原始价格和用户感知价格确定各个SKU的提价幅度；
根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU是否为真实折扣SKU；
根据真实折扣SKU的数量以及真实折扣SKU的提价幅度确定所述同一品类SKU的折扣真实指数。
8.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其中，
在所述价格波动指数超出预设波动范围的情况下，确定所述同一品类SKU的价格不合理；
或者，在所述价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定所述同一品类SKU的价格不合理；
或者，在所述折扣真实指数低于预设真实阈值的情况下，确定所述同一品类SKU的价格不合理。
9.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其中，所述价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；
所述方法还包括：
在所述价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU；
根据各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比和数量占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
10.根据权利要求1所述的数据挖掘方法，其中，所述价格相关信息包括：每天各个SKU的第三方平台价格和每天各个SKU的价格；
所述方法还包括：
在所述价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU；
根据各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比和天数占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
11.一种数据挖掘装置，包括：
信息获取模块，用于获取同一品类库存量单位SKU的价格相关信息以及用户访问信息，所述同一品类SKU中包括至少一种SKU；
指标确定模块，用于根据所述价格相关信息和用户访问信息，确定所述同一品类SKU的价格波动指数、价格竞争指数以及折扣真实指数；
合理性确定模块，用于根据所述价格波动指数、价格竞争指数和折扣真实指数中至少一项确定所述同一品类SKU的价格是否合理。
12.根据权利要求11所述的数据挖掘装置，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的基线价格和各个SKU的当前价格；所述用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；
所述指标确定模块用于根据各个SKU的当前价格与对应的基线价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定所述同一品类SKU的价格波动指数。
13.根据权利要求12所述的数据挖掘装置，其中，
针对任一SKU，该SKU的当前价格与对应的基线价格差距越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格波动指数贡献越大。
14.根据权利要求11所述的数据挖掘装置，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；所述用户访问信息包括：各个SKU的用户浏览量；
所述指标确定模块用于根据各个SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值，以及各个SKU的用户浏览量确定所述同一品类SKU的价格竞争指数。
15.根据权利要求14所述的数据挖掘装置，其中，
针对任一SKU，该SKU的第三方平台价格与对应的当前价格的比值越大，并且该SKU的用户浏览量越大，则该SKU对其所属品类商品的价格竞争指数贡献越大。
16.根据权利要求11所述的数据挖掘装置，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；
所述指标确定模块用于根据各个SKU的页面原始价格和对应的成交价格，确定各个SKU的名义折扣，根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU的真实折扣，根据各个SKU的名义折扣和真实折扣确定所述同一品类SKU的折扣真实指数。
17.根据权利要求16所述的数据挖掘装置，其中，
所述价格相关信息包括：各个SKU的页面原始价格、各个SKU的成交价格和各个SKU的用户感知价格；
所述指标确定模块用于根据各个SKU的页面原始价格和用户感知价格确定各个SKU的提价幅度，根据各个SKU的用户感知价格和对应的成交价格，确定各个SKU是否为真实折扣SKU，根据真实折扣SKU的数量以及真实折扣SKU的提价幅度确定所述同一品类SKU的折扣真实指数。
18.根据权利要求11所述的数据挖掘装置，其中，
所述合理性确定模块用于在所述价格波动指数超出预设波动范围的情况下，确定所述同一品类SKU的价格不合理，或者，在所述价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定所述同一品类SKU的价格不合理，或者，在所述折扣真实指数低于预设真实阈值的情况下，确定所述同一品类SKU的价格不合理。
19.根据权利要求11所述的数据挖掘装置，其中，所述价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；
所述装置还包括：
第一价格调整模块，用于在所述价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU，根据各个档次的SKU中当前价格比第三方平台价格高的SKU的数量占比和数量占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
20.根据权利要求11所述的数据挖掘装置，其中，所述价格相关信息包括：各个SKU的第三方平台价格和各个SKU的当前价格；
所述装置还包括：
第二价格调整模块，用于在所述价格竞争指数低于预设竞争阈值的情况下，确定各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比，其中，同一品类SKU根据点击率或销量被划分为不同档次的SKU，根据各个档次的SKU中价格比第三方平台价格高的天数占比和天数占比阈值，确定是否调整SKU的价格。
21.一种数据挖掘装置，包括：
存储器；以及
耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器设备中的指令，执行如权利要求1-10任一项所述的数据挖掘方法。
22.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711306866.5A CN109903070A (zh) | 2017-12-11 | 2017-12-11 | 数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711306866.5A CN109903070A (zh) | 2017-12-11 | 2017-12-11 | 数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109903070A true CN109903070A (zh) | 2019-06-18 |
Family
ID=66942134
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711306866.5A Pending CN109903070A (zh) | 2017-12-11 | 2017-12-11 | 数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109903070A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113378057A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 珠海必要工业科技股份有限公司 | 一种信息提示方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN113781148A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-12-10 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种展示物品确定方法和装置 |
| CN117911060A (zh) * | 2023-12-01 | 2024-04-19 | 电能易购(北京)科技有限公司 | 一种电子商务交易用竞品商品价格对比系统 |
-
2017
- 2017-12-11 CN CN201711306866.5A patent/CN109903070A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113781148A (zh) * | 2020-11-24 | 2021-12-10 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种展示物品确定方法和装置 |
| CN113781148B (zh) * | 2020-11-24 | 2024-09-24 | 北京沃东天骏信息技术有限公司 | 一种展示物品确定方法和装置 |
| CN113378057A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 珠海必要工业科技股份有限公司 | 一种信息提示方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN117911060A (zh) * | 2023-12-01 | 2024-04-19 | 电能易购(北京)科技有限公司 | 一种电子商务交易用竞品商品价格对比系统 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Ferguson et al. | How should a firm manage deteriorating inventory? | |
| US8374906B1 (en) | Method and system for generating pricing recommendations | |
| US9672554B2 (en) | Methods and systems for deriving a score with which item listings are ordered when presented in search results | |
| US8234225B2 (en) | Price optimization system and process for recommending product price changes to a user based on analytic modules calculating price recommendations independently | |
| Polatoglu et al. | Optimal procurement policies under price-dependent demand | |
| Wen et al. | Pricing and collection rate decisions in a closed-loop supply chain considering consumers’ environmental responsibility | |
| US20030220773A1 (en) | Market response modeling | |
| US20080189632A1 (en) | Severity Assessment For Performance Metrics Using Quantitative Model | |
| CN107665448A (zh) | 用于确定消费贡献价值的方法、装置以及存储介质 | |
| US20130151423A1 (en) | Valuation of data | |
| Huang et al. | Regression-based Monte Carlo methods for stochastic control models: Variable annuities with lifelong guarantees | |
| US11593305B2 (en) | Data conversion and distribution systems | |
| CN109903070A (zh) | 数据挖掘方法、装置以及计算机可读存储介质 | |
| CA3158365A1 (en) | Risk supervision method for commodity purchase prices and system thereof | |
| JPWO2017221448A1 (ja) | 情報処理装置、情報処理方法およびプログラム | |
| CN106251178A (zh) | 数据挖掘方法以及装置 | |
| US9189816B1 (en) | Budget planner for softlines | |
| Quan et al. | Effects of consumers’ strategic behavior and psychological satisfaction on the retailer’s pricing and inventory decisions | |
| Wen et al. | Dynamic capacity management with uncertain demand and dynamic price | |
| Wang et al. | Dynamic pricing in B2C based on online product reviews | |
| CN110111147A (zh) | 一种基于信任评估机制与回滚交易的商场积分方法及实现所述方法的系统 | |
| CN117670404A (zh) | 用于智能展示终端的智能零售管理系统及方法 | |
| CN112150179B (zh) | 一种信息推送方法和装置 | |
| Chen | The market for attention | |
| US20130103458A1 (en) | Markdown optimization system using a reference price |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190618 |