[发明专利]基于统计模型的商品动态定价方法

说明书

技术领域

电子商务领域或传统购物领域，商品购物等。 

背景技术

目前，公知的电子商务网站商品价格都是采取静态的定价方式，不会根据用户购买数量进行动态调整优惠。 

发明内容

为了克服现有电子商务网站商品价格都是采取静态的定价方式, 本发明提出一种基于统计模型商品动态定价方法，而且能动态的根据所有用户购买商品数量（或者购买用户数量）进行动态定价方式，或者根据模型决定返利，返券的多少，所有用户购买商品数量越低，商品价格越低，优惠力度越大，。 

  

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：根据所统计一段时间时间内，用户购买商品数量（或者购买用户数量）动态的决定商品价格或返券，返利的多少，通过构建适当的数学统计模型，建立线性或者非线性的降价模型或者返券，返利方法。

  

本发明的有益效果是，可以在大量用户购买商品数量较多时，为用户争取到最大的优惠折扣商品价格，使得商品出货量增大，降低成本，使消费者用户得到更加灵活实惠的价格。

我们的动态定价方式优于现在电子商务商品静态定价方法，将来会部分逐步取代现有的静态定价方法，流行于各大电子商务网站，B2C/B2B/C2C电子购物网站，电子商城，商场等。 

  

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。 

规定一个时间段内，约定购买人数和折扣成正比，买的人越多折扣越大，越便宜，制定一个折扣价格数学模型，比如说一个手机，约定一周内，起始价格是2012，如果用户商品购买数量为10万，折扣价格是1900，那么在0和10万购买者之间建立线性（或非线性的，如二次曲线）动态递减价格模型，如商品购买数量为5万人，那么价格为 

2012-(2012-1900)*(50000/100000)=2012-112*(1/2)=1900+56=1956,

其中2012为基准价格，112为价格差，(1/2)为线性模型折扣比率。

y=b-ax=2012-(112/100000)x 其中x为购买数量 

或者建立其它非线性的降价模型：双曲线或二次曲线等非线性动态降价模型

如非线性双曲线动态商品定价模型：

y=a/(x+b)=(1900*100000)/[x+(1900*100000/2012)]

非线性二次曲线动态商品定价模型：

y=b-ax²=2012-[112/(10000)²]*x²

还可以建立多段的降价模型，每一段购买商品数量降价幅度不一样，起始价格是2012，如果用户商品购买数量为10万，折扣价格是1900，当用户商品购买数量为20万，折扣价格是1800，

可建立多段的线性降价模型为

第一段1~10000：y₁=b₁-a₁x=2012-(112/100000)x

第二段 100001~200000：y₂=b₂-a₂x=2000-(100/100000)x

图1是线性动态商品定价示意图。

  

图2是非线性双曲线动态商品定价示意图。

图3是非线性二次曲线动态商品定价示意图。 

  

图4是多段线性曲线动态商品定价示意图