收益管理视角下大数据技术在电商平台动态定价中的应用

［摘 要］随着互联网和电子商务的蓬勃发展，电商平台已成为现代商业的重要载体。文章从收益管理视角出发，探讨大数据技术在电商平台动态定价中的应用。首先阐述收益管理的概念，分析收益管理在电商平台中的应用现状，然后介绍动态定价在电商收益管理中的战略地位，最后从顾客分群与差异化定价、需求预测与定价优化、竞争对手价格监测与策略调整等方面分析大数据驱动下电商平台动态定价的具体策略。

［关键词］电商平台；收益管理；动态定价；大数据技术

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2024.18.031

［中图分类号］F724.6；F274 ［文献标识码］A ［文章编号］1673-0194（2024）18-00-03

0 引 言

随着互联网技术的快速发展和电子商务的蓬勃发展，电商平台已成为现代商业的重要载体。收益管理作为一种先进的管理理念和方法，通过需求预测、定价优化、库存控制等手段，在业态灵活的电商行业得到了广泛应用。在收益管理的诸多策略中，动态定价是指根据市场需求、竞争形势、成本变动等因素，动态调整商品或服务的价格，以达到收益最大化的目的，可以快速响应市场变化，精准匹配消费者需求，从而有效提升电商平台的竞争力和盈利能力。然而，动态定价的实施并非易事。它要求电商平台具备强大的数据采集、分析和决策能力，能够从海量的用户行为、交易记录、市场数据中提取有价值的信息，并将其转化为最优的定价策略，这就要求电商平台必须用好大数据技术。本文从多个角度探讨大数据技术在电商平台动态定价与收益管理中的应用，以期为相关理论研究和产业发展提供帮助。

1 电商平台收益管理概述和应用现状

1.1 收益管理的内涵

收益管理是一种先进的管理理念和方法，最早起源于20世纪70年代的美国航空业，当时，美国航空公司为应对“低价”竞争对手的冲击，开始采用灵活的票价策略，根据市场需求动态调整票价，以提高客座率和收益。随后，收益管理逐渐发展成为一门系统化的管理学科，在酒店、租车、零售等行业得到广泛应用。

从本质上来看，收益管理是一种需求管理决策，即企业如何通过价格杠杆和数量控制，在动态多变的市场环境中实现收益最大化。具体而言，收益管理包含3个核心要素。第一，差异化定价。企业根据顾客的特征、需求和支付意愿，制定差异化的价格策略，对不同的细分市场收取不同的价格，改革“同价同质”的传统定价模式。第二，动态库存控制。企业根据对未来需求的预测，动态调整不同价格等级产品的库存水平，确保有限的资源能够产生最大的收益。第三，需求预测。收集和分析历史销售数据、市场信息、用户行为等多维度数据，利用统计学模型和机器学习算法，科学预测不同细分市场的需求。收益管理的理念突破了传统的成本导向定价和静态库存管理，代表了现代企业管理的新思路和新高度。

1.2 收益管理在电商平台中的应用现状

随着电子商务的蓬勃发展，越来越多的电商平台开始将收益管理作为提升经营绩效的重要手段。与传统零售业相比，电商平台具有独特的优势，如海量的用户数据、灵活的定价机制、实时的市场反馈等，其应用具体表现如下。一是个性化定价的普及。根据消费者的特征、行为和偏好，如浏览历史、购买记录、支付习惯等，构建精准的用户画像，进而为其制定“千人千面”的价格策略。二是动态库存管理的优化。与实体零售不同，电商平台往往采用前置仓模式，即将商品提前备好，根据需求预测和订单情况动态调整库存水平，这种模式可以提高供应链效率，减少过期库存，但这也对电商平台的库存优化能力提出了更高要求，库存优化还需要与供应链上下游密切协同，如何在复杂的供应网络中实现信息共享、利益平衡、风险管控成为一大难题［1］。三是预测市场需求。只有对消费者的需求有深刻洞察和预判，电商平台才能制定合理的定价策略和库存计划，实现收益最大化。然而，在动态多变的电商环境中，需求预测面临诸多不确定性，如用户偏好的快速转变、竞争格局的频繁变化、突发事件的冲击影响等，给传统的预测方法带来了较大的挑战。

2 动态定价在电商收益管理中的战略地位

在电商平台的收益管理体系中，动态定价是连接需求侧和供给侧的纽带，直接影响着电商平台的收益水平、市场竞争力和用户体验。与固定定价模式不同，动态定价可以根据市场需求、用户特征、竞争态势等因素，实时调整商品价格，最大限度匹配用户的支付意愿，提升平台的议价能力和收益水平。从博弈论的角度来看，动态定价是电商平台通过对用户偏好、竞争对手行为、市场供需关系等多重博弈因素的动态优化求解，在复杂市场环境中寻求“纳什均衡”的有效策略［2］。从资源基础理论的角度来看，在激烈的电商市场竞争中，动态定价能力已成为电商平台的核心竞争力之一，拥有先进的动态定价系统，意味着电商平台可以快速感知市场变化，灵活调整经营策略，以更低的成本获取更高的收益，从而在竞争中脱颖而出。从用户侧来看，动态定价是电商平台实现“用户价值共创”的有效途径，个性化的定价方案可以提高用户的消费效用，提高用户的忠诚度和生命周期价值，为电商平台创造长期、稳定的收益来源。

3 大数据驱动下电商平台动态定价的具体策略

3.1 顾客分群与差异化定价

电商平台要实现收益最大化，关键在于制定精准、灵活的定价策略，深入洞察顾客的特征和需求。通过分析用户的浏览、搜索、购买、评论等行为数据，电商平台可以全方位了解用户的偏好、习惯、价格敏感度等特征。在此基础上，运用先进的数据挖掘和机器学习算法，如K-means聚类、层次聚类、谱聚类等，将用户划分为不同的细分群体。每个群体都有其独特的人口统计属性、行为模式和心理特征，对于不同的顾客群体，可以推出差异化促销优惠，增强用户黏性。为此，电商平台必须优化分群算法，完善用户画像。电商平台可以引入机器学习领域的新技术，如深度学习、强化学习、迁移学习等，自动发现顾客分群的关键特征，揭示群体之间的差异性和相似性。同时，电商平台还可以整合多维度的数据，如用户的社交网络数据、位置数据、设备数据等，绘制高度细化、多层次的用户画像，刻画用户全景式的特征和需求。这种数据驱动的用户洞察，可以极大地提高顾客分群的精准度和稳健性。此外，借助个性化推荐技术，电商平台可以进一步提升差异化定价的效果。通过协同过滤、基于内容推荐等算法，电商平台可以根据不同顾客群体的特征，向其推送个性化的商品和价格组合。

3.2 需求预测与定价优化

动态定价的核心在于根据市场需求的变化实时调整商品价格，以实现收益最大化。而准确预测市场需求则是制定最优定价策略的前提和基础。电商平台要想洞察未来，必须深入挖掘历史销售数据中蕴含的价值，运用先进的统计学和机器学习方法，构建科学、稳健的需求预测模型。在需求预测领域，时间序列分析和回归分析是两种经典的统计学方法。时间序列分析通过分析商品历史销量数据的时间趋势、周期性、季节性等特征，可以推测未来一段时期的需求走势。而回归分析则可以揭示商品需求与价格、促销、节假日等因素之间的定量关系，进而预测在不同的影响因素组合下的销量水平。电商平台可以综合运用ARIMA、SARIMA、VAR等多种时间序列模型，以及线性回归、Logistic回归、Poisson回归等回归模型，从不同角度对商品需求进行建模和预测。传统的统计学方法往往基于一些强假设，如数据的平稳性、误差的独立同分布性等，在面对电商场景下的海量数据时，电商平台可以引入机器学习领域的新技术，如因果推断、交叉验证、集成学习等技术，优化需求预测模型。在需求预测的基础上，制定最优的定价策略需要运用优化领域的理论和算法。动态规划是求解多阶段决策问题的经典方法，可以将一个复杂的定价问题分解为一系列相互关联的子问题，通过不断求解这些子问题，得到整个问题的最优解。在电商动态定价中，电商平台可以将销售时间划分为多个阶段，每个阶段根据当前的需求状态和库存水平来决定阶段内的最优价格，确保整个销售期的利润最大化。近年来，强化学习在动态定价领域受到了广泛关注。与传统的优化方法不同，强化学习不需要预先知道系统的转移概率和奖励函数，而是通过智能体与环境的持续交互，不断学习和优化策略［3］，这种“边分析边学习”的特点，使其能够很好地适应复杂多变的电商场景。

3.3 竞争对手价格监测与策略调整

电商市场是一个“多玩家”的博弈场，竞争对手的定价行为直接影响到己方的市场份额和利润水平。在激烈的电商市场竞争中，及时监测竞争对手的价格动态，并据此调整自身的定价策略，是保持竞争优势的关键。大数据技术为电商平台提供了全新的视角和工具，使其能够实时洞察竞争态势，动态优化定价决策。网络爬虫技术是竞争对手价格监测的“利器”，电商平台可以部署高度定制化的爬虫程序，针对性地采集竞争对手的价格数据，包括商品的原价、折扣价、促销力度等，调整设置智能的爬取规则和频率，可以在最短的时间内获取竞品价格信息，从而全面掌握市场价格走势。然而，价格只是竞争态势评估的一个维度。电商平台要想全面了解竞品的市场表现和消费者反响，还需要深入分析用户评论、口碑等非结构化数据。这就需要运用自然语言处理（Natural Language Processing， NLP）技术，对商品评论进行情感分析、观点挖掘、主题建模等。通过识别评论中的关键词、情感倾向、话题分布等，可以洞察消费者对竞品的偏好、满意度、痛点等，进而评估竞品的综合竞争力。同时，电商平台还可以采集社交媒体、论坛、新闻等渠道的舆情数据，通过NLP技术分析竞品的媒体曝光度、口碑走势、热点事件等，从多个维度评估其市场影响力和品牌形象。

3.4 促销优化与组合定价

促销是电商平台提升销量、清理库存的重要手段，而组合定价则是通过商品的捆绑销售来实现收益最大化的渠道。大数据分析为促销优化和组合定价开辟了新的途径，使得电商平台能够更加精准地制定促销策略和价格方案。关联规则挖掘是优化组合定价的重要工具。通过分析海量的用户交易数据，识别商品之间的关联模式，如“A商品和B商品通常会一起购买”“购买C商品的用户很可能会购买D商品”等，电商平台可以发现商品的搭配规律和交叉销售机会，设计针对性的组合定价方案，如打包销售、买赠促销等，刺激用户的购买欲望，提高客单价和转化率［4］。协同过滤算法则可以根据用户的历史购买记录，推断其对不同商品组合的偏好，进而生成个性化的组合推荐和定价方案。大数据技术还可以帮助电商平台优化促销的时间、地点和目标人群。通过分析不同时间段、不同区域、不同人群的购买行为和偏好特征，平台可以洞察促销的最佳时机和受众群体。结合用户的人口统计标签、消费能力、生命周期阶段等画像信息，电商平台可以在合适的节点向目标人群推送高度个性化的促销信息和优惠券，提高促销的触达率和转化率。同时，基于位置的实时促销也是一种新的趋势，电商平台可以利用基于位置服务（Location Based Services， LBS）技术和用户的地理位置数据，在用户临近实体门店或竞品店铺时，推送针对性的促销信息，吸引用户到店消费或下单购买，从而抢夺竞争对手的市场

份额。

此外，评估促销活动的效果，也可以借助A/B测试和多臂老虎机等在线学习算法［5］。电商平台可以同时设置多个促销方案（如不同的折扣力度、赠品种类、定价规则等），随机分配一部分流量分别进入不同的方案，通过实时统计各方案的转化率、销量、利润等关键指标，快速确定最优促销组合。多臂老虎机算法则可以根据已有的反馈数据，动态调整流量在不同方案间的分配比例，在探索（试验新方案）和利用（沿用优势方案）之间寻求最佳平衡，持续提高促销效果。

4 结束语

大数据技术的兴起为动态定价提供了新的突破口，也为电商平台的收益管理开辟了广阔的前景。通过大数据技术，电商平台可以全面收集和分析用户数据，深入洞察消费者行为特征和偏好，实时监测市场动态，快速调整定价策略，以应对激烈的市场竞争。可以预见，大数据技术与动态定价的结合，将成为电商平台收益管理的新趋势和新动能。这不仅有助于电商平台提升自身的盈利水平，提高资源配置效率，还能给消费者带来更好的购物体验，推动电子商务行业健康发展。

主要参考文献

［1］高峻峻，郭鹏.考虑商品促销关联效应的网络零售商动态定价模型［J］.上海大学学报（自然科学版），2021（5）：

959-971.

［2］马东升，宋华明，赵金晓，等.服务差异化电商平台基于行为的定价策略及契约模式研究［J］.中国管理科学，2023（2）：215-225.

［3］张诚，王富荣，郁培文，等.基于深度增强学习的个性化动态促销［J］.管理世界，2023（5）：160-178.

［4］胡婉婷，丁晶晶，丁涛，等.存在收益共享与合作努力的双渠道动态定价策略研究［J］.管理工程学报，2021（5）：247-257.

［5］吴锦超，顾孟迪.动态定价在线上销售模式中的研究［J］.上海管理科学，2023（5）：20-25.

［收稿日期］2024-03-12

［作者简介］王晓莹（1981— ），女，辽宁鞍山人，硕士，

讲师，主要研究方向：企业经济管理。