技术领域
[0001] 本
发明属于电信业务定价的技术领域，具体涉及一种基于需求价格曲线的动态定价方法。
背景技术
[0002] 在全球范围内，移动服务已经成为用户必不可少的通信手段，不管全球经济如何演变，随着越来越多的市场出现了用户量和业务使用量同时增加的趋势，移动市场前景依旧美好。Strategy Analytics对拥有全球80％手机用户的175家移动运营商的第一季度运营业绩和财务表现进行了分析：在全球经济持续低迷的2009年第一季度，全球移动业务总收入为1630亿美元，同比增幅仍达到了3％；近60％的移动运营商收入有所提升；非洲、拉美等市场的移动业务还保持着强劲的发展态势，亚太地区更是今年第一季度全球唯一新增用户数保持增长的地区，该季度亚太地区新增用户数约占到全球新增用户总数的90％。
[0003] 国内的移动业务和移动通信市场也呈现出欣欣向荣的景象：今年1-7月份，
移动电话用户累计净增6140.6万户，达到70265.1万户；我国移动本地电话通话时长达到了18386.9亿分钟，比去年同期的15535.2亿分钟提高了17.4个百分点。
[0004] 但是，全球的电信企业一直面临着一个普遍的问题：固定的网络能
力和随机的用户需求(话务量)，造成网络能力闲置和用户需求不能满足的问题同时存在。
[0005] (1)当用户需求低于网络能力时，网络能力闲置，网络利用率低。由于网络能力的易逝性和不可储存，闲置的网络能力永久地消失，导致企业的收益损失。
[0006] (2)当用户需求高于网络能力时，用户需求不能很好地满足，导致用户的服务
感知和满意度下降，用户的服务
水平降低，损害企业的长久竞争力。
[0007] 如何匹配和平衡固定的网络能力和随机的用户需求之间的矛盾，如何在提高企业收益和网络利用率的同时提高用户的服务感知和服务水平，是电信运营商面临的一个突出问题
[0008] 需求价格曲线是用来反映需求与价格对应关系的一种工具，只有当同一Cell不同时段的需求之间相互独立的条件下，才能利用需求价格曲线来反映需求与价格的对应关系。
[0009] 需求价格曲线所反映的是单个时段内，需求与价格的对应关系，这与价格弹性曲线是不同的。价格弹性曲线研究在某个价格点，价格的变化引起需求量变化的关系。而需求价格弹性所反映的是需求与价格的对应关系，即需求价格弹性曲线上每个价格点对应的价格弹性是不同的。利用这个性质，才能通过改变折扣来影响需求量，实现平稳需求、错峰平谷、提高收益的目的。
发明内容
[0010] 本发明的目的在于针对
现有技术中的上述不足，提供一种基于需求价格曲线的动态定价方法，以解决或改善上述的问题。
[0011] 为达到上述目的，本发明采取的技术方案是：
[0012] 一种基于需求价格曲线的动态定价方法，其包括：
[0013] S1、确定Cell在单时段内总收益的最大化为优化目标，并根据决策变量和约束条件构建收益导向型模型；
[0014] S2、确定Cell在单时段内的网络利用率为最大化目标，并根据决策变量和约束条件构建需求导向型模型；
[0015] S3、采用线性函数和指数函数进行两种需求价格曲线的拟合，并筛选出拟合度更高的曲线作为cell的需求价格曲线；
[0016] S4、基于需求价格曲线进行收益导向型模型的优化求解；
[0017] S5、基于需求价格曲线进行需求导向型模型的优化求解。
[0018] 优选地，步骤S1构建收益导向型模型的具体步骤包括：
[0019] 确定Cell在单时段内总收益的最大化为优化目标，并根据价格与主叫通话时长的乘积构建优化模型：
[0020] Max(PdiQ′i)
[0021] 其中，P为基准价格，di为优化后第i时段的折扣，Q′i为优化后第i时段的主叫通话时长；由于P为定值，故最优化模型改写为Max(diQ′i)；
[0022] 所述决策变量为该时段的折扣额度di；
[0023] 所述约束条件包括：
[0024] Cell需求价格函数约束：
[0025] Qi＝f(di)
[0026] 其中，Qi为主叫通话时长；
[0027] 服务水平约束：
[0028]
[0029] 其中，Q阈为该区域的网络
阈值， 为非DT用户的主叫通话时长， 为DT用户的主叫通话时长；
[0030] 折扣约束为：d1,d2,…,dn；
[0031] 网络利用率约束：
[0032] Q'≥Qmin
[0033] 其中，Q'为优化后的主叫通话时长，Qmin为主叫通话时长下限；
[0034] 根据决策变量和约束条件构建收益导向型模型：
[0035] Max(diQ′i)
[0036]
[0037] 优选地，步骤S2构建需求导向型模型的具体步骤包括：
[0038] 确定Cell在单时段内的网络利用率的最大化为优化目标：
[0039] MaxQ′i
[0040] 所述决策变量为该时段的折扣额度di；
[0041] 所述约束条件包括：
[0042] Cell需求价格函数约束：
[0043] Qi＝f(di)
[0044] 服务水平约束：
[0045]
[0046] 折扣约束：d1,d2,…,dn
[0047] 收益约束：
[0048] R'≥Rmin
[0049] 其中，R'为优化后的总收入，Rmin为收益下限；
[0050] 根据决策变量和约束条件构建需求导向型模型：
[0051] MaxQ′i
[0052]
[0053] 优选地，步骤S3需求价格曲线的确定的具体步骤包括：
[0054] S3.1、分别单独统计工作日和非工作日的需求和价格数据；
[0055] S3.2、采用线性函数和指数函数进行两种需求价格曲线的拟合：
[0056] 对于线性函数，采用最小二乘法确定待定常数a和b的值；
[0057] Q＝a+bd
[0058] 其中，Q表示主叫通话时长，d表示折扣；a、b为待定常数；
[0059] 指数函数：
[0060]
[0061] 其中，a、b为待定常数；对等式两边求自然对数，再令Y＝lnQ，A＝lna，B＝-1/b，X＝d2，则上式又能转
化成线性函数形式：Y＝AX+B；
[0062] 用最小二乘法求得A和B的值后，再由a＝eA和b＝-1/B代入原式；
[0063] S3.3、计算两种拟合结果的R2值：
[0064]
[0065] 其中，R2定义为相关指数，Y为拟合曲线实际测得的值， 为拟合曲线平均值， 为拟合曲线所求得的理论值；
[0066] S3.4、筛选拟合度更高的曲线作为cell的需求价格曲线：
[0067] 比较线性函数和指数函数两种拟合结果的R2值，选择拟合度更高的一个，作为拟合不同Cell的需求价格曲线。
[0068] 优选地，步骤S4中求解收益导向型模型具体包括：
[0069] 根据主叫通话时长与折扣的乘积最大化，将收益导向型模型转换为：
[0070] 或
[0071]
[0072] 即将目标函数转换为关于di的二次函数，而约束条件中折扣的约束为di＝d1,d2,…,dn，故采用遍历的方式，求解关于di的二次函数的最大值。
[0073] 优选地，步骤S5中求解需求导向型模型具体包括：
[0074] 需求导向型模型的优化目标是最大化网络利用率，即主叫通话时长最大化，故将模型转化为：
[0075] Max(Q)＝a+bdi，或Max(Q)＝(lna)di-1/b
[0076] 即将目标函数转换为关于di的一次函数，而约束条件中折扣的约束为di＝d1,d2,…,dn，故采用遍历的方式，求解关于di的一次函数的最大值。
[0077] 本发明提供的基于需求价格曲线的动态定价方法，具有以下有益效果：
[0078] 本发明构建收益导向型模型用于实现运营商利润最大化，构建需求导向型模型实现Cell在单时段内的最大网络利用率；并采用线性函数和指数函数进行两种需求价格曲线的拟合，用于确定价格和需求的对应关系，并根据拟合的曲线分别求解收益导向型模型和需求导向型模型，有效地解决了现有网络能力闲置、网络利用率低和用户需求不能满足的问题。
附图说明
[0079] 图1为基于需求价格曲线的动态定价方法的
流程图。
具体实施方式
[0080] 下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于
本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的
权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
[0081] 根据本
申请的一个
实施例，参考图1，本方案的基于需求价格曲线的动态定价方法，包括：
[0082] S1、确定Cell在单时段内总收益的最大化为优化目标，并根据决策变量和约束条件构建收益导向型模型；
[0083] S2、确定Cell在单时段内的网络利用率为最大化目标，并根据决策变量和约束条件构建需求导向型模型；
[0084] S3、采用线性函数和指数函数进行两种需求价格曲线的拟合，并筛选出拟合度更高的曲线作为cell的需求价格曲线；
[0085] S4、基于需求价格曲线进行收益导向型模型的优化求解；
[0086] S5、基于需求价格曲线进行需求导向型模型的优化求解。
[0087] 根据本申请的一个实施例，对步骤S1至步骤S5进项详细描述。
[0088] 首先假设：
[0089] 1、用户可以随时得知当时所处Cell的价格和折扣信息；
[0090] 2、用户是理性的，在可能的情况下追求自身利益最大化(最小化通信成本)；
[0091] 3、用户可以根据所处Cell折扣变化的历史信息，合理预测每天的折扣变化情况，并据此分配每天的通话量；
[0092] 4、在未实行折扣策略前，每个Cell存在一个基准价格(可以相同)，使得该Cell的收入＝主叫时长*基准价格+a(a为常数)；
[0093] 5、不同Cell之间相互独立，即暂不考虑折扣信息对客户在不同区域间通话分配的影响；
[0094] 6、同一Cell不同时段之间相互独立；
[0095] 7、需求增加的可变成本忽略不计；
[0096] 收益的最大化等价于收入的最大化。
[0097] 8、非价格因素保持不变；
[0098] 客户收入、竞争对手价格等非价格因素等应保持不变。如果发生突变，价格弹性曲线应该重新学习。
[0099] 9、客户单次通话期间转换Cell时，所发生通话时长记入发起时Cell；
[0100] 10、客户单次通话期间跨越时段时，所发生通话时长记入发起时段。
[0101] 由于不同区域的消费情况、网络能力、竞争态势都可能不同，运营商在不同的区域常常采取不同的竞争战略，侧重于不同的目标，如：提高收益，提高利润，提高网络利用率，扩大市场份额等等。相对应的优化目标分别为最大化收益，最大化利润，最大化网络利用率和最大化市场份额等。
[0102] 根据电信业务可变成本的特征，运营商可以通过最大化收益来实现利润最大化；而最大化市场份额因为涉及到竞争对手数据无法作为定量研究的目标，只能通过折扣上下限的方式作为约束体现在优化模型中。因此，基本的竞争战略可以分为两类：收益导向型战略和需求导向型战略。
[0103] 步骤S1、构建收益导向型模型；
[0104] 模型的优化目标确定为最大化目标Cell在单时段内的总收益，即Max(R')。
[0105] 其中，由于在假设条件中已经说明，模型中不考虑成本增加，即在无成本增加的前提下，通过动态折扣实现收益提升，因此，优化目标Max(R')可以理解为最大化收入。
[0106] 收入可以表示为价格与主叫通话时长的乘积。因此，优化模型转化为：
[0107] Max(PdiQ′i)
[0108] 其中，P为基准价格，di为优化后第i时段的折扣，Q′i为优化后第i时段的主叫通话时长；由于P为定值，因此最优目标变为Max(diQ′i)。
[0109] 决策变量
[0110] 决策变量为该时段的折扣额度di。
[0111] 约束条件包括：
[0112] Cell需求价格函数约束：
[0113] 在非价格因素均保持不变的条件下，在某个时段内，一个Cell所有用户的主叫通话时长Qi与折扣di之间满足以下关系：
[0114] Qi＝f(di)
[0115] 其中，Qi为主叫通话时长，主叫通话时长Qi与折扣di之间的关系，需要通过历史记录的信息来拟合。
[0116] 服务水平约束
[0117] 由于客户需求的随机性，网络平均利用率的提高可能会导致信道拥塞甚至通话中断，各监管机构或者运营商都设定了自身的网络服务
质量标准，以保证良好的顾客感知。在本发明中，由于折扣只针对DT用户，而非DT用户不能享受折扣，因此，优化后的通话量还受到服务水平的约束：
[0118]
[0119] 其中，Q阈为该区域的网络阈值，运营商可以设定该区域的网络阈值。
[0120] 折扣约束
[0121] 出于价格管制或吸引客户参与计划等目的，不同时段内，运营商会设定有限个离散的折扣约束，折扣约束可以表达为：(d1,d2,…,dn)
[0122] 网络利用率约束
[0123] 运营商在追求收益最大化时，为了扩大市场份额、刺激用户消费量或者提高设备利用率等，可能要求网络利用率高于一定的下限，即
[0124] Q'≥Qmin
[0125] 其中，Q'为优化后的主叫通话时长，Qmin为主叫通话时长下。
[0126] 因此，收益导向型模型表示式为：
[0127] Max(diQ′i)
[0128]
[0129] 步骤S2、构建需求导向型模型；
[0130] 优化目标
[0131] 本战略的优化目标可以确定为最大化目标Cell在单时段内的网络利用率，即：
[0132] MaxQ′i。
[0133] 决策变量
[0134] 本战略的决策变量为该时段的折扣额度di。
[0135] 约束条件
[0136] Cell需求价格函数
[0137] 在非价格因素均保持不变的条件下，在某个时段内，一个Cell所有用户的主叫通话时长Qi与折扣di之间满足以下关系：
[0138] Qi＝f(di)
[0139] 主叫通话时长Qi与折扣di之间的关系，需要通过历史记录的信息来拟合。
[0140] 服务水平约束
[0141] 由于客户需求的随机性，网络平均利用率的提高可能会导致信道拥塞甚至通话中断，各监管机构或者运营商都设定了自身的网络服务质量标准，以保证良好的顾客感知。在本发明中，由于折扣只针对DT用户，而非DT用户不能享受折扣，因此，优化后的通话量还受到服务水平的约束：
[0142]
[0143] 其中，Q阈为该区域的网络阈值，运营商可以设定该区域的网络阈值。
[0144] 折扣约束
[0145] 出于价格管制或吸引客户参与计划等目的，不同时段内，运营商会设定有限个离散的折扣约束，折扣约束可以表达为：(d1,d2,…,dn)。
[0146] 收益约束
[0147] 运营商在追求网络利用率最大化时，为了保证收益等，可能要求收益高于一定的下限，如不低于原有收益，即：
[0148] R'≥Rmin
[0149] 为了便于操作，运营商可将Rmin考虑为不得低于历史收益水平的一定比例，从而表示成历史收益水平与比例的乘积形式。
[0150] 因此，需求导向型模型表达式为：
[0151] MaxQ′i
[0152]
[0153] 步骤S3、需求价格曲线的确定
[0154] 数据准备
[0155] 由于用户需求在工作日和非工作日存在巨大差异，为了避免在数据准备过程中，工作日与非工作日的需求与价格对应关系被相互抵消，我们建议工作日和非工作日的数据分开统计。在进行需求价格曲线拟合和学习的过程中，始终把工作日和非工作日单独统计。
[0156] 两种需求价格曲线的拟合
[0157] 线性函数
[0158] Q＝a+bd，其中，Q表示主叫通话时长；d表示折扣；a、b表示待定常数。
[0159] 对于线性函数，可以用最小二乘法来确定待定常数a和b的值。
[0160] 指数函数
[0161] 其中，a、b表示待定常数。
[0162] 对于指数函数，可先对等式两边求自然对数，再令Y＝lnQ，A＝lna，B＝-1/b，X＝d2，那么上式又能转化成线性函数形式：Y＝AX+B。
[0163] 用最小二乘法求得A和B的值后，再由a＝eA和b＝-1/B代入原式，则指数函数关系也就完全确定了。
[0164] 计算两种拟合结果的R2值
[0165] 曲线拟合的优劣可以用误差的平方和来衡量。假设实际测得的值为Y，其平均值为根据拟合曲线所求得的理论值为 则可得其误差平方和为 均方差为若误差平方和与均方差的比值越小，则说明实际观察值与估计值越接近，曲线拟合的越好。
2
为此可定义相关指数R，其计算公式为：
[0166]
[0167] 筛选适合该Cell的拟合曲线
[0168] 通过比较两种拟合结果的R2值，选择拟合度更高的一个，作为拟合不同Cell的曲线，如此可使得拟合的结果更接近真实情况。
[0169] 步骤S4、优化求解收益导向型模型；
[0170] 收益导向战略的优化目标是求解收益最大化，即主叫通话时长与折扣的乘积最大化，故该模型转化为：
[0171] 或
[0172]
[0173] 根据上述表达式关系，将目标函数转换为关于di的二次函数。由于约束条件中折扣的约束为di＝d1,d2,…,dn，说明最优折扣的取值范围是可数个散点，因此，采用遍历的方式，求解关于di的二次函数的最大值。
[0174] 求解的基本步骤如下：
[0175] 判断输入输出是否满足条件；
[0176] 计算输入折扣序列所对应的需求值；
[0177] 判断Q＜Qmax，并输出满足约束条件的Q值对应的折扣数di。
[0178] S5、优化求解需求导向型模型；
[0179] 需求导向战略的优化目标是最大化网络利用率，即主叫通话时长最大化，该模型转化为：
[0180] Max(Q)＝a+bdi，或Max(Q)＝(lna)di-1/b
[0181] 根据上述表达式关系，将目标函数转换为关于di的一次函数，由于约束条件中折扣的约束为di＝d1,d2,…,dn，说明最优折扣的取值范围是可数个散点，因此，采用遍历的方式，求解关于di的一次函数的最大值。
[0182] 求解的基本步骤如下：
[0183] 判断输入输出是否满足条件；
[0184] 计算输入折扣序列所对应的需求值；
[0185] 判断Q＜Qmax或Q＞Qmin，并输出满足约束条件的Q值对应的折扣数di。
[0186] 本发明构建收益导向型模型用于实现运营商利润最大化，构建需求导向型模型实现Cell在单时段内的最大网络利用率；并采用线性函数和指数函数进行两种需求价格曲线的拟合，用于确定价格和需求的对应关系，并根据拟合的曲线分别求解收益导向型模型和需求导向型模型，有效地解决了现有网络能力闲置、网络利用率低和用户需求不能满足的问题。
[0187] 虽然结合附图对发明的具体实施方式进行了详细地描述，但不应理解为对本
专利的保护范围的限定。在权利要求书所描述的范围内，本领域技术人员不经创造性劳动即可做出的各种
修改和
变形仍属本专利的保护范围。
