基于机器学习的商品报价模型
一、引言
定价决策是企业为了促成产品销售而制定产品最佳价格的过程。企业在实际经营过程中，可能对同一种产品制定多种价格。在实务中，一种产品的价格通常以成本为基础，结合目标利润、顾客需求、商品属性等因素进行综合调整，还可能因不同地区的经济水平、消费者观念、文化等的不同存在差异1。这种定价方法也叫作差别定价法。差别定价是企业在经营活动中获利的一种重要手段，也是满足不同顾客群体的价格策略。在执行这种差别定价方法时，销售人员需要有足够的经验积累和较强的计算能力，才能在顾客询价时及时给出顾客愿意接受的价格，促成销售。有丰富经验和快速计算能力的销售人员是稀缺资源，这种人力资源的稀缺制约了企业差别定价的有效执行。随着以机器学习为代表的人工智能方法的普及，很多企业已经在经营活动中使用人工智能技术来弥补人力资源的短缺。机器学习方法最大的特点是计算机可以充分利用自身的算力，通过自主学习，在短时间内根据数据间的相关关系发现其中蕴含的规律。在差别定价的场景中，这种发现规律的经验积累能力加上计算机的算力，可以较好地补足人力资源的短缺。因此，本文尝试整合企业的管理信息系统数据和机器学习算法，探索建立一个能够自动根据客户需求预测最优产品报价的模型，辅助销售人员进行产品定价决策。
二、相关理论
（一）价格影响因素分析
目前国内外对商品定价的研究较为丰富，本节通过对文献的分析，总结差别定价的影响因素，为后续收集数据和构建模型特征提供理论支持。经过对价格影响因素文献的梳理，我们发现影响商品价格的因素大致可以分为以下五个维度：宏观环境、客户属性、产品属性、需求属性、供应属性。宏观环境指一个国家或地区的整体经济环境。经济发展阶段、增长速度和景气程度都会影响客户的购买力，进而影响他们对产品价格的期望。客户属性主要是客户在细分维度上的特质，客户的不同市场地位和财务状况等特质会影响客户对价格的敏感度和议价能力。产品属性是产品的性状和品质等特征。需求属性是指客户提出购买需求所附带的要求，例如交货时间、地点和购买量等。供应属性是指销售商供货的形式和条件，例如供货地点、送货方式和供货量等。表1归纳总结了国内外针对上述五个维度的商品价格影响因素的前期研究。
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