【电商定价应用大数据定价的问题及优化建议探析7800字（论文）】

V电商定价应用大数据定价的问题及完善对策研究TOC\o"1-3"\h\u13505摘要 I31409第一章绪论 113214第二章相关理论概述 15327第一节电子商务概念及特点 12243第二节产品定价方法基本理论 129695一、产品定价方法的概念 129682二、产品定价方法的影响因素 210840三、产品定价方法的类型 213011第三章电商背景下产品定价的策略研究 327403第一节静态价格研究 33931一、多重定价 313746二、歧视定价 323116三、捆绑定价 329009第二节动态价格研究 331418一、协商定价 47238二、拍卖式定价 417086三、反馈性定价 48368第三节应用大数据定价电商产品的优势 531422第四节产品定价方法存在的问题 56424一、信息繁杂 524560二、应用效率偏低 528515三、数据安全与隐私 630727四、相关界限较模糊 620566第四章电商定价应用大数据定价问题解决对策 727429第一节分析和加工繁杂信息 750第二节加强大数据共享平台的建设 724203第三节加强大数据安全防护人才组建 716689第四节加强对管理政策的研究，明确界限 823967结论 83129参考文献 10第一章绪论随着国内信息化进程的加快，电子商务平台的逐渐增多，产品越来越齐全化，导致产品价格“透明化”也逐渐增加。加之，我国一些源头制造商也在电商平台进行销售，这对经销商来说来说，原有的定价模式已经不能适应消费者的心理预期，对于价格的指定需要按照产品定价策略进行规范定价，以适应市场对于价格的需求。当前，国内的制造业领域，在科技的影响下有向智能化生产转型的变化趋势，但是基于成本以及其他因素的考虑，国内大部分企业在短期内，其市场的定位标准转变不会太大，还是处于价值链底层，作为供应商而存在，国内近几年的经销商趋势还不会消退，所以对于经销商来说，面对这样的市场格局，寻求价格规范化，也能促进其市场份额，加强与供应商的链接，将企业的成本降低。但是，网络环境下价格“透明化”的情况逐渐上涨，如果对于价格的制定，仅依靠压低供应商来降低成本是不够的，还是需要进行科学的规划，根据产品定价策略的规范进行定价，则会在互联网时代丧失对价格制定的优势地位。本文根据对产品价格策略的影响因素和类型进行概述，通过结合实例分析产品价格策略对产品销售的影响，对产品价格策略的制定提出改进对策。第二章相关理论概述第一节电子商务概念及特点电子商务是一种利用信息技术进行商品交换的商业活动，也可以理解为通过互联网、企业内部网络和成本效益网络（如电子网络、所有传统商业单位的网络和计算机网络）。互联网上的一切商业活动都与电子商务相联系，虽然不同国家或地区对电子商务的定义不尽相同，但电子商务仍然是一种基于电子技术和网络技术的商业模式。第二节产品定价方法基本理论一、产品定价方法的概念产品和服务作为市场经济的两大支撑，对其合理的定价才能维护市场的稳定发展。产品定价是当前在企业应用较为广泛的营销策略，是企业在市场竞争所依仗的有力武器。定价的目的，是通过弹性的价格变动，增加消费者对产品的需求，从而提高企业的产品销量，促进企业利润最大化。二、产品定价方法的影响因素自货币流通以来，产品价格，成为一串详细的数字变得更加具象。产品价格策略的影响因素包括企业的整体营销目标、产品的制造成本、消费者即目标群体、国家调控以及相关政策指示和竞争对手以及行业市场等多个方面。企业营销目标，是价格的制定前提，根据企业在经营上营销要与价格制定在供求曲线的最合理位置，才能将企业的利润最大化，实现企业对营销目标的规划。产品成本，指从产品开始进行规划、设计、开发和制作数量等多个维度进行进行损耗，一般在有关成本的计算方面会根据需求市场的需求量，通过供需曲线对产品的制造成本进行计算。消费者，作为对价格的体验者，他们的心理预期以及对产品的价值判断，并不是依据企业对材料的损耗计算的，判断具有个人因素、社会因素等。市场，是制造商、经销商以及消费者三方共同参与的平台，也是商品和服务价格建立的过程，故在有关价格制定上考虑市场因素是十分有必要的。竞争对手，是产品定价需要着重考虑的因素，当竞争对手的价格制定比较低且保持高质的服务，对于行业来说，其发展就极具垄断性，长此以往不利于行业的多元化发展。政府调价，是基于市场混乱所采用的模式。三、产品定价方法的类型成本导向定价法：国内企业在产品定价策略中应用较多的就是产品成本定价。但是产品成本需要根据需求价格弹性和需求交叉弹性，对产品数量和价格进行分析。例如，当企业面对价格弹性较大的产品，企业采取降价策略可以有效提升产品需求。例如在“双十一”和“618”等网商节日中，对于人们不常购买的大件电子产品以及奢侈品等商品利用降价促销等方式来夺人眼球，吸引消费者购买。而在日常中高档奢侈品不会轻易降价的原因在于其产品往往面对高消费目标群体，根据产品定位而言，盲目降价促销会损害他们的产品形象以及企业形象，因此绝大多数都采用声望定价，让顾客认为这个产品越贵就好。需求导向定价法：需求导向定价法，主要是根据消费心理进行定价的一种方式。逐渐增长的经济形势，让整个消费市场的迎来新的变革，就是消费水平的整体升级和消费心理影响因素的多样化升级。当中国消费者的消费能力增强后，市场中的隐性需求就会变成实际需求，如何满足差异化的消费者需要如今已经成为各企业的研究重点。这种定价策略是符合竞争分析方式的选择，最关键的还是可以以此吸引更多的潜在消费者，扩大自身品牌吸引力。需要注意的是，在促销产品价格的制定中不应当低于该产品的中高端产品定位以及不应当低于其成本价格，这一定价策略是为了保障消费者对产品及品牌的信任与忠诚度。竞争导向定价法：竞争导向定价法是利用市场中存在相互竞争关系的同类型产品的价格作为定价基础的，并跟随市场竞争的不断变化来调整产品价格，在排除市场需求和成本等因素的影响以后，汇总出同类产品的价格之间关联性。公司在制定自身产品的价格时，把竞争对手的产品价格作为基础，对竞争产品的生产的环境、销售的价格与需求等因素进行分析，来确保公司获得更好的经济利益。第三章电商背景下产品定价的策略研究第一节静态价格研究一、多重定价多重定价是市场细分定价的一种形式。通过从不同角度分离和组合产品，创造了许多类型的并具有不同特性的副产品。由于使用大数据为电子商务产品定价的特殊成本。其结构和与传统产品的不同特征使电子商务产品的定价方法与传统产品大不相同。传统产品可以按实际价值定价，但是大数据的实际成本往往为零这一事实意味着该方法不再适用于数字产品。因此，大数据产品必须采用多种定价模型。二、歧视定价歧视性定价是一种对不同客户收取不同费用的定价策略。买方收到的产品相同，但卖方会根据买方的不同付款方式进行适当的调整。歧视性定价有两种类型：对象定价和空间定价。面向对象是指根据客户的个性和收入水平实施价格歧视；空间意味着根据地理区域设置和实施歧视性价格。电子商务商品定价的广泛市场力量允许引入歧视性定价，大数据定价的高知识和技术含量导致买卖双方之间的信息分配极为不对称，并且存在许多类型和类型。销售渠道分散，这使得区分信息产品的价格成为可能。另外，与常规产品相比，信息产品的价格歧视正变得越来越复杂，这与信息产品的特性和成本结构密切相关。三、捆绑定价捆绑定价是指要出售的不同但相关的产品的组合，该价格低于单个销售价格的总和，但等同于客户为不需要的物品付款，这种策略非常普遍。心理学和经济理论发挥了作用。组合产品可提高感知价值。如我们在亚马逊上经常看到此选项。第二节动态价格研究动态定价是指根据市场变化和竞争状况，灵活应对定制的价格。换句话说，你可以通过不断监控市场来设定一个最优价格。理想情况下，如果以1、2、3、4等价格覆盖市场，你将能够获得X、Y、Z等收入的总和。一、协商定价协商定价的基础是各方对大数据价值的认可，但是对价值的认识水平却有所不同。谈判的作用是就大数据对双方的价值达成最大可能的共识。假设买卖双方的议定价格是不连续的数字：Cs≤S0≤S1≤……≤Sm≤PsCB≤B0≤B1≤……≤Bn≤PB其中，Cs和CB是卖方和买方对大数据成本的估计，Ps，PB是卖方和买方对大数据使用前后效用差异的估计，Sm，Bn是波动的卖方和买方预期价格。如果将相应价格视为从先前值到当前值（从S0和B0开始）的价格范围，则成功协商的条件为：∃m，n，使得：Sm∩Bn≠Φ假设协商成功，需要考虑一个特殊但普遍的情况：买方往往低估了商品的价值，而卖方往往高估了商品的价值。然后，大数据的理论成本P将进一步降低为：Cs≤P≤PB。因此，协商的关键是双方都在试图确定彼此的利润。对于买方而言，这是对初始卖方价格的确定，对于卖方而言，这是对最高买方价格的确定。二、拍卖式定价由于大数据价值的不确定性，很难为大数据设定合理的价格，尤其是在大数据交易的早期阶段，因此采用竞价策略可以保证结果和卖方的利益，也可以考虑市场原则。拍卖策略有几个关键点。首先是分期拍卖，大数据拍卖不是一次性交易。这样可以确保双方对大数据的价值越来越清晰：第二是多种拍卖形式的结合。可以同时使用买方拍卖和反向拍卖，包括使用基于“公平”构建的“雏克里拍卖”（第二次封闭拍卖），可以更好地解决平衡信息不对称的问题。三、反馈性定价通过分析上述各类定价策略,可以看到拍卖与谈判均无法完全适应拍卖和谈判的高速特点。本文尝试了一种被广泛应用于价格优化的出售者反馈策略,该种策略主要是针对一致的售价和定位策略相对动态性而言。最主要的就是通过利用大数据之后的反馈信息来做出价格调节。定价反馈主要分为两种最常见的形式:双向反馈或者单向反映。双向回报意味着买者与卖方都将报告下个价。单向的反馈意味着价格根据买家的反馈来决定。第三节应用大数据定价电商产品的优势尽管大数据仍处于起步阶段，面临许多挑战，但其未来发展仍然非常乐观。传统的电子商务参与者可以将大数据视为新的数据源。基于大数据，用户更有可能收到全面的定价计划，这意味着他们不仅可以在公司内部收集，处理和分析产品价格数据，还可以做更多的事情。它还可以提供电子商务软件，如淘宝，京东，拼多多等非结构化价格数据。此外，还可以结合来自移动设备的导航信息，以便电子商务公司可以形成一个完整而全面的平台来进行大数据定价。毕竟，无论是大数据还是商业智能，重点都是为分析服务。全面的数据集成更有利于释放新的商机。这些是大数据商业智能的价格。同时，由于部门之间的差异，很难开发一套适合不同行业的大数据价格分析系统。因此，在某些大型工业市场中，大数据服务提供商将使用更多个性化的BI定价计划来提供大数据服务。我们相信，将来将使用越来越多的个性化商业大数据定价解决方案。第四节产品定价方法存在的问题一、信息繁杂随着信息的爆炸式增长，我国的电子商务行业不可避免地面临着海量数据。电子和信息技术的飞速发展为电子商务行业中定价问题的数据交换提供了快速通道。大数据资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本。在搜集大数据定价资料时，数据获取渠道较多，在数据海洋中找到我们所需数据算是大海捞针。像我们常见的数据获取渠道有搜索引擎、数据库资料、共享文库、专业网站、政府部门等方式。虽说数据获取渠道较多，可以帮助我们能够查到更多、更有效以及最新的电商产品定价信息，但是渠道较多，会导致我们搜集到的信息较分散，并且是不连贯的。许多中型和大型公司始终都在生成大量价格数据，但是许多公司很少关注大数据预处理阶段，从而导致非常不规则地处理价格数据。大数据预处理需要提取价格数据，以将数据转换为可用的数据类型，并对数据进行清理和消毒以提取有效数据和其他操作。甚至许多公司在呈现数据时也存在许多不准确和不合理的情况。上述所有原因都会导致公司信息分散且相互矛盾。大数据的重要性不仅在于收集大规模数据，还在于对收集到的数据进行良好的预处理，以便可以从高可用性大数据中提取数据以进行人事数据的分析和探索有价值的信息。二、应用效率偏低由于大数据分析技术引入时间较短，而且大数据的来源较广，数据较多，导致大数据有价值的数据比例较小，因为大数据并不能直接的具有使用价值，有价值的是对大数据的分析和挖掘之后的结果；而且大数据由于其具有大容量和多样性的特征，所以其筛选有价值数据的操作也较为复杂。目前在这方面的专业型人才也较少，所以在我国在大数据定价行业的应用仍不成熟。此外，企业与企业之间资源信息共享较难，这是由于公司通常不注意数据资产的创建。即使是关心数据的机构，也往往只专注于简单的数据存储，而很少执行处理和分类以满足后来的应用程序需求。此外，数据资源往往质量较差，缺乏标准和法规以及管理能力较弱。在许多部门中，部门之间的数据交换仍然不顺利，宝贵的公共信息资源和业务数据被关闭。数据的价值难以有效利用和利用。因此，大数据的使用通常处于起步阶段，其潜力远未实现。三、数据安全与隐私数据的价值变得越来越重要，大数据的安全性和稳定性将逐渐受到人们的重视。互联网和数字生活也使犯罪分子更容易获得有关他人的信息，并且越来越多的欺诈和犯罪手段正在出现。因此，在大数据时代，无论是保护数据本身还是从数据中获取某些信息，对于那些对数据有更高需求的公司来说，业务安全都是至关重要的。大数据分析与大数据安全是大数据的业务。与传统安全性相比，大数据安全性的最大区别在于，电子商务公司必须首先执行业务分析，考虑安全性问题并检测对大数据的威胁。然后提出有针对性的解决方案。此外，随着大数据量的不断增长，对数据存储的物理安全性要求也将越来越高，这也将导致对多份数据副本和容错机制的需求增加。但是，许多传统企业的数据安全性令人担忧。技术安全防范和管理能力不够，尚未建立起兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系。四、相关界限较模糊大数据的战略价值已引起大多数发达国家政府的关注，并不断提出大数据战略计划和支持性法规，以促进大数据的使用和发展。在政府大数据战略和政策的推动下，发达国家的政府部门，企业，大学和研究机构已开始积极探索大数据的使用。但是，政府目前缺乏相关的法律和法规，例如数据所有权，隐私和信息安全权，公开交换以及其他标准和规范，导致大数据应用的界限模糊，而现如今随着网络的高速发展，也有一些不法之人利用这个漏洞盗取他人信息，实施诈骗等违法活动。其次由于管理政策的缺乏，企业对大数据管理政策界限也尚不明确，所以完善大数据相关管理政策是当前大数据先行国家推广应用大数据的重要保障。第四章电商定价应用大数据定价问题解决对策第一节分析和加工繁杂信息许多中型和大型电子商务公司始终都在生成大量数据，但是许多电子商务公司很少关注大数据定价问题的预处理阶段，从而导致非常不规则的数据处理。大数据定价的预处理阶段需要提取价格数据，以将数据转换为可用的数据类型，以进行处理，清理和降噪，以提取有效的价格数据和其他操作。甚至许多公司在呈现数据时也存在许多不准确和不合理的情况。所有以上这些导致使用大数据定价的电子商务企业的可用性低，数据质量差和数据不准确。大数据的重要性不仅在于收集大规模数据，还在于收集更好质量的预处理数据。分析和数据挖掘人员可以从高可用性大数据中提取有价值的数据信息。Sybase数据显示，利用高质量数据可以显着提高电子商务业务绩效数据可用性提高了10％，电子商务业务绩效至少提高了10％。因此，我们还需要处理，过滤和验证生成的价格数据。第二节加强大数据共享平台的建设建立大数据电子商务定价信息平台以实现定价信息资源的共享，有助于提高公众对电子商务产品价格的认识和满意度。在当前的大数据背景下，相关部门可以协调电子商务公司的活动，以充分利用大数据，云计算和物联网等新技术，共同创建大数据电子商务定价信息平台。首先，有关部门要为电子商务定价和大数据技术的发展提供政治支持，鼓励更多的各方积极参与创建大​​数据电子商务定价信息平台，以实现定价信息的交流。其次，所有电子商务公司必须紧跟时代潮流，掌握大数据应用知识，抓住合作机会，积极参与大数据电子商务的价格信息平台建设。一方面，大数据电子商务的价格信息平台可以实现价格信息的交换。每个电子商务企业都可以使用大数据技术在平台上分析和整合消费者订单，然后智能地计划和配置各种定价资源，以最快的速度获得电商商业产品的价格发生变化，这样可以提高客户满意度。第三节加强大数据安全防护人才组建目前，在我国，没有足够的数据科学家对数学，统计，计算机科学以及其他相关学科和应用有深入的了解和发展，特别是缺乏对该行业业务需求和技能的了解。保护大数据安全的高素质人才是定价的保证和使用大数据的电子商务产品的开发的保证。因此，电子商务公司必须教育和代表精通人才，他们需要了解大数据安全性，大数据保护等方面的知识和技能，并能跟上大数据时代的步伐，并掌握用于挖掘和数据分析的大数据价格技术使用各种方法。首先，电子商务公司必须加强与高校的合作伙伴关系，以教育和利用人才，通过学校合作管理来保护大数据。在整个学习过程中，高校必须整合电子商务和IT专业，以改革人才课程，使受过培训的人员能够适应大数据。当时电子商务产品定价的发展。其次，电子商务公司需要加强对员工的培训。他们可以通过专业培训，自学等途径来提高知识和技能，以了解电子商务定价的趋势，了解大数据并掌握电子商务和大数据技术的定价知识。并在公司内部执行特定操作，以促进员工之间的学习和经验交流，并有效地培训高素质人才以保护大数据。第四节加强对管理政策的研究，明确界限政策对大数据电商产品定价的发展尤其重要，在大数据日益普及的今天，人们法律意识也随之增加了一定的阻碍。所以首先我们需要加强对大数据管理政策的研究，明确界限。避免不必要的纠纷。其次在大数据电商定价的界限研究上要加大支持，尤其是要加强对大数据管理政策的研究以做好十足的准备。在研究管理策略时，还应注意开发用于分析和处理数据的适当技术。政府应积极奉行适当的技术激励政策，在大学，企业和研究部门集中研究和开发高科技数据处理技术，并增加注资，鼓励相关的学术竞争，并在这一领域和其他领域增加奖励的知名度。促进发展适用于数据分析和处理的技术的措施。结论大数据为电子商务公司提供了巨大的增长机会，但同时也给电子商务公司带来了数据处理成本，治理概念，决策模型和人才方面的挑战。电子商务公司需要发展正确的业务概念，丰富定价数据平台，并鼓励制定推动大数据定价的政策。大数据定价为企业领导者提供了一种新的决策方式，其使用方式与企业的生存和发展有关。但是，大数据定价的应用尚不理想。电子商务公司必须抓住这一发展机遇，并深化大数据定价中包含的宝贵信息，以提高竞争力。大数据定价市场的健康发展离不开商品价格的开放性和价格的透明性。这是市场发展的唯一途径。数据定价市场必须积极探索合理的数据定价惯例，满足实时数据市场的各种需求，并促进数据市场中的有序数据流。合理定价和有效配置的数据资源。这些数据将在广泛的价格和应用范围内产生不可预测的价值。这将对整个工业，工业，经济和整个社会产生深远影响，具有历史意义。参考文献[1]JeanTirole．Placetospace:Migratingtoe－businessmodels［M］.Boston:HarvardBusinessSchoolPress，2001:34-65.[2]MouzhiGe,HindBa