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统计分析任务定价研究

摘要:如何根据任务特点等因素对任务进行定价,提高任务的完成量是众包平台有效运营的关键。本文利用统计分析算法,结合企业运营的历史数据,针对众包平台中的任务定价问题进行了相关处理和分析。采用分区模式,分别从外部环境状况、会员、任务本身三大方面对佛山、广州、东莞、深圳进行分析。对于任务和会员,其影响因素主要是任务与会员密集程度,利用任务和会员密度来量化任务和会员的密集程度。

关键词:众包;定价规律;数据处理

随着移动互联网的快速普及与发展,催生了很多新型商业模式与劳作关系,“拍照赚钱”即为移动互联网时代新型的外包商业模式之一。其流程为:用户下载APP,注册成为APP的会员后从APP上领取需要拍照的任务,赚取APP对任务所标定的酬金。这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台,为企业提供各种商业检查和信息搜集,相比传统的市场调查方式可以大大节省调查成本,而且有效地保证了调查数据真实性,缩短了调对各中心点进行分析,发现四个中心点几乎分别与佛山市、广州市、东莞市和深圳市的市中心对应。故以下分析中均按划分为四个城市区域。

一、统计分析

本文利用数理统计K-Means算法将任务与会员按统计聚集度进行分区。依据任务的完成情况将数据中的任务划分为“完成”和“未完成”两组(以下简称为A组和B组)。首先将A组数据进行K—均值聚类分析,得到80个类。研究完地理因素的影响后,接下来对非地理关联因素进行统计分析,从聚类的结果看出绝大多数的类都至少含有7个任务,将少于7个任务的类舍弃,防止某一类中价格变化不大,导致不能对非地理因素进行量化,对剩下的每个类中任务按照标价的高低进行打分,得到在同一类地理因素基本相同的情况下,任务标价与非地理因素之间的关系。同样,按照A组对数据处理的方法对B组数据进行相同的处理,划定其非地理因素对定价的影响等级,等级越高,影响越大。最终,任务被聚类为4个区域,如下图:在分析东莞市任务完成情况和定价的关系时,发现东莞市任务最密集、完成量最好的地方反而标价不高,这说明任务完成情况必然和人口、经济发展、交通等其它因素有关。

二、定价分析

为得到任务没有完成的原因,本文结合标价和任务完成情况,在图1的基础上对标价进行标注。一般标价越高任务完成情况越好。在广州市和佛山市任务非常密集,任务完成情况却一般,标价也高低不等;东莞市任务最密集、完成量最好的地方反而标价不高;深圳市的任务标价比较低,未完成任务数量多,符合一般认知规律。由此猜测任务完成情况和任务标价有关,结合上文对项目的任务定价规律的分析,可以分析任务完成情况与任务密集程度、会员密集程度和(会员密度/任务密度)有关,即:a.任务密度越大,任务定价越低,任务完成情况通常较低;b.会员密度越大,任务定价越低,任务完成情况通常较低;c.如果(会员密度/任务密度)>1,任务定价相对较低,任务完成情况通常较低;如果(会员密度/任务密度)<1,任务定查的周期。

三、结论

随着众包模式的快速发展,众包已成为一种新型的电子商务模式并占据着日益重要的市场地位,众包作为一种新理念,具有联动潜在生产资源、提高生产效率、满足用户个性等优点,而合理的任务定价可以最大限度的发挥众包的优势。因此,如何根据任务特点等因素对任务进行定价,提高任务的完成量是众包平台有效运营的关键。

参考文献:

[1]刘娴.基于双边市场的影院竞争策略研究[J].管理工程学报,2015.

[2]黄中文.SPSS统计分析与应用[M].电子工业出版社,2016.

作者:唐境遥 单位:安徽财经大学统计与应用数学学院

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