撰写一、什么是动态定价策略
动态定价策略并没有一个严格的定义，但是它提现了一个经济学中的核心概念就是：供需平衡。动态定价策略的一个简单定义是：在一定的市场环境中，供需双方为达到平衡点而做出的价格调整。动态定价在我们日常生活中的使用非常广泛。举一个很简单的例子，过年的时候，蔬菜普遍贵了，原因就是供应少了，所以蔬菜的价格上升，只是在互联网情况下，这种变动会更加快，更加敏捷。动态定价并不是一个新的概念，它和算法、智能、大数据相结合，能够在配送服务中实现更为智能化的管理和优化，降低配送成本并提高配送效率和用户体验。
二、为什么要使用动态定价策略
任何一个方法或者技术的产生，都是为了解决某一个问题，尤其是我们在策略做的时候，遇到一个问题，要思考解决这个问题的解决办法，提出一二三，从中选取最优的方案。从UU跑腿的角度要解决的问题是在高峰或者异常天气的情况下，UU跑男在线的比较少，商家和用户找不到骑手的问题，为了解决这个问题，我们可以有以下解决方案：
- 自由市场，置之不顾
- 自己购买一些电动车，并雇佣一些骑手来应对
- 通过一定的定价调度策略，来趋势自己平台上的骑手来应对
第一种情况是完全自由市场，没有任何宏观调控的时候的样子，第二种情况会加重公司的运营成本。那就只剩下第三种情况，调度。
这是一个很神奇的词，通过某种方法，可以让原来同样的东西产生更大的生产力，我们此处可以对第四种情况再细分成以下几个选项：
- 当遇上高峰或叫不到跑男的时候，通知商家和用户现在没跑男请继续等待
- 当遇上高峰或叫不到跑男的时候，通知跑男师傅，现在某某地爆单了，赶紧过去接单，去我就奖励你，不去我就惩罚你
- 当遇上高峰或叫不到跑男的时候，通知用户和商家现在没跑男，你可以加点钱，“或许”就有人来接你的订单了第一点并没有解决这个问题，虽然可以作为一种解决方案，但只是陈述了一个事实，而且对自己用户并没有负责，所以基本可以不采取。 第二点相信是很多产品的选择，毕竟在威逼利诱下还是会有跑男选择去做这件事，但是这里也会产生两个问题： 如果是惩罚将会产生较差的体验和叛逆，如果是补贴奖励则会加大平台的支出，也就是开启烧钱模式的大招。 UU完全有理由选择第三种方案，叫不到骑手时用户和商家请多出点钱，也就是动态定价的基本原型。
三、动态定价策略经济学基础
综上我们基本确定了选择动态变动价格的策略是基本可行的，正如我们前面所说的，这种策略由来已久，从经济学的角度我们来分析一下他的可行性。 首先经济学十大原理之一：人们对激励做出反应，这应该是动态定价策略的理论基础。 我们在一个简单的模型下面，我们来看一下整个的变动：
黄线：表示接单人（供给），也就跑男师傅，价格越高，接单人越多
绿线：表示发单人（需求），也就是用户或商家，价格越低，打车人越多
现在我们做以下的假设：
- 假设从M1地到M2地点的正常价格为40元，在这种情况下，刚好达到A的均衡点，所有的人都可以叫到跑男，所有的跑男也刚好接到订单
- 现在假设遇到了糟糕的天气，跑男师傅变少了，黄色线上移变动为黄色的虚线下单人的下单需求并没有变，于是产生了：价格上涨，部分用户叫到了跑男，而部分用户因为价格上涨而退出了发单的行列，这时达到了A1的平衡点
- 现在情况更复杂一些，假设遇到节假日，下单的人突然增多，而跑男师傅并没有增加，这时绿线上移，因为加价而让更多的跑男加入进来，从而达到了新平衡点A2
- 现在分析最复杂的情况，2，3点同时产生，即跑男师傅减少，而下单人增加，这时两条虚线相交点，便是新的平衡点。
即价格的上涨促使产生了两个结果：
- 更多的跑男师傅加入进来
- 部分下单的人因为价格问题选择其他的方案 这是符合经济学的核心原理：供需。 在此基础上，当我们再加入平台补贴，抽佣以及其他一些奖励的制度的时候，曲线将变得更加复杂，并且会产生无效的损耗，但是目的总是在调节供需双方达到一个合理的平衡点。
动态定价的对平台的作用：
- 平台通过技术手段自动调控，能够最大限度的调动供给方的积极性，提升达成率
- 用户了解了规则以后，会自发调节出行时间，避开高峰，从而服务双方更合理平滑
- 实现自调度，降低了平台的调度和维护成本，每一个个体都会为整个系统贡献自己的力量，这也是失控理论的提现。
四、众包及其它平台定价调研
| 公司 | 网约车平台（滴滴） | 外卖平台（doordash） | 外卖平台（B+） | 共享经济（airbnb） | 广告平台 |
|---|---|---|---|---|---|
| 平台定位 | 1.众包平台2.双边市场，撮合交易3.最大化GMV，收入是TR | 1.众包平台2.三边市场，收支分离3.最大化规模和效率 | 1.众包平台2.三边市场，收支分离3.最大化规模和效率 | 1.非众包平台2.双边市场，撮合成交3.最大化GMV，收入是TR | 1.非众包平台2.双边市场3.最大化平台收入和广告效果 |
| 定价形态 | 与用户定价联动（非一口价）+司机活动激励 | 基础配送费+活动激励+小费 | 基础配送费+动态定价+活动激励 | 给用户推荐合理的成交价 | 对流量质量进行定价（RTB） |
| 参考因素 | 1.起步费、里程费、时长、时间、出发地点 | 1.起步费、里程、时长2.接单意愿3.司机能力 | 1.接单意愿2.司机能力 | 1.出租人报价2.调整系数（供需、历史成交） | 1.流量转化概率2.预算 |
| 相关技术 | 司机弹性模型 | 接单意愿预估 | 1.接单意愿预估2.接单弹性预估 | 1.成交预估2.基于PDR和BR的个性化loss函数回归 | 1.点击率预估2.定价机制 |
五、UU跑腿基于强化学习的智能定价系统
基于MDP模型，配送智能定价系统可以通过学习历史数据和实时环境状态，自动确定最优的定价策略，提高订单配送效率和用户满意度。同时，该系统可以根据不同的场景进行灵活调整，提高决策的鲁棒性和适应性。
- 状态定义：根据配送场景，定义系统状态。例如，可以定义状态为订单来源、订单重量、配送距离等。
- 动作定义：根据配送场景，定义系统动作。例如，可以定义动作为调整订单价格、增加配送人员等。
- 奖励定义：根据配送场景，定义系统奖励。例如，可以定义奖励为订单配送成功、订单取消等。
- 状态转移概率定义：根据历史数据，计算不同状态下执行不同动作后，状态转移的概率。
- 奖励函数定义：根据历史数据，定义奖励函数，用于评估执行某个动作后的收益。
- 策略定义：根据当前状态和历史数据，使用马尔科夫决策过程算法计算最优动作，实现智能定价。
模型优化：不断优化状态定义、动作定义、奖励定义、状态转移概率定义、奖励函数定义等，以提高模型精度。 以上步骤可以帮助设计一个基于马尔科夫决策过程的智能定价系统，通过模型学习历史数据和当前情况，实现动态调整配送价格，提高用户体验和企业收益。
1.初始化
- 设置环境状态空间S
- 设置行动空间A
- 设置状态转移概率P
- 设置奖励函数R
- 设置折扣因子gamma
初始化价值函数V和策略函数π
2.迭代更新
- for each s in S:
- for each a in A:
- 更新状态转移概率P(s’|s,a)
- 计算奖励函数R(s,a,s’)
- 根据贝尔曼方程更新价值函数V(s)
- 根据更新后的V计算策略函数π(a|s)
- for each a in A:
3.输出结果
- 输出最优策略函数π
- 输出最优价值函数V4.系统应用
- 根据最优策略函数π，设置动态定价策略
- 监控市场变化和竞争情况，调整策略函数和价值函数
其中，状态空间S包括了影响定价决策的各种因素，如货物种类、配送距离、配送时间、季节等；行动空间A包括了可选的定价策略；状态转移概率P是指在当前状态下执行某个动作后转移到下一状态的概率；奖励函数R是指在执行某个动作后获得的奖励，即定价策略带来的收益；折扣因子gamma用于控制未来奖励的重要程度。最终输出的最优策略函数和最优价值函数用于制定实际的动态定价策略，从而实现智能定价。
while True:
delta = 0
for s in S:
v = V[s]
V[s] = max([sum([P(s, a, s') * (R(s, a, s') + gamma * V[s']) for s' in S]) for a in A])
delta = max(delta, abs(v - V[s]))
if delta < epsilon:
break
for s in S:
pi[s] = argmax([sum([P(s, a, s') * (R(s, a, s') + gamma * V[s']) for s' in S]) for a in A])
return pi六、参考文献
[1] https://www.leiphone.com/category/transportation/zw79l9F9Wa3DTBLe.html