随机返利设计思路

2017-11-09吴伟生

电子技术与软件工程 2017年19期

吴伟生

摘要本文主要介绍在移动支付领域开展营销活动使用最常见的方式之一随机返利的设计思路，设计的主要目标是既能满足运营方营销成本合理使用的需求，又能调动用户参与营销活动的积极性。

【关键词】营销活动随机返利正态分布曲线抛物线基准初始基准基准占比

伴随着移动支付的日益普及，各种移动支付产品为了抢夺用户、提高用户活跃度，会在商圈开展各种营销活动，其中最常见的有随机返利或随机立减。

本文主要针对随机返利算法的设计思路进行介绍，核心思想是通过正态分布曲线结合抛物线动态调整基准占比的方法来控制返利金额在一个基准附近波动。该设计的效果可以达到用户良好的感知，即在一定返利限额之内，越前面交易的返利金额越多，之后逐渐减少；同时通过随机返利能够有效地降低固定返利带来的恶意套利行为，也能够将营销成本的使用周期尽可能地延长，达到优化营销成本管控的目的。

1 实现方案

1.1 实现目标

（1）用户交易时，返利额度使用的前期返利的金额较大，随着返利额度的消耗，后期的返利金额逐步下降。

（2）返利金额下降的速度可以通过参数调控。

1.2 模型选择

根据上述两个目标，我们选择正态分布曲线和抛物线进行组合使用。其中正态分布曲线可以实现随着时间，返利金额逐步下降的功能；抛物线可以用来调节返利金额下降的速度。

1.3 设计过程

选择好上述两种图形模型后，我们就可以开始应用在随机返利的实现算法中。

1.3.1 参数说明

首先确定几个参数：

返利类型：按交易金额的百分比返利，也可以是按照一定的固定金额范围返利，本文以百分比返利为例。

返利均值：设定为10%，该值主要是参考目前市场上各大主流营销活动的营销成本比例。

浮动范围：5%～15%，该参数表示返利的金额希望在返利均值附近进行随机浮动。

返利下限：0.01元，该值表示计算出来的返利金额如果趋于0，则也给用户1分钱的奖励。

已使用限额占比：（已返金额+本次可返最大金额）/月限额。

基准：正态分布曲线的均值。

初始基准：正态分布曲线初始选择区间的均值。

基准占比：（基准-最小值）/（初始基准-最小值），该参数的取值變化过程实际就是图像向左移动的速度，该取值后面会用抛物线进行调节。

1.3.2 图像左移速度调节方法

前面说过，基准占比取值的变化体现了正态分布曲线图像向左移动的速度，随着图像向左移动，最大值的概率在降低，那么我们希望移动的速度变化呈抛物线曲线，则基准占比由已用限额占比来决定，已用限额占比越高，基准占比就越小。基准占比用抛物线函数来表示，即基准占比=F（a，b，已用限额占比），抛物线过三点（0，1）、（1，0）、（a、b），其中a、b作为可配置的调节参数来控制图像的形状。a、b也可以直观地理解为返利限额前a%的返利金额有b%的概率在设定的返利均值附近。

需要特别说明的是由于基准占比最大不会超过1，因此在抛物线图像上，y轴大于1的取值我们都固定取为1，基准占比=min（F（a，b，已用限额占比），1）。

1.3.3 实例演算步骤

根据上述方法，我们拿实际数据作为例子进行演算说明。

返利均值10%；浮动范围5%～15%；抛物线控制参数a=0.5，b=0.9；返利下限0.01元；返利月限额100元；已返利金额70元；本次消费金额100元。

步骤一：返利均值=消费金额*返利均值=100*10%=10元

本次可返最小金额=max（消费金额*浮动范围下限，返利下限）=max（100*5%，0.01）=5元

本次可返最大金额=min（消费金额*浮动范围上限，剩余限额）=min（100*15%，100-70）=15元

步骤二：本次可返最大金额>本次可返最小金额，进入步骤三。

步骤三：根据本次可返最小金额、返利均值、本次可返最大金额确定初始图像。

步骤四：已用限额占比=（已返金额+本次可返最大金额）/月限额=（70+15）/100=0.85

基准占比=min（F（a，b，已用限额占比），1）=min（F（0.5，0.9，0.85），1）=min（0.354，1）=0.354

根据基准占比的计算公式倒推出基准的计算公式，基准=基准占比*（初始基准-最小值）+最小值=0.354*（10-5）+5=6.77