“拍照赚钱"任务的合理定价问题

齐丹辰 司马寅 张作森

摘要：“拍照赚钱”这种基于移动互联网的自助式劳务众包平台，为企业提供各种各样的商业检查和信息搜集服务，相比传统市场调查方式可节省企业调查成本，保证调查数据真实性，缩短调查周期。问题一：针对制定新的任务定价方案问题，建立有关定价的二重定价模型。综合考虑会员的时间成本，车辆的使用成本，奖励费用和调度费用因素，当任务完成时，任务的定价为只受时间成本、使用成本和奖励费用影响的初始定价模型；当任务未被完成时，在初始定价的基础上给予与信誉度有关的奖金支持，促进任务完成。结果表明：通过二重定价模型，我们得出任务完成率达到88%。问题二：首先利用k均值聚类分析的方法，将任务数据点进行打包处理，使每个任务包中的任务点不超过五个。打包后会增加会员单位时间内的收益，利用MATLAB编程求解计算出打包数量，86.6%能打包的任务全部完成，得出结论：第一问中不能打包任务中的65个点再经过打包模型后也能完成，所以任务完成率至少增加7%，提高到95%以上。问题三：利用问题一、二得到的结论，建立新项目定价方案，结合打包模型，计算出有86.6%的任务点满足捆绑打包条件，剩余点只能单独完成。考虑当地会员信誉度较低，为激起会员的积极性，对會员的完成任务进行信誉度奖励。打包模型与二重定价模型的结合对公司而言，可以真正降低分摊每一个单独任务上的实际定价，节约了公司调研成本，同时提高了任务的完成率。

关键词：k均值聚类分析 优化模型 打包模型 二重定价

一、问题重述

“拍照赚钱”是移动互联网下的一种自助式服务模式。用户下载APP，注册成为APP的会员，然后用户从APP上领取需要拍照的任务，赚取APP对任务所标定定的酬金。

问题一：为地理上大量的项目设计新的任务定价方案

问题二：实际情况下，多个任务可能因为位置比较集中，会导致用户互相竞争，现考虑将这些任务合在一起打包发布。在这种考虑下，修改前面的定价模型，对最终的任务完成情况又有了新的影响。

问题三：对提供的大量新的检查项目的位置信息给出你的任务定价方案，并评价该方案的实施效果。

二、问题分析

（一）问题一的分析

以公司的角度来看，所给用户的佣金不宜过高。公司希望能在可控成本范围内，使会员的任务完成率较大。综合考虑该区域会员数量和会员密度等因素后，制定初等定价模型。如果经过一段时间后，任务仍然没有被完成，则在初等定价的基础上给予奖励。

（二）问题二的分析

通过聚类分析的方法，以一个任务点为基准，将该点方圆200米所有任务点全部打包，成为一个任务集合，若任务集合中任务点数量超过5个，会员接单去完成任务，需要同时完成这个任务集合内的全部任务。在这种情况下可以节省时间成本和使用成本，相应减少分摊到每个任务的成本，从而降低公司对每个任务的定价，以大大节省企业的调查成本。由于打包后可节省会员的车辆使用成本和行程中的累积时间成本，所以完成任务的效率会增高，单位时间内收益会增加，进而可提高会员的任务完成率。

（三）问题三的分析

通过任务点的信息进行处理，绘出任务点的分布图，根据统计有86.6%的任务点满足捆绑打包条件，剩余23.4%的点只能单独完成。考虑到会员的心理因素，对会员进行心理上的激励，进而提高会员的完成任务的效果。对公司而言，既能节约调研成本，又能提高任务完成率。

三、模型假设

1.假设题目所给的数据真实可靠；

2.假定会员去完成任务都是开汽车去；

3.假定会员到任务位置的距离都是直线距离；

4.假定会员在城市内行驶的速度是20km/h；

5.假设会员去完成任务不存在顺路的情况；

6.假设会员发动汽车和找到停车位停车的总时间为10min；

7.假设会员寻找商品和对商品进行拍照的总时间为10min；

8.假定完成任务可以增加会员的信誉度；

四、定义与符号说明

五、模型的建立与求解

（一）问题一模型的建立与求解模型①（动态模型）

原先不能打包的任务点占13.4%，经改进将单个任务的完成率达到88%以上，达到优化目的；能打包的占86.6%，由第二问可知这些任务点打包后可以节省会员的车辆使用成本和时间成本，会员单位时间内完成任务得到的收益会增加，可以增加会员对任务的完成率。因为任务地会员信誉度较低，任务完成受由信誉度影响的奖励金差距不大，所以奖励金不是会员完成任务的主要因素。另外，建立任务打包模型后不考虑任务分配机制，但同时又增加了对信誉度奖励机制的考虑。这不仅会增加信誉较低会员的接单率和进而提升任务完成率，而且同时又减少了公司对于奖励机制的支出。

六、模型评价与推广

模型较好的解决了题目给出的问题。本文所有模型，把任务完成率作为评判方案可行性的主要标准，在把公司成本在可以接受的范围内，较少的考虑公司的成本。

问题一：模型充分利用MATLAB软件以及中国统计局数据库中国的信息定量，而且基于实际情况很好的考虑了会员对任务的接单问题，并且对会员的心理制定了很好的激励措施，如调度费和奖励金。但是对于异常的数据无法做到很好地筛去异常点，没有考虑到预定任务开始时间、信誉度以及GPS之间是否存在相关关系。

问题二：捆绑任务点可以大大节省企业的调查成本，同时又可以增加会员单位时间内的收益。实际生活中任务点的捆绑可能不是单单以距离为划分依据的，是否在同一个商场、小区等因素会影响两个任务点的实际距离，则需要对问题二的模型进行相应的修改。