一种基于预测模型的定价计算方法及终端设备与流程

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及基于预测模型的定价计算方法及终端设备。

背景技术：

现在产品定价方法都是人工定价，随着市场的发展产品的种类越来越丰富，在定价时需要耗费大量的人力物力资源效率极其低下，同时由于现在的市场情况越来越复杂，在定价时需要考虑的因素越来越多，且这些因素随着时间的变动对价格的影响也有所不同，因此，现有的利用人工定价已经难以满足产品定价的实际需求。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种基于预测模型的定价计算方法及终端设备，以解决现有技术中人工对产品定价效率低不准确的问题。

本发明实施例的第一方面提供了一种基于预测模型的定价计算方法，包括：

获取待定价产品的销售数据；

基于所述销售数据中的销售量以及销售增长率，识别所述待定价产品当前所处的产品生命周期阶段；

基于所述产品生命周期阶段对应的预设处理模型对所述销售数据进行处理，确定出所述待定价产品的目标定价。

本发明实施例的第二方面提供了一种终端设备，所述终端设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤。

获取待定价产品的销售数据；

基于所述销售数据中的销售量以及销售增长率，识别所述待定价产品当前所处的产品生命周期阶段；

基于所述产品生命周期阶段对应的预设处理模型对所述销售数据进行处理，确定出所述待定价产品的目标定价。

本发明实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，包括：存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于预测模型的定价计算方法的步骤。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例基于产品在不同生命周期的销售需求特点设置了相对应不同的处理模型，并在根据产品当前实际所处的生命周期选取出对应的处理模型后，利用对应的处理模型对产品的销售数据进行处理，自适应的确定出产品在不同产品生命周期阶段下的合理定价，实现了对产品准确高效的定价。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的基于预测模型的定价计算方法的实现流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的基于预测模型的定价计算方法的实现流程示意图；

图3是本发明实施例三提供的基于预测模型的定价计算方法的实现流程示意图；

图4是本发明实施例四提供的基于预测模型的定价计算方法的实现流程示意图；

图5是本发明实施例五提供的基于预测模型的定价计算方法的实现流程示意图；

图6是本发明实施例六提供的基于预测模型的定价计算装置的结构示意图；

图7是本发明实施例七提供的终端设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

图1示出了本发明实施例一提供的基于预测模型的定价计算方法的实现流程图，详述如下：

s101，获取待定价产品的销售数据。

其中，销售数据是指产品销售的相关数据，如销售的时间、不同时间对应的销售量以及产品在销售时间内的销售增长率等。

s102，基于销售数据中的销售量以及销售增长率，识别待定价产品当前所处的产品生命周期阶段。

其中，销售增长率是指产品在本年度的销售增长额与上年度销售总额之比，本年度销售增长额为本年度销售收入减去上一年度销售收入的差额。产品生命周期是指产品从投入市场到更新换代和退出市场所经历的全过程，按照产品在市场上的销售时消费者需求以及产品市场情况等因素进行划分，产品生命周期依次包括引入期、成长期、成熟期以及衰退期四个阶段。由于不同阶段的特点不一样，因此在进行产品定价时实际主要目的也不一样，例如引入期时消费者对产品还不了解，消费者购买产品的可能性较小销售缓慢，因此此阶段主要目的是将产品推广出去，提高市场占有率，使得消费者慢慢认识和接受产品，成长期时消费者对产品已经具有一定的认识，产品市场逐步扩大，此阶段的目的主要是占据市场并获取利润，而到了成熟期时，产品已被消费者所熟知，产品的市场趋于饱和稳定，因此成熟期的主要目的是保证销售利润。

在本发明实施例中，利用销售增长率法来识别产品当前所处的生命周期阶段，即根据产品的销售增长率以及销售量来判断产品所处的产品生命周期阶段，以为后续产品定价方法的具体确定提供参考。

s103，基于产品生命周期阶段对应的预设处理模型对销售数据进行处理，确定出待定价产品的目标定价。

由于不同阶段产品的定价主要目的不同，因此若直接使用一套定价方法来进行统一定价，必将导致实际定价无法满足各阶段实际需求，从而出现定价不合理等情况。因此，为了满足产品在各个阶段的实际需求，实现在各个阶段下产品在市场中的合理定价，本发明实施例中会预先针对产品在各个阶段的实际需求来进行定价处理模型的设定，并在确定出产品生命周期阶段之后，选取对应的处理模型进行处理以确定出该阶段对应的产品定价。其中具体的处理模型可由技术人员自行设定，凡是能满足上述产品不同阶段目标需求的模型均可，包括但不限于如对于引入期，根据相似产品的实际定价与市场占有率的情况来确定产品的定价，以满足推广时目标市场占有率的需求，针对成长期分析产品销售时定价与市场占有率和利润之间的关系，再基于该关系确定出最终定价。

本发明实施例基于产品在不同生命周期的销售需求特点设置了相对应不同的处理模型，并在根据产品当前实际所处的生命周期选取出对应的处理模型后，利用对应的处理模型对产品的销售数据进行处理，自适应的确定出产品在不同产品生命周期阶段下的合理定价，实现了对产品准确高效的定价。

作为本发明实施例一处理模型的一种具体实现方式，考虑到当产品处于引入期时，主要目的是推广产品使得产品能尽快地被消费者所认识，尽快地拥有一定的市场占有率，为了实现该目的，本发明实施例中销售数据还包括预设的目标市场占有率及最低定价，同时会根据销售增长率和销售量来识别出产品是否处于引入期，如图2所示，本发明实施例二，包括：

s201，当销售增长率处于预设第一增长率范围，且销售量小于预设销售量阈值时，判定产品生命周期阶段为引入期。

其中，第一增长率范围具体取值可由技术人员根据实际情况设定，考虑到产品处于引入期时说明其正在被消费者逐步认识接受，此时其销售量和销售增长率都比较低，甚至可能出现销售增长率为负的情况，因此优选地，第一增长率范围上限值不应过大，下限值应当小于零，如可以设置第一增长率范围为小于10％。销售量是指产品在本年度的销售总量，由于实际情况中发现引入期和成熟期产品的销售增长率都比较低，此时仅根据销售增长率往往难以区分两个阶段，但由于引入期产品的销售量远低于成熟期，因此本发明实施例中通过设置一个销售量阈值来将两个阶段进行进一步的区分，以保证阶段识别的准确性，销售量阈值具体大小可由技术人员根据产品实际情况自行设定。

s202，获取待定价产品的产品信息，并筛选出产品信息与待定价产品的产品信息相似度高于阈值的已定价产品。

s203，基于已定价产品的历史定价以及历史市场占有率，训练预设的预测模型。

其中，产品信息包括但不限于如产品的种类、功能以及规格等，相似度的阈值可由技术人员根据实际需求自行设定。

考虑到实际情况中引入期产品销售时间较短，销售量以及市场占有率数据等的历史销售数据较少，难以直接用于样本数据分析，同时由于本身引入期产品被用户认识和接收的程度就比较低，因此在此阶段产品的销售数据其实是极其不稳定的，以这些不稳定的数据来作为样本数据分析时，往往难以得到准确有效的市场占有率与定价之间的关系。因此，本发明实施例中并未使用产品本身的一些销售量等数据来作为样本数据分析，而是采取了对相似的已定价产品的历史定价和历史市场占有率作为样本数据进行分析并训练预测模型。其中预测模型可选取神经网络模型或者回归预测模型等常见的预测模型，也可使用技术人员自行设计的预测模型，此处不予限定。

s204，基于训练好的预测模型对目标市场占有率进行处理，确定出预测定价。

s205，基于最低定价对预测定价进行调整，得到目标定价。

其中，目标市场占有率由技术人员根据引入期产品的实际推广需求进行设定，以保证最终的推广效果，最低定价由技术人员根据产品的实际成本等因素需求设定，以保障最终定价的合理性。由于实际情况中发现，产品在引入期若希望市场占有率较高往往需要在定价上进行一定的削减，因此实际情况中经常会出现为了占有市场，引入期产品定价极低甚至低于成本的情况，为了保证最终定价不会过低，即保证最终定价的合理性，本发明实施例在设置目标市场占有率的同时还会设置一个最低定价，在利用预测模型对设定的目标市场占有率进行处理后得到对应的预测定价后，判断该预测定价是否大于最低定价，若大于，则直接将其作为最终的定价，若不大于，则将最低定价作为最终定价。

作为本发明实施例一处理模型的另一种具体实现方式，考虑到当产品处于成长期时消费者已经对产品具有一定的认识，因此成长期主要目的占据市场并获取利润，为了实现该目的，本发明实施例中销售数据在包含历史定价、历史利润率、历史销售总额和历史市场占有率这些历史销售数据的同时，还会设置有此阶段希望达到的目标利润率、目标销售总额和目标市场占有率，即量化此阶段目的，在根据销售增长率来识别出产品处于成长期之后，再利用这些数据计算出对应的最终定价，如图3所示，本发明实施例三，包括：

s301，当销售增长率处于预设第二增长率范围，判定产品生命周期阶段为成长期时。

考虑到产品处于成长期时越来越多的消费者开始接受并使用产品，此时是产品销售增长最快的阶段，即销售增长率最高的时期，此时仅根据销售增长率即可准确识别出产品是否处于该阶段，而无需考量具体销售量如何。其中，第二增长率范围具体取值可由技术人员根据实际情况设定，优选地，可以将第二增长率范围设置为大于或等于10％。

s302，基于公式(1)计算出目标定价：

其中，a和b均为大于0的常数项，a+b＝1且a>b，tarpri2为目标定价，tarpri1为历史定价，matshare2为目标市场占有率，matshare1为历史市场占有率，

c为大等于1常数项，pftmgn2为目标利润率，pftmgn1为历史利润率，gossle2为目标销售总额，gossle1为历史销售总额。

在确定出产品处于成长期之后，将销售数据中的历史定价、历史利润率、历史销售总额和历史市场占有率这些历史销售数据，以及目标利润率、目标销售总额和目标市场占有率代入至上述公式(1)，即可确定出在满足目标所需的市场占有率和利润的情况下，准确合理的最终定价。

作为本发明实施例一处理模型的又一种具体实现方式，考虑到当产品处于成熟期时，产品已经被消费者所熟知市场已经趋于饱和，此时市场占有率已经难以发生较大变化，因此成熟期的主要目的是保证销售利润，为了实现该目的，本发明实施例中销售数据在包含历史定价、历史利润率和历史销售总额这些历史销售数据的同时，还会设置有此阶段希望达到的目标利润率和目标销售总额，在根据销售增长率来识别出产品处于成熟期之后，再利用这些数据计算出对应的最终定价，如图4所示，本发明实施例四，包括：

s401，当销售增长率处于预设第三增长率范围，且销售量大于或等于预设销售量阈值时，判定产品生命周期阶段为成熟期。

其中，由于成熟期时市场趋于饱和，销售较大且相对比较稳定，因此对应的销售增长率一般较小，此时若仅根据销售增长率往往难以将成熟期与引入期区分开来，因此本发明实施例中设置了一个销售量阈值以区分两阶段。其中销售量阈值的取值应当与本发明实施例二中的相同或大于本发明实施例二中的销售量阈值，第三增长率范围的取值既可以与本发明实施例二中的第一增长率范围相同，也可以不同，具体由技术人员根据实际需求设定，优选地，可设置为1％～10％。

s402，基于历史定价、历史利润率以及历史销售总额，训练预设的预测模型。

在确定出产品处于成熟期之后，为了实现在满足目标利润率和目标销售总额的情况下对产品进行准确合理的定价，首先要确定出定价与利润率和销售总额之间的关系。考虑到到达成熟期时产品已经销售了一段时间，具有了较多可用的历史销售数据，因此本发明实施例会利用历史定价、历史利润率和历史销售总额来作为样本数据进行预测模型的训练构建。其中预测模型可选取神经网络模型或者回归预测模型等常见的预测模型，也可使用技术人员自行设计的预测模型，此处不予限定。

s403，基于训练好的预测模型，对目标利润率及目标销售总额进行处理，得到目标定价。

在得到训练好的预测模型之后，将设定的目标利润率和目标销售总额输入至预测模型进行处理，即可确定出最终的定价。

应当说明地，上述本发明实施例二、本发明实施例三以及本发明实施例四，是对本发明实施例一种不同产品生命周期阶段销售数据的处理模型的细化方案，根据实际应用时的需求不同，其既可以以单个实施例的形式与本发明实施例一进行组合应用，也可以以任意数量实施例组合的形式与本发明实施例一进行组合应用。

作为本发明实施例五，考虑到实际情况中，上述本发明实施例一至本发明实施例四中得到的最终定价不一定是唯一的数值，也可能是一个范围，如本发明实施例二中，如设定的目标市场占有率是一个范围而非一个固定值时，此时得到的最终定价也必将是一个范围，这样做的好处在于，可以给销售产品的商家更多的定价选择空间，以对不同的消费者实际情况需求进行灵活调整。为了提高定价的准确率，本发明实施例针对最终定价不唯一的情况，根据购买产品的消费者(客户)的实际情况来确定出该客户对应的最终定价，如图5所示，包括：

s501，获取客户对待定价产品的消费记录，并基于消费记录确定出客户的重要等级。

由于不同消费者对产品的消费记录情况不同，如有些是长期稳定的消费者，有些是零散的消费者，为了尽可能地吸引消费者购买产品，同时保证销售定价满足上述实施例计算出的定价情况，本发明实施例中对于这些不同的消费者会给予不同的定价。

其中消费记录包括购买产品的次数、每次购买的价格以及购买的数量等记录数据。具体根据消费记录确定客户重要等级的方法可由技术人员自行设定，此处不予限定，包括但不限于如先对对每种消费记录数据均设置一个量化的标准，如购买次数达到某一阈值的时候量化为对应的某一分值，再对得到的各个消费记录数据的分值进行权重计算，并根据最终的权重计算结果，确定出对应的重要等级。

s502，基于重要等级从目标定价包含的多个定价中，确定出客户对应的定价。

为了确认出不同消费者对应的定价，本发明实施例预先设定好消费者重要等级与不同定价之间的关系，在根据消费者的实际消费记录来对其进行重要等级的评定后，再根据重要等级从得到的多个定价中确定出最终的定价。其中，由于上述本发明实施例一至四中得到的定价实际值大小以及数量无法实现确定，因此在进行重要等级和定价关系设置的时候，优选地，可以设置为比例折算，例如将重要等级范围中最高重要等级对应于得到的定价中最高定价，最低等级对应于最低定价，并按照比例计算出每个重要等级对应的最终定价，再根据消费者实际的重要等级确定出其最终定价即可。

在本发明实施例中，考虑到不同产品生命周期阶段中销售数据特点以及定价对应的目的不同，针对引入期、成长期和成熟期各自的特点进行了处理模型的分别设置。具体而言，针对引入期销售数量较少且不稳定，同时其目的在于产品的推广的特点，利用相似产品的历史销售数据来训练和构建预测模型，并利用得到的预测模型以及设置的最低定价进行最终定价的计算确定，在保证了对产品推广的有效性的同时，保证了定价不会过低，从而保证了在引入期时产品定价的准确性和高效性。对于成长期，由于其主要目的既包含市场占有率的推进又包含利润的获取，因此，本发明实施例中综合了产品历史销售的一些数据以及该阶段产品目标所需达到的市场占有率、利润率以及销售总额，来计算得到对应的最终定价，从而使得该阶段的定价能同时满足市场占有率和利润的两方面需求，实现了对成长期高效准确的定价。对于成熟期，由于此时产品已经销售了一段时间，市场趋于饱和，因此此时的主要目的在于保障一定的销售利润，因此本发明实施例会根据产品销售已经得到的数据来进行分析，以确定出定价与利润之间的关系，再计算出目标所需利润对应的定价，从而实现了对成熟期的准确高效定价。最后针对每个消费者具体情况的不同，本发明实施例还进行了唯一定价的确定，以保证能针对消费者实际情况给予不同的定价优惠，实现在保证销售定价满足上述计算出的定价情况同时，尽可能地吸引消费者购买产品。因此本发明实施例实现了对产品各个不同阶段不同消费者的准确高效定价，满足了产品定价的实际需求。

对应于上文实施例的方法，图6示出了本发明实施例提供的基于预测模型的定价计算装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。图6示例的基于预测模型的定价计算装置可以是前述实施例一提供的基于预测模型的定价计算方法的执行主体。

参照图6，该基于预测模型的定价计算装置包括：

数据获取模块61，用于获取待定价产品的销售数据。

阶段识别模块62，用于基于所述销售数据中的销售量以及销售增长率，识别所述待定价产品当前所处的产品生命周期阶段。

定价模块63，用于基于所述产品生命周期阶段对应的预设处理模型对所述销售数据进行处理，确定出所述待定价产品的目标定价。

进一步地，定价模块63，包括：

产品筛选模，用于获取所述待定价产品的产品信息，并筛选出产品信息与所述待定价产品的产品信息相似度高于阈值的已定价产品。

第一模型训练模块，用于基于所述已定价产品的历史定价以及历史市场占有率，训练预设的预测模型。

第一定价预测模块，用于基于训练好的所述预测模型对所述目标市场占有率进行处理，确定出预测定价。

定价修改模块，用于基于所述最低定价对所述预测定价进行调整，得到所述目标定价。

进一步地，定价模块63，包括：

定价计算模块，用于基于下式计算出所述目标定价：

其中，a和b均为大于0的常数项，a+b＝1且a>b，tarpri2为目标定价，tarpri1为历史定价，matshare2为目标市场占有率，matshare1为历史市场占有率，c为大等于1常数项，pftmgn2为目标利润率，pftmgn1为历史利润率，gossle2为目标销售总额，gossle1为历史销售总额。

进一步地，定价模块63，包括：

第二模型训练模块，用于基于所述历史定价、所述历史利润率以及所述历史销售总额，训练预设的预测模型。

第二定价预测模块，用于基于训练好的所述预测模型，对所述目标利润率及所述目标销售总额进行处理，得到所述目标定价。

进一步地，该基于预测模型的定价计算装置，还包括：

获取客户对所述待定价产品的消费记录，并基于所述消费记录确定出所述客户的重要等级。

基于所述重要等级从所述目标定价包含的多个定价中，确定出所述客户对应的定价。

本发明实施例提供的基于预测模型的定价计算装置中各模块实现各自功能的过程，具体可参考前述图1所示实施例一的描述，此处不再赘述。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

还应理解的是，虽然术语“第一”、“第二”等在文本中在一些本发明实施例中用来描述各种元素，但是这些元素不应该受到这些术语的限制。这些术语只是用来将一个元素与另一元素区分开。例如，第一表格可以被命名为第二表格，并且类似地，第二表格可以被命名为第一表格，而不背离各种所描述的实施例的范围。第一表格和第二表格都是表格，但是它们不是同一表格。

图7是本发明一实施例提供的终端设备的示意图。如图7所示，该实施例的终端设备7包括：处理器70、存储器71，所述存储器71中存储有可在所述处理器70上运行的计算机程序72。所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各个基于预测模型的定价计算方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至106。或者，所述处理器70执行所述计算机程序72时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图6所示模块61至66的功能。

所述终端设备7可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述终端设备可包括，但不仅限于，处理器70、存储器71。本领域技术人员可以理解，图7仅仅是终端设备7的示例，并不构成对终端设备7的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述终端设备还可以包括输入发送设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器70可以是中央处理单元(centralprocessingunit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，dsp)、专用集成电路(applicationspecificintegratedcircuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmablegatearray，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器71可以是所述终端设备7的内部存储单元，例如终端设备7的硬盘或内存。所述存储器71也可以是所述终端设备7的外部存储设备，例如所述终端设备7上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smartmediacard，smc)，安全数字(securedigital，sd)卡，闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器71还可以既包括所述终端设备7的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器71用于存储所述计算机程序以及所述终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器71还可以用于暂时地存储已经发送或者将要发送的数据。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使对应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。