一种基于利益最大化的自动化运营方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于利益最大化的自动化运营方法，涉及运营技术领域，解决现有运营方式不能根据当前实际销售情况做上架数量自动化调整的技术问题，方法为：S1.定期获取订单信息并存储；S2.根据净利润与兜底净利润或根据交易金额与兜底交易金额计算偏差率；S3.若偏差率在可接受范围内则执行步骤S5；否则建立多元回归分析模型；S4.根据业务需求选择模式将问题转化成求解非线性规划问题的最优值，得到最优值后根据x

【技术实现步骤摘要】
一种基于利益最大化的自动化运营方法及系统
本专利技术涉及运营
，更具体地说，它涉及一种基于利益最大化的自动化运营方法及系统。
技术介绍
现有的自动化运营系统，多为针对产品销售状况进行自动补货或是根据历史数据确定产品售价。这两种方法在库存有限、希望实现最大收益的使用场景下具有一定的局限性：前者只对产品上架数量进行调整而不进行售价调整，无法通过售价的自动化调整增大收益；后者则只改变售价，没有根据当前实际销售情况做上架数量自动化调整。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对现有技术的上述不足，本专利技术的目的一是提供一种基于利益最大化的自动化运营方法。本专利技术的目的二是提供基于利益最大化的自动化运营系统。为了实现上述目的一，本专利技术提供一种基于利益最大化的自动化运营方法，包括：S1.定期获取订单信息，将所述订单信息以日期、产品种类、产品售价作为维度，以产品销量、产品净利润、产品交易金额作为度量进行样本存储；S2.根据所述样本的净利润与兜底净利润计算偏差率；或者，根据所述样本的交易金额与兜底交易金额计算偏差率；S3.若所述偏差率在可接受范围内，则执行步骤S5；否则，以所述样本的日期、产品售价作为自变量，以所述样本的产品销量作为因变量建立多元回归分析模型Oi＝ai0+ai1xi1+ai2xi2+μi其中，Oi为产品销量，xi1为日期，xi2为产品售价，ai0、ai1、ai2为回归系数，μi为扰动项；由于日期xi1已知，所述多元回归分析模型可简化为Oi＝ci+ai2xi2；其中，ci为常量；S4.根据业务需求选择净利润最大化模式或交易金额最大化模式，将问题转化成求解非线性规划问题的最优值maxz交＝xi2(ci+ai2xi2)+…；其中，di、si分别为产品i的成本价和库存，得到最优值后根据xi2和Oi做出调整产品i的上架数量和售价的决策，并将本次操作数据保存；S5.循环执行步骤S1～S4操作。作为进一步地改进，对所述多元回归分析模型进行显著性检验，若检验不通过，则需要通过逐步回归或主成分回归方式建立适合的回归模型。进一步地，所述显著性检验包括对模型的F检验、对参数的T检验、自变量之间的共线性检验、拟合优度检验中的至少一种。进一步地，所述交易金额最大化模式为在确保一定的净利润下实现交易金额最大化；所述净利润最大化模式为在确保一定的交易金额下实现净利润最大化。为了实现上述目的二，本专利技术提供一种基于利益最大化的自动化运营系统，包括：订单管理模块，用于记录产品的订单信息，订单信息包括日期、产品种类、产品售价、产品销量、产品净利润、产品交易金额；产品管理模块，用于对产品进行调价和调节上架数量；运营模块，包括数据存储模块、分析决策模块、运营控制模块；所述数据存储模块定期从所述订单管理模块获取订单信息，并将所述订单信息以日期、产品种类、产品售价作为维度，以产品销量、产品净利润、产品交易金额作为度量进行样本存储；所述分析决策模块根据上述的方法计算得到产品售价、销量，并将此次操作数据保存至数据存储模块中及发送给所述运营控制模块；所述运营控制模块对所述产品管理模块进行调价和增减上架数量操作。有益效果本专利技术与现有技术相比，具有的优点为：本专利技术通过定期获取订单信息，以订单信息的数据建模为基础进行智能决策，通过自动化运营实现利益最大化。附图说明图1为本专利技术的工作流程图；图2为本专利技术的结构方框图；图3为本专利技术中运营模块的结构方框图；图4为本专利技术中运营模块的工作流程图。具体实施方式下面结合附图中的具体实施例对本专利技术做进一步的说明。参阅图1-4，一种基于利益最大化的自动化运营方法，包括：S1.定期获取订单信息，即获取所有产品的订单信息，将订单信息以日期、产品种类、产品售价作为维度，以产品销量、产品净利润、产品交易金额作为度量进行样本存储；S2.根据样本的净利润与兜底净利润计算偏差率，净利润是所有产品的净利润之和，兜底净利润是对所有产品净利润之和设置的一个底线；或者，根据样本的交易金额与兜底交易金额计算偏差率，交易金额是所有产品的交易金额之和，兜底交易金额是对所有产品交易金额之和设置的一个底线；兜底净利润和兜底交易金额是运营人员根据实际产品进行设定的，目的是保证最低的盈利；S3.若偏差率在可接受范围内，则执行步骤S5；否则，以样本的日期、产品售价作为自变量，以样本的产品销量作为因变量建立多元回归分析模型Oi＝ai0+ai1xi1+ai2xi2+μi其中，Oi为产品销量，xi1为日期，xi2为产品售价，ai0、ai1、ai2为回归系数，μi为扰动项；由于日期xi1已知，多元回归分析模型可简化为Oi＝ci+ai2xi2；其中，ci为常量；S4.根据业务需求选择净利润最大化模式或交易金额最大化模式，在现实场景中，有的产品虽然售价高但单位净利润为负，交易金额的最大化并不代表净利润的最大化，所以本专利技术将收益分为净利润和交易金额两个指标进行衡量，运营人员根据业务人员的业务需求选择相应模式，将问题转化成求解非线性规划问题的最优值maxz交＝xi2(ci+ai2xi2)+…；其中，di、si分别为产品i的成本价和库存，得到最优值后根据xi2和Oi做出调整产品i的上架数量和售价的决策，并将本次操作数据保存；S5.循环执行步骤S1～S4操作。进一步的，对上述的多元回归分析模型进行显著性检验，若检验不通过，则需要通过逐步回归或主成分回归方式建立适合的回归模型。显著性检验包括对模型的F检验、对参数的T检验、自变量之间的共线性检验、拟合优度检验中的至少一种。交易金额最大化模式为在确保一定的净利润下实现交易金额最大化；净利润最大化模式为在确保一定的交易金额下实现净利润最大化。一种基于利益最大化的自动化运营系统，包括：订单管理模块，用于记录产品的订单信息，订单信息包括日期、产品种类、产品售价、产品销量、产品净利润、产品交易金额；产品管理模块，用于对产品进行调价和调节上架数量；运营模块，包括数据存储模块、分析决策模块、运营控制模块；数据存储模块定期从订单管理模块获取订单信息，并将订单信息以日期、产品种类、产品售价作为维度，以产品销量、产品净利润、产品交易金额作为度量进行样本存储；分析决策模块根据上述的方法计算得到产品售价、销量，并将此次操作数据保存至数据存储模块中及发送给运营控制模块；运营控制模块对产品管理模块进行调价和增减上架数量操作。例如，运营人员需要新增产品并希望在确保兜底净利润为z净的情况下系统能实现交易金额的最大化，首先，根据业务侧需求，运营人员将新增产品的初始售价、初始上架数量、产品库存、成本价等信息输入至本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于利益最大化的自动化运营方法，其特征在于，包括：/nS1.定期获取订单信息，将所述订单信息以日期、产品种类、产品售价作为维度，以产品销量、产品净利润、产品交易金额作为度量进行样本存储；/nS2.根据所述样本的净利润与兜底净利润计算偏差率；/n

【技术特征摘要】
1.一种基于利益最大化的自动化运营方法，其特征在于，包括：
S1.定期获取订单信息，将所述订单信息以日期、产品种类、产品售价作为维度，以产品销量、产品净利润、产品交易金额作为度量进行样本存储；
S2.根据所述样本的净利润与兜底净利润计算偏差率；



或者，根据所述样本的交易金额与兜底交易金额计算偏差率；



S3.若所述偏差率在可接受范围内，则执行步骤S5；否则，以所述样本的日期、产品售价作为自变量，以所述样本的产品销量作为因变量建立多元回归分析模型
Oi＝ai0+ai1xi1+ai2xi2+μi
其中，Oi为产品销量，xi1为日期，xi2为产品售价，ai0、ai1、ai2为回归系数，μi为扰动项；
由于日期xi1已知，所述多元回归分析模型可简化为
Oi＝ci+ai2xi2；
其中，ci为常量；
S4.根据业务需求选择净利润最大化模式或交易金额最大化模式，将问题转化成求解非线性规划问题的最优值
maxz交＝xi2(ci+ai2xi2)+…；



其中，di、si分别为产品i的成本价和库存，得到最优值后根据xi2和Oi做出调整产品i的上架数量和售价的决策，并将本次操作数据保存；
S5.循环执行步骤S1～S4操作。


2.根据权利要求1所述的一种基于利益最大化的自...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦雯莹，沈伟，李果，陈旭，覃士蘅，
申请(专利权)人：广西东信易联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45