[发明专利]一种线上零售产品价格与广告促销优化方法及系统

权利要求书

1.一种线上零售产品价格与广告促销优化方法，包括以下步骤：

步骤一：构建具有拟合参数的需求函数，利用需求函数并通过滚动拟合、预测的方式得到预测销售量，对比预测销售量与实际销售量的误差，以误差最小为原则选择得到最佳的拟合时间窗和最佳的预测时间窗；

步骤二：利用需求函数和最佳拟合时间窗内的数据预测产品在促销活动下的市场反应，从而得到促销活动下需求函数的拟合参数，同时利用需求函数和最佳预测时间窗内的数据预测产品在正常销售价格下的市场反应；市场反应包括点击量、转化率、销售量；

步骤三：在考虑市场反应的情况下进行近似优化，得到产品促销价格及广告竞标价格。

2.根据权利要求1所述的线上零售产品价格与广告促销优化方法，其特征在于：需求函数包括点击量预测公式和转化率预测公式，点击量预测公式分为加性点击量预测公式和乘性点击量预测公式，转化率预测公式分为加性转化率预测公式和乘性转化率预测公式；需求函数采用的点击量预测公式的形式和转化率预测公式的形式由需求函数拟合的均方根误差决定；

加性点击量预测公式为：

乘性点击量预测公式为：

加性转化率预测公式为：

乘性转化率预测公式为：

其中，α₀、α₁、α₂、α₃、α₄、α₅、α₆、β₀、β₁、β₂、β₃、β₄为所述拟合参数；f_n为第n天的消费者点击量，n为促销开始的天数，q_n为第n天的消费者群体人数，p_n为第n天的促销价格，s_n为第n天的销售量，t_n为第n天的消费者转化率。

3.根据权利要求1所述的线上零售产品价格与广告促销优化方法，其特征在于：步骤一中，利用需求函数并通过滚动拟合、预测的方式得到最佳的拟合时间窗时，将设定的拟合时间窗内的数据输入到需求函数中进行需求拟合，对拟合时间窗之后一天的销售量进行预测，得到预测销售量，遍历不同长度的拟合时间窗进行滚动拟合和预测，将预测销售量与实际销售量对比，计算预测销售量的均方根误差，对比得到最佳的拟合时间窗。

4.根据权利要求1或3所述的线上零售产品价格与广告促销优化方法，其特征在于：步骤一中，利用需求函数并通过滚动拟合、预测的方式得到最佳的预测时间窗时，将最佳拟合时间窗内的数据输入到需求函数中进行需求拟合，对最佳拟合时间窗之后的预测时间窗内的销售量进行预测，得到预测销售量，遍历不同长度的预测时间窗进行滚动拟合和预测，将预测销售量与实际销售量对比，计算预测销售量的均方根误差，对比得到最佳的预测时间窗。