一种机票订单动态调价方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种机票订单动态调价方法及系统，该调价方法包括：获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、机票信息请求量和订单转化率；基于机器学习算法构建不同预设条件下的调价模型；获取买家请求，根据实时单位时间请求量和符合买家请求的调价模型得到相应的调价数值。本发明专利技术实施例通过大数据分析和机器学习算法构建相应的调价模型，由此模型可以获取不同调价信息可对应的订单转化率，再结合此时的请求量，给出最合适的调价数值，实现实时动态调整机票价格，以提高利润率。

【技术实现步骤摘要】
一种机票订单动态调价方法及系统
本专利技术涉及机票数据管理
，尤其涉及一种机票订单动态调价方法及系统。
技术介绍
航班价格是随着市场销售情况动态变化的，销售好的航线或航班会涨价销售反而则会降价销售。此外，各航空公司之间除了相互通过价格竞争获取客源之外，还同时有协议保护价格。因此，航班的价格变化是一个十分复杂的问题，对于价格的预测有着相当的大的难度。收益管理的目标是将商品在合适的时间以合适的价格销售给合适的顾客，以达到收益最大化的最终目标。作为航空收益管理的关键技术，航线客流量预测是航空公司实施动态定价、座位存量控制等操作的基础，是航空公司发展规划的重要工作之一。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的问题，本专利技术的至少一个实施例提供了一种机票订单动态调价方法，包括：获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率。基于机器学习算法通过所述调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，构建所述不同预设条件下的调价模型；获取买家请求，根据实时单位时间请求量和符合所述买家请求的调价模型得到相应的调价数值。基于上述技术方案，本专利技术实施例还可以做出如下改进。可选的，所述获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，具体包括：当所述历史机票订单成交信息的数量大于或等于预设数量时，获取所述历史机票订单成交信息中的调价信息、机票信息请求量和订单转化率；将所述调价信息、机票信息请求量和订单转化率按所述不同预设条件分别进行存储；其中，所述预设条件包括：航空公司、行程类型、供应商及价格、航班飞行时长和/或起降时间、航班舱等和/或舱位、剩余座位数、查询来源、采购商特征、采购商和供应商时区、采购商和供应商货币及汇率和利润中的至少一个。可选的，所述获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，具体包括：当所述历史机票订单成交信息的数量小于预设数量时，获取所述历史机票订单成交信息中的调价信息，并提取出不同预设条件下的所述调价信息的大小范围；基于所述调价信息的大小范围对机票价格进行调价，若在预设时长内，所述机票信息请求量大于或等于预设阈值，则将所述调价信息、机票信息请求量和订单转化率按所述不同预设条件分别进行存储；其中，所述预设条件包括：航空公司、行程类型、供应商及价格、航班飞行时长和/或起降时间、航班舱等和/或舱位、剩余座位数、查询来源、采购商特征、采购商和供应商时区、采购商和供应商货币及汇率和利润中的至少一个。可选的，所述基于机器学习算法通过所述调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率构建所述不同预设条件下的调价模型，具体包括：基于机器学习算法得出所述订单转化率和所述调价信息的转化率公式f；将所述转化率公式代入总利润计算公式计算所述调价信息对应的总利润：P＝λ×M×f；其中，P为所述总利润，M为所述调价信息；λ为所述机票信息请求量；将所述总利润计算公式作为所述调价模型。可选的，所述获取买家请求，根据实时单位时间请求量和符合所述买家请求的调价模型得到相应的调价数值，具体包括：获取买家请求，根据所述买家请求获取相应的调价模型；根据预存储的买卖策略得出相应的所述调价数值；所述根据预存储的买卖策略得出相应的所述调价数值，具体包括：当所述买卖策略要求总利润最高时，通过所述总利润计算公式得出所述订单转化率稳定的情况下的所述调价数值；或者，当所述买卖策略要求成交量最高时，通过所述转化率公式得出相应的所述调价数值；或者，当所述买卖策略要求预设时间内总利润和成交量相平衡时，通过所述总利润计算公式和所述转化率公式得出相应的调价数值。本专利技术实施例还提供了一种机票订单动态调价系统，包括：服务器和客户端，所述服务器包括：数据库、模型建立子系统和数据处理子系统；所述数据处理子系统，用于获取所述数据库中存储的历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率；所述模型建立子系统，用于基于机器学习算法通过所述调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，构建所述不同预设条件下的调价模型；所述客户端，用于将用户录入的买家请求发送到所述服务器；所述数据处理子系统，还用于接收所述买家请求，并根据实时单位时间请求量和符合所述买家请求的调价模型得到相应的调价数值。可选的，所述数据处理子系统，具体用于，获取所述数据库中存储的历史机票订单成交信息，当所述历史机票订单成交信息的数量大于或等于预设数量时，获取所述历史机票订单成交信息中的调价信息、机票信息请求量和订单转化率；并将所述调价信息、机票信息请求量和订单转化率按所述不同预设条件分别通过所述数据库进行存储；其中，所述预设条件包括：航空公司、行程类型、供应商及价格、航班飞行时长和/或起降时间、航班舱等和/或舱位、剩余座位数、查询来源、采购商特征、采购商和供应商时区、采购商和供应商货币及汇率和利润中的至少一个。可选的，所述数据处理子系统，具体用于，获取所述数据库中存储的历史机票订单成交信息，当所述历史机票订单成交信息的数量小于预设数量时，获取所述历史机票订单成交信息中的调价信息，并提取出不同预设条件下的所述调价信息的大小范围；基于所述调价信息的大小范围对机票价格进行调价，若在预设时长内，所述机票信息请求量大于或等于预设阈值，则将所述调价信息、机票信息请求量和订单转化率按所述不同预设条件分别通过所述数据库进行存储；其中，所述预设条件包括：航空公司、行程类型、供应商及价格、航班飞行时长和/或起降时间、航班舱等和/或舱位、剩余座位数、查询来源、采购商特征、采购商和供应商时区、采购商和供应商货币及汇率和利润中的至少一个。可选的，所述模型建立子系统，具体用于，基于机器学习算法得出所述订单转化率和所述调价信息的转化率公式f；将所述转化率公式代入总利润计算公式计算所述调价信息对应的总利润：P＝λ×M×f；其中，P为所述总利润，M为所述调价信息；λ为所述机票信息请求量；将所述总利润计算公式作为所述调价模型。可选的，所述数据处理子系统，具体用于，获取买家请求，根据所述买家请求获取相应的调价模型；当买卖策略要求总利润最高时，通过所述总利润计算公式得出所述订单转化率稳定的情况下的所述调价数值；或者，当买卖策略要求成交量最高时，通过所述转化率公式得出相应的所述调价数值；或者，当买卖策略要求预设时间内总利润和成交量相平衡时，通过所述总利润计算公式和所述转化率公式得出相应的调价数值。本专利技术的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：本专利技术实施例通过大数据分析和机器学习算法构建相应的调价模型，由此模型可以获取不同调价信息可对应的订单转化率，再结合此时的请求量，给出最合适的调价数值，实现实时动态调整机票价格，以提高利润率。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种机票订单动态调价方法流程示意图；图2是本专利技术另一实施例提供的一种机票订单动态调价方法流程示意图；图3是本专利技术又一实施例提供的一种机票订单动态调价方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机票订单动态调价方法，其特征在于，包括：获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率；基于机器学习算法通过所述调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，构建所述不同预设条件下的调价模型；获取买家请求，根据实时单位时间请求量和符合所述买家请求的调价模型得到相应的调价数值。

【技术特征摘要】
1.一种机票订单动态调价方法，其特征在于，包括：获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率；基于机器学习算法通过所述调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，构建所述不同预设条件下的调价模型；获取买家请求，根据实时单位时间请求量和符合所述买家请求的调价模型得到相应的调价数值。2.根据权利要求1所述的机票订单动态调价方法，其特征在于，所述获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，具体包括：当所述历史机票订单成交信息的数量大于或等于预设数量时，获取所述历史机票订单成交信息中的调价信息、机票信息请求量和订单转化率；将所述调价信息、机票信息请求量和订单转化率按所述不同预设条件分别进行存储；其中，所述预设条件包括：航空公司、行程类型、供应商及价格、航班飞行时长和/或起降时间、航班舱等和/或舱位、剩余座位数、查询来源、采购商特征、采购商和供应商时区、采购商和供应商货币及汇率和利润中的至少一个。3.根据权利要求1所述的机票订单动态调价方法，其特征在于，所述获取历史机票订单成交信息中不同预设条件下的调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率，具体包括：当所述历史机票订单成交信息的数量小于预设数量时，获取所述历史机票订单成交信息中的调价信息，并提取出不同预设条件下的所述调价信息的大小范围；基于所述调价信息的大小范围对机票价格进行调价，若在预设时长内，所述机票信息请求量大于或等于预设阈值，则将所述调价信息、机票信息请求量和订单转化率按所述不同预设条件分别进行存储；其中，所述预设条件包括：航空公司、行程类型、供应商及价格、航班飞行时长和/或起降时间、航班舱等和/或舱位、剩余座位数、查询来源、采购商特征、采购商和供应商时区、采购商和供应商货币及汇率和利润中的至少一个。4.根据权利要求1-3中任一所述的机票订单动态调价方法，其特征在于，所述基于机器学习算法通过所述调价信息、所述调价信息对应的机票信息请求量和所述调价信息对应的订单转化率构建所述不同预设条件下的调价模型，具体包括：基于机器学习算法得出所述订单转化率和所述调价信息的转化率公式f；将所述转化率公式代入总利润计算公式计算所述调价信息对应的总利润：P＝λ×M×f；其中，P为所述总利润，M为所述调价信息；λ为所述机票信息请求量；将所述总利润计算公式作为所述调价模型。5.根据权利要求4所述的机票订单动态调价方法，其特征在于，所述获取买家请求，根据实时单位时间请求量和符合所述买家请求的调价模型得到相应的调价数值，具体包括：获取买家请求，根据所述买家请求获取相应的调价模型；根据预存储的买卖策略得出相应的所述调价数值；所述根据预存储的买卖策略得出相应的所述调价数值，具体包括：当所述买卖策略要求总利润最高时，通过所述总利润计算公式得出所述订单转化率稳定的情况下的所述调价数值；或者，当所述买卖策略要求成交量最高时，通过所述转化率公式得出相应的所述调价数值；或者，当所述买卖策略要求预设时...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋剑春，刘倩云，
申请(专利权)人：深圳马可孛罗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44