一种出行消费卡定价方法技术

本发明专利技术公开的出行消费卡定价方法，涉及共享出行技术领域，根据设定的时间周期，获取历史订单数据条目，根据用户标识，获取历史订单数据条目中各个用户的下单次数，根据各个用户的下单次数所在的区间范围，对历史订单数据条目进行分组，得到多个分组历史订单数据条目，统计各个分组中的用户数量并根据用户数量，分别计算各个分组历史订单数据条目中用户数量在历史订单数据条目中总用户数量的比例，根据订单流水平均值、用车时长平均值、各类出行消费卡的单次最大使用时长及各类出行消费卡的定价折扣率，得到各类出行消费卡的最终价格，实现对各类出行消费卡进行精准地定价，提高了用户购买出行消费卡的兴趣，增加了运营方的利润。润。

【技术实现步骤摘要】
一种出行消费卡定价方法


[0001]本专利技术涉及共享出行
，具体涉及一种出行消费卡定价方法。

技术介绍

[0002]为了分时共享用车用户的用车体验和便利性，鼓励用户用车，提升用户用车频次，推出了类似消费卡的营销工具，用户只需提前购买一张出行消费卡，则可以在出行消费卡限定的总次数或者总时长内随意用车，不再支付额外的租赁费用。该类出行消费卡是有有效期的，比如15天、1周，1月内有效，对于用户来说，如果该类出行消费卡在有效期内使用得越频繁，则享受到的优惠越多，反之越少。有效期越长、总次数、总时长越高的卡，成本越高，定价就越高。所以对运营方来说，如果定价过高，则对用户的吸引力不够大；如果定价过低，则对相当于变相大力度的打折，对运营方的利润会有影响。同时市场环境和用户行为也会随着出行消费卡的投放市场产生变化，需要经常对出行消费卡的定价进行调整。
[0003]现有的出行消费卡，比如在共享单车领域的月卡和周卡，一般是通过运营人员的数据分析结合人工经验和成本进行定价的，效率低且无法快速根据用户行为的变化对各类出行消费卡的定价进行精准调整，难免出现定价过高或过低的情况，导致用户购买出行消费卡的兴趣低，影响运营方的利润。
[0004]所以，如何通过大数据实现对各类出行消费卡进行精准地定价，成为运营方势必解决的问题。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术的不足，本专利技术实施例提供了一种出行消费卡定价方法，该方法包括：
[0006]根据设定的时间周期，获取历史订单数据条目，其中，所述历史订单数据条目包括各个订单的用车时间、用户标识，订单标识、用车时长、用车里程及订单流水；
[0007]根据用户标识，获取所述历史订单数据条目中各个用户的下单次数；
[0008]根据各个用户的下单次数所在的区间范围，对所述历史订单数据条目进行分组，得到多个分组历史订单数据条目；
[0009]统计各个分组中的用户数量并根据所述用户数量，分别计算各个分组历史订单数据条目中用户数量在所述历史订单数据条目中总用户数量的比例；
[0010]剔除所述历史订单数据条目中比例小于设定阈值的分组历史订单数据条目；
[0011]分别计算各个分组历史订单数据条目中的订单流水平均值X、用车时长平均值M；
[0012]根据公式Y＝T
×
X
×
N
×
R/M，得到各类出行消费卡的最终价格，其中，T为各类出行消费卡的单次最大使用时长，N为各类出行消费卡的最大使用次数，R为各类出行消费卡的定价折扣率。
[0013]优选地，各类出行消费卡的定价折扣率R的计算过程包括：
[0014]根据各类出行消费卡对应的历史订单数据条目中用车次数的平均值及订单流水
平均值，得到各类出行消费卡的实际消费金额；
[0015]根据各类出行消费卡的实际消费金额及各类出行消费卡的预设定价金额，得到各类出行消费卡的预设折扣率，其中，各类出行消费卡的预设定价金额Y1＝T
×
N，其中，T为各类出行消费卡的单次最大使用时长，N为各类出行消费卡的最大使用次数；
[0016]根据设定的比例，提高各类出行消费卡的预设折扣率，得到各类出行消费卡的定价折扣率R。
[0017]优选地，各类出行消费卡的单次最大使用时长为对应分组历史订单数据条目中用车时长数组中处于80％分位的用车时长。
[0018]优选地，各类出行消费卡的最大使用次数N的值为对应分组历史订单数据条目中用户出行次数的最大值。
[0019]优选地，一个分组历史订单数据条目对应一类出行消费卡。
[0020]本专利技术实施例提供的出行消费卡定价方法具有以下有益效果：
[0021]基于设定时间段内的历史订单数据条目，对用户行为的变化进行分析，实现对各类出行消费卡进行精准地定价，提高了用户购买出行消费卡的兴趣，增加了运营方的利润。
具体实施方式
[0022]以下结合具体实施例对本专利技术作具体的介绍。
[0023]本专利技术实施例提供的出行消费卡定价方法包括以下步骤：
[0024]S101，根据设定的时间周期，获取历史订单数据条目，其中，历史订单数据条目包括各个订单的用车时间、用户标识，订单标识、用车时长、用车里程及订单流水。
[0025]作为一个具体的实施例，设定的时间周期可以为一周、一个月等。
[0026]S102，根据用户标识，获取历史订单数据条目中各个用户的下单次数。
[0027]S103，根据各个用户的下单次数所在的区间范围，对历史订单数据条目进行分组，得到多个分组历史订单数据条目。
[0028]作为一个具体的实施例，将一周内下单3-5次的用户作为一组，将一周内下单5-10次的用户作为一组，将一周内下单10-20次的用户作为一组。
[0029]S104，统计各个分组中的用户数量并根据用户数量，分别计算各个分组历史订单数据条目中用户数量在历史订单数据条目中总用户数量的比例。
[0030]S105，剔除历史订单数据条目中比例小于设定阈值的分组历史订单数据条目。
[0031]作为一个具体的实施例，当分组历史订单数据条目中的用户数量在历史订单数据条目中总用户数量的比例小于0.1％时(比如每周出行次数超过20次的用户)，说明该人群太少，针对该类人群，不考虑发行相应的出行消费卡。
[0032]S106，分别计算各个分组历史订单数据条目中的订单流水平均值X、用车时长平均值M。
[0033]S107，根据公式Y＝T
×
X
×
N
×
R/M，得到各类出行消费卡的最终价格，其中，T为各类出行消费卡的单次最大使用时长，N为各类出行消费卡的最大使用次数，R为各类出行消费卡的定价折扣率。
[0034]做一个具体的实施例，对于最大使用次数为20、单次最大使用时长为1.5小时的周卡、每个订单的实际平均用车时长为44分钟、每个订单的实际流水平均值为22.3元。假设用
户单次用车为1.5小时，一周开20次，则预计每个订单流水平均值为90
÷
44
×
22.3＝45.6元，则预计该类型周卡产生的总流水为45.6
×
20＝912元。通过统计，该用户实际每周平均使用该周卡的次数13次、每次平均使用时长为54分钟，每周平均消费288.6元，得到预计折扣率为3.2折。考虑到出行消费卡对用户有一定的拉动作用，将该类出行消费卡的预计折扣率提升1.5倍，得到最终的折扣率约为5折，则该类周卡的最终价格为912
×
0.5＝456元。
[0035]可选地，各类出行消费卡的定价折扣率R的计算过程包括：
[0036]根据各类出行消费卡对应的历史订单数据条目中用车次数的平均值及订单流水平均值，得到各类出行消费卡的实际消费金额；
[0037]根据各类出行消费卡的实际消费金额及各类出行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种出行消费卡定价方法，其特征在于，包括：根据设定的时间周期，获取历史订单数据条目，其中，所述历史订单数据条目包括各个订单的用车时间、用户标识，订单标识、用车时长、用车里程及订单流水；根据用户标识，获取所述历史订单数据条目中各个用户的下单次数；根据各个用户的下单次数所在的区间范围，对所述历史订单数据条目进行分组，得到多个分组历史订单数据条目；统计各个分组中的用户数量并根据所述用户数量，分别计算各个分组历史订单数据条目中用户数量在所述历史订单数据条目中总用户数量的比例；剔除所述历史订单数据条目中比例小于设定阈值的分组历史订单数据条目；分别计算各个分组历史订单数据条目中的订单流水平均值X、用车时长平均值M；根据公式Y＝T
×
X
×
N
×
R/M，得到各类出行消费卡的最终价格，其中，T为各类出行消费卡的单次最大使用时长，N为各类出行消费卡的最大使用次数，R为各类出行消费卡的定价折扣率。2.根据权利要求1所述的出行消费卡定价方法，其特征在于，各类出行消费卡的定价折扣率R的计算过程包括：根据各类出行消费卡对...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢川，
申请(专利权)人：北京首汽智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：