移动众包平台的任务酬金定价模型及调控策略研究——以珠三角地区为例

以珠三角地区移动众包平台为研究对象,实证分析了移动众包平台中的任务酬金定价模型和调控策略问题.首先使用GIS软件将移动众包平台中的用户和任务点的位置信息投射到真实地图,定性分析了影响任务点定价模型的交通、商圈等因素.然后建立以任务完成率最大和任务发布者收益最大的多目标任务酬金定价模型,使用熵权法确定模型中交通、商圈等因素的权值.最后借助贪心算法对上述模型进行求解,在分析部分任务未完成原因的基础上,提出了一种基于缓冲区打包的定价调控策略,通过实验分析,这种方法有助于提高任务的完成率和增加任务发布方的收益.     

供需模型在众包平台定价中的应用

以众包平台为对象,基于已有数据,考虑供求关系,通过因子分析法对原始数据加以处理,建立任务的定价模型.在实际应用中,可以对分布密集的任务进行打包,并给出针对这种情况的定价模型.结果表明:提出的模型不仅考虑了会员人数与任务数量的关系,还考虑了个人需求的差异,提高了任务的完成度,对众包平台定价的发展与完善有着重要的意义.     

基于政府政策规制的众包物流定价策略研究

考虑政府对众包物流市场采取激励性政策和约束性政策,基于不同的市场结构,以众包物流平台利润最大化为目标,构建政府政策规制的平台最优定价模型,运用最优化方法求解平台最优定价,最后利用数值分析对相关结论进行验证。研究结果表明：在垄断型市场结构下,当政府采取激励性政策时,平台定价随用户间交叉网络外部性的增加而增加;当政府采取约束性政策时,平台定价与政府限制力度负相关,平台定价随政府限制力度的增强而降低。在竞争型市场结构下,当政府采取激励性政策时,平台定价随平台服务差异化系数的增加而降低;当政府采取约束性政策时,平台定价随政府限制力度的增强呈先增后降的趋势。     

考虑平台竞争的众包物流社会配送服务最优定价策略

基于互联网的众包物流服务平台共享社会闲置人力资源,为电子商务O2O提供最后一公里配送服务。通过配送服务的动态定价来调控众包物流的社会配送供应能力,成为优化众包物流平台运营的重要手段。在众包物流平台激烈的竞争环境下,考虑到众包物流社会化配送供应能力的不确定性,采用动态优化理论,建立平台价格竞争下众包物流社会配送服务最优定价模型。运用汉密尔顿函数求解社会配送服务最优价格,研究众包物流社会配送服务供应能力随着价格变化的规律,进一步,分析众包物流平台竞争对最优价格变化规律的影响。数值仿真结果表明,众包物流社会配送服务价格增长率随着平台竞争的加剧而增加,可以有效调控众包物流服务的供应与需求平衡,优化众包物流平台的期望收益。     

空间众包环境下的任务定价模型研究

在综合考虑平台、商家和会员三方相互作用的基础上,通过建立包含任务动态分配机制的动态规划模型,结合金融定价思想刻画任务定价问题,并通过空间可视化对珠三角地区劳务众包平台数据进行实证研究.为提高模型的实用性,利用K-means聚类分析对任务打包并引入激励规则对动态定价模型进行了改进.最后,通过模拟仿真得出改进后模型的任务完成率为88.10%,相比平台现有定价模型(62.50%)和改进前的动态定价模型(85.20%)任务完成情况有较大幅度的提升.为基于地理位置的服务平台的商品定价、以及地理位置信息与平台会员的关系等实证和应用研究提供了理论与实践参考.     

基于改进FMEA模型的众包创新项目风险识别与评估

网络化众包创新模式,作为一种企业获取外部网络群体知识资源实现创新目标的新型创新模式,其存在组织形式松散、参与大众自由自愿、创新目的 性强和信息不对称等特征,导致众包创新项目在运行过程中存在诸多风险.为此,从众包创新模式的运行流程出发,结合社会—技术系统理论,构建包括众包参与主体风险、众包创新模式风险、参与者关系风险、项...     

同城货运众包平台的车货匹配模式对比研究

针对目前同城货运车货匹配平台采用抢单模式造成客户等待时间较长、客户满意度不高的问题,提出将派单模式应用于同城货运车货匹配过程,构建以客户平均等待时长最短为目标的动态车货匹配模型。根据抢单模式实际情况设计了就近随机配对算法,针对派单模式设计了滚动时域完美匹配算法,运用模拟仿真研究方法,对比研究了两种算法的有效性和适用性,发现订单饱和度大时宜采用派单模式,且滚动时域越短客户平均等待时长越短。研究结果可为同城货运车货匹配平台的订单分配提供决策支持,提高客户满意度。     

考虑声誉效应的众包竞赛动态激励机制研究

将声誉效应引入众包竞赛的激励机制可以促使接包方为考虑未来绩效收益而提高当前努力。建立并求解了显性和隐性声誉效应下连续两个任务阶段的动态激励模型,探讨了显性声誉修正系数、隐性声誉系数以及参赛者数量对激励效果的影响,并与无声誉激励机制进行了对比。研究表明,声誉激励机制通过单位绩效激励强度和固定奖励水平两条途径起作用,增大隐性声誉系数有助于提高每个任务阶段的努力程度,显性声誉不确定性则会降低第2任务阶段的努力程度;各种条件下实施声誉激励对第1任务阶段中的努力程度和单位绩效奖励的影响存在不确定性;参赛者数量的增加有助于弱化第1任务阶段中棘轮效应,但也会降低声誉激励机制对努力程度的正向价值,扩大声誉激励机制对单位绩效奖励的负向价值。     

基于模糊后悔理论-TODIM组合方法的众包物流平台服务质量评价研究

针对Fermatean模糊环境下的众包物流平台服务质量评价的多属性群决策问题,考虑评价过程中的损失规避和后悔规避心理,提出了一种基于后悔理论的TODIM组合综合评价方法.首先,根据众包物流平台在订单接收,订单配送及售后三个阶段所体现的服务质量,构建了一套能反映平台整体服务质量的综合评价指标体系;其次,提出了一种基于极差最大法的指标权重值确认方法,其有效避免了主客观简单加权产生的权重信息波动对最终决策结果的影响;在此基础上,基于决策者非完全理性情形,提出了一种模糊环境下基于后悔理论-TODIM的多指标群综合评价方法.最后,通过众包物流平台的服务质量评价案例和对比分析验证研究方法的可行性和优越性.     

知识获取视角下用户持续参与众包创新的动态控制策略

众包创新作为企业充分利用外部群体智慧以实现创新的新型开放式创新模式,其本质是企业突破组织界限,获取与整合外部网络知识以提升创新绩效。由于创新任务复杂多样、用户参与自由自愿等特征,导致在众包创新实践中用户持续参与意愿不足、创新效果不好等现象。为此,基于关系营销和知识共享相关理论,界定面向众包创新的知识承诺概念,认为知识获取视角下用户持续参与众包创新的本质是众包参与双方的知识承诺建立,进而分析众包创新中知识承诺的关键影响因素,构建用户持续参与众包创新的动态优化决策模型,通过求解和算例分析探讨最优决策结果,给出引导用户持续参与众包创新的最优控制准则。