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直觉上看，我们应该把产品卖给愿意出价最高的人。就像在拍卖会上，谁喊的价最高，我们就把产品卖给他。然而，企业与拍卖会不同的是，顾客并不是在同一时间出价。顾客购买的可能性、购买的数量以及愿意支付的价格都在随着时间而不断地变化。把产品卖给哪些顾客这个决策，要比拍卖会上复杂得多。 针对这种情况，一些企业使用遗传算法来决定把产品卖给哪些顾客。对于每一位顾客，企业计算他可能花10元购买某个产品的概率，就像计算每个基因适应新环境存活下来的概率一样。然后，在10元这个价格水平上，购买可能性大的顾客“存活”下来，另外的顾客被“淘汰”。接下来，“存活”下来的顾客再参与下一轮的计算。最后，我们可以得到一些顾客，这些顾客是企业实现利润最大化的优秀“种子”。 遗传算法是实现个性化定价采用的主要方法之一，比如埃森哲的“个性化定价工具”就是采用的这个算法。遗传算法在现有存货、产品利润率等信息的基础上，帮助我们决定应该把产品提供给哪些顾客，以提高企业的利润。 设计“价格歧视”的机制 个性化的定价还需要一个机制，因为企业往往需要考虑优惠券的数量和促销预算的限制。 假设有20张不同的影片DVD，我们愿意把它们都卖给鲍勃，每张DVD只要提供10元的优惠券鲍勃就会购买，这代表我们需要给鲍勃提供20个优惠券吗？对于每位顾客，优惠券的数量是有限制的，假设每位顾客不能超过10张优惠券，那我们需要决定提供哪10张DVD的优惠券。这时候，需要我们给一系列产品排序，比如能带来更大利润的产品应该排在前面。排序之后，我们按顺序选10张DVD出来，为鲍勃提供这些产品的优惠。 编辑 卫香香 （责任编辑：职场达人） |
