Часть 1: Проектирование системы комиссии и внедрение среды моделирования
Часть 2: Анализ результатов моделирования
Давайте вернемся к нашей предыдущей статье «Моделирование поощрительного дизайна: какая система вознаграждения является наиболее подходящей?». Мы узнали, что частота отзывов и уровни усилий менялись в соответствии с выбранным методом распределения вознаграждений.
На этот раз мы увидим, завершаются ли сделки и как меняется время завершения в зависимости от выбранного метода распределения комиссионных баллов.
Результат моделирования
При моделировании сравнивались шесть методов распределения комиссионных баллов (далее механизмы): случайный, равномерный, возрастающий, убывающий, выпуклый и вогнутый типы.
- Случайно: баллы распределяются всякий раз, когда покупатель покупает любое количество товаров.
- Равномерное: баллы распределяются пропорционально сумме покупки в любой момент времени.
- Увеличение: покупатели получают больше баллов, когда покупают позже.
- По убыванию: покупатели получают меньше баллов, когда покупают позже.
- Выпуклая: Покупатели получают больше баллов, когда покупают в начале или непосредственно перед тайм-аутом.
- Вогнутость: покупатели получают больше баллов в середине сделки.
В зависимости от выбранного механизма меняется успешность сделки и скорость ее завершения.
Каждый агент будет стремиться покупать в тот момент, когда он сможет набрать наибольшее количество очков. Может показаться, что в повышающем механизме сделки не будут совершаться, потому что покупатели ждут, пока кто-нибудь купит, или их завершение занимает много времени. С другой стороны, механизм уменьшения приведет к быстрой распродаже.
Мы увидим, верны ли эти два предположения, проанализировав результат моделирования ниже. Мы провели 30 видов сделок с разными «остатками товара» и «ценами», а средние результаты нанесли на график.
Результаты и интерпретация каждого механизма
Случайно
В отличие от других, случайный механизм не отображает корреляции между оставшимися товарами и баллами.
Левый график — это показатель успешности сделок в каждых 20 эпизодах. Поскольку мы выполнили 1000 эпизодов, на графике показано 50 точек. График справа иллюстрирует среднее время заключения каждой сделки.
На ранней стадии обучения агентов время заключения сделки сокращалось по мере увеличения процента успешных сделок. Однако по мере того, как агенты узнавали больше, процент успешных сделок снижался, а время заключения становилось немного длиннее. Это означает, что, хотя агенты участвуют в сделках, даже если они видят убытки на ранних этапах, они учатся не принимать участия в сделках с течением времени.
Униформа
Далее идет единый механизм. Этот механизм дает единое количество баллов за каждую покупку.
В таком механизме покупатели будут стремиться купить позже, чтобы свести к минимуму время отсутствия своих депозитных денег. Поскольку все покупатели выберут эту стратегию, обычно ожидается, что сделка сорвется, потому что покупатели будут ждать до последней минуты.
Однако, в отличие от нашего предположения, вероятность успеха становится высокой, превышающей 0,9. Также среднее время заключения сделки сокращается до 500 мс.
Наша интерпретация заключается в том, что покупатели активно участвуют в сделках, потому что их альтернативная стоимость неполучения вознаграждения за непокупку больше, чем минимизация их времени депозита.
Уменьшение
В-третьих, механизм уменьшения. По мере уменьшения оставшихся товаров уменьшаются и распределяемые баллы.
В таких обстоятельствах покупатели присоединятся раньше, чтобы получить больше очков. Однако, поскольку доступные баллы в конечном итоге будут минимальными, сделка потенциально может быть неудачной. Давайте посмотрим, как механизм уменьшения влияет на вероятность успеха и время заключения.
Вы можете видеть, что процент успешных сделок значительно ниже, чем у других механизмов. Насколько мы понимаем, покупатели не принимают участие в сделке с опозданием, потому что мало что могут выиграть, что делает сделку неудачной.
Кроме того, агенты узнают, что сделка обречена на провал, и в первую очередь склоняются к тому, чтобы не нести затрат на внесение денег.
Следовательно, никто не участвует в сделках, и все больше сделок становятся незавершенными даже после того, как время сделки истекает почти до тайм-аута, что приводит к увеличению времени заключения.
Увеличение
В-четвертых, увеличивающий механизм предполагает увеличение дебиторских баллов по мере уменьшения количества оставшихся товаров.
В этом механизме все покупатели будут стремиться присоединиться позже, чтобы получить больше очков. Однако, поскольку в начале сделки начисляется минимальное количество баллов, низкий уровень участия может поставить под угрозу успех сделки.
Возрастающий механизм показывает в целом более высокие показатели успешности сделок и более короткое время заключения, чем убывающий механизм, но дает менее впечатляющие результаты по сравнению со случайными и однородными механизмами.
Вначале к ним активно присоединяются агенты, стремящиеся к выгоде, что приводит к высоким показателям успеха и короткому времени завершения. Однако со временем агенты узнают, что участвовать раньше невыгодно, и сделки не увенчаются успехом.
Узкое место, которое задерживает покупку товаров, существует в начале сделки. Тем не менее, он имеет более высокий уровень успеха из-за более высокой возможности смягчения этого, чем механизм уменьшения.
Выпуклая
В-пятых, выпуклый механизм отображает падение и отскок дебиторских баллов по мере уменьшения остатка товара. Этот механизм будет использоваться при привлечении покупателей в начале и в конце является приоритетным.
Исходя из приведенных выше случаев, этот механизм будет успешным только в том случае, если количество баллов, выданных в середине сделки, не будет значительно меньше. Ниже приведены графики успешности сделок и среднего времени их заключения.
У выпуклого механизма вероятность успеха ниже, чем у повышающего механизма, но выше, чем у убывающего. Это связано с тем, что узкое место находится посередине, а возможность смягчения последствий также является средней.
Вогнутый
Наконец, вогнутый механизм обеспечивает наибольшее количество точек в середине и наименьшее в начале и в конце.
Из анализа других механизмов мы знаем, что для повышения вероятности успеха необходимо смягчить узкое место (с наименьшим вознаграждением). Вогнутый механизм имеет два узких места в начале и конце. Поэтому вероятность успеха и время заключения сравнительно ниже, чем у других.
Резюме
Графики представляют собой сравнение показателей успешности сделок и времени заключения сделок.
Мы видим, что ранжирование уровня успеха от самого высокого к низкому является равномерным, случайным, убывающим, возрастающим и вогнутым механизмами. Ранжирование по времени завершения является противоположным этому. Другими словами, чтобы сократить время заключения, необходимо минимизировать расхождение в баллах. С точки зрения закупок наличие узкого места на раннем этапе является преимуществом.
В таблице ниже показано стандартное отклонение комиссионных баллов. В нем указано стандартное отклонение соотношения комиссионных баллов, когда 10 агентов в заказе покупают 10 товаров. Благодаря этому мы можем оценить, кто избирательно распределяет баллы.
Вы можете видеть, что равномерный и случайный механизмы имеют самое низкое стандартное отклонение. Такое фиксированное распределение вознаграждения является ключом к достижению высоких показателей успеха и короткого времени завершения.
Заключение
Мы узнали, как меняется процент успешных сделок и время их заключения в зависимости от механизмов вознаграждения.
Единый механизм является наиболее эффективным с точки зрения проектировщика, поскольку он имеет высокую вероятность успеха и короткое время завершения. Результат противоречит нашему результату из предыдущей статьи «Моделирование поощрительного дизайна: какая система вознаграждения является наиболее подходящей?»
Причина этого в том, что, хотя бездействие других агентов не влияло на вознаграждение агента в нашем предыдущем исследовательском моделировании, на этот раз вознаграждение агента подвержено влиянию активности или бездействия других.
При таком изменении взаимодействия агентов меняется и соответствующая система вознаграждения. Разработчик системы должен полностью понимать характеристики системы, прежде чем разрабатывать подходящую систему вознаграждения.
