Следующей темой серии симуляторов Decon является проблема проектирования системы комиссионных.
Допустим, оптовик предлагает трехдневную сделку по продаже 1000 туфель по 10 000 вон за пару. Продавцы, которые находят эту сделку привлекательной, размещают заказ и вносят депозит.
Если сделка будет заключена с достаточным количеством покупателей (продавцов), покупатели получат определенное количество комиссионных баллов в зависимости от количества и времени их заказа. Если сделка срывается, заказы отменяются, а депозиты возвращаются.
Покупатели хотели бы получать привлекательные продукты и в то же время максимизировать свою прибыль от комиссионных баллов. То, как предоставляются комиссионные баллы, может либо стимулировать сделки, либо привести к катастрофическому результату, который сделает комиссионные баллы бессмысленными.
В то время как каждый покупатель действует стратегически, чтобы максимизировать прибыль, как следует распределять комиссионные баллы, чтобы обеспечить успешные сделки?
Проблема проектирования системы комиссий
Самый простой способ, который приходит на ум, — это начисление баллов пропорционально купленному количеству. Независимо от купленного времени, покупатели, купившие значительные суммы, получат комиссионные баллы, пропорциональные их заказу.
Если мы установим ось x для отображения оставшихся товаров до завершения сделки (запасы), а ось y для отражения комиссионных баллов, таблица функций будет выглядеть примерно так:
Поскольку функция оказывается равной y=t, мы будем называть ее «однородным» типом.
Способы распределения комиссионных баллов
С единым типом покупатели будут покупать столько товаров, чтобы получить больше комиссионных баллов. На первый взгляд это кажется идеальным.
Однако единый тип не дает преимуществ в виде комиссионных баллов в зависимости от времени покупки. Поскольку депозит, равный общей стоимости приобретенной суммы, вносится сразу после размещения заказа, покупатели сталкиваются с альтернативными издержками отказа от процентной прибыли или ликвидности. Поэтому покупателям выгодно приходить как можно позже.
С другой стороны, если комиссионные баллы различаются в зависимости от времени покупки, вы можете эффективно настроить момент времени, когда покупатели заключают сделку. Оптовики хотели бы, чтобы их сделки были заключены как можно скорее.
При убывающем типе количество комиссионных баллов, которые получит покупатель, со временем уменьшается. Другими словами, чем больше осталось товаров, тем больше комиссионных баллов получит покупатель. Следовательно, ожидается, что покупатели захотят заключить сделку на раннем этапе.
С другой стороны, как будет выглядеть возрастающий тип? В этом случае, чем позже вы купите, тем больше комиссионных баллов получите. Основываясь на таком эффекте, можно подумать о двух возможностях возрастающего типа:
- В то время как все больше людей ждут последнего момента, чтобы заключить сделку, сделка может быть аннулирована из-за истечения времени ожидания.
- Давая людям повод купить в последний момент, многие люди присоединятся к незавершенной сделке, а значит, будут способствовать заключению сделок. Кроме того, разумно давать больше поощрений тем, кто способствовал заключению сделки.
Как насчет выпуклой или вогнутой квадратичной функции?
В нашем отчете о моделировании Decon стремится оценить различные методы распределения комиссионных баллов с помощью моделирования и выяснить, какой из них является оптимальным.
Настройка среды моделирования
Давайте рассмотрим настройку среды моделирования.
- Количество агентов: Относится к количеству пользователей сети (проще говоря, покупателей).
- Эпизод: Каждый эпизод начинается с начала сделки, решений агентов, распределения комиссионных баллов и закрытия или тайм-аута сделки.
- Механизм: Моделирование проводилось с использованием различных методов распределения комиссионных баллов (случайного, равномерного, убывающего, возрастающего, выпуклого и вогнутого типов).
- Пул комиссионных: общая сумма комиссионных баллов для привлечения покупателей.
- Количество продаж: Относится к общему количеству товаров. Вначале это будет рассматриваться как инвентарь.
- Цена: Относится к цене каждого товара.
- Единица покупки: Относится к единице товара, которую покупатель может приобрести. Например, если единица покупки равна 5, покупатели могут покупать по пять штук (5, 10, 15 и т. д.).
- Максимальное количество покупки: максимальное количество товаров, которое покупатель может приобрести. В этой симуляции каждый покупатель может купить только один раз за сделку, а это означает, что если покупатель хочет купить в общей сложности 20 шт., он должен разместить заказ на 20 шт., а не два заказа по 10 шт.
- Время сделки: продолжительность, в течение которой сделка находится в процессе и заканчивается тайм-аутом.
Покупатели хотели бы максимизировать свою прибыль, вычитая альтернативную стоимость внесения депозита из комиссионных баллов, которые они получат. По ходу эпизодов мы запрограммировали агентов (покупателей), чтобы они узнавали, сколько товаров покупать в какой момент времени.
Метод распределения комиссионных баллов
Как упоминалось выше, мы использовали случайный, равномерный, убывающий, возрастающий, выпуклый и вогнутый типы распределения комиссионных баллов. Детали каждого типа следующие:
Случайно
Соотношение комиссионных баллов, которые покупатель может получить при определенном количестве оставшихся товаров, задается случайным образом в начале симуляции.
Например, предположим, что количество продаж (N) равно 10, а коэффициент комиссионных баллов распределяется следующим образом: [0,1, 0,2, 0,4, 0,5, 0,9, 0,3, 0,3, 0,3, 0,8, 0,2]. Если покупатель покупает 3 шт. из 10 оставшихся товаров, расчет комиссионных баллов будет следующим:
Униформа
Комиссионные баллы пропорциональны количеству купленных товаров. Если количество продаж равно N, а агент купил M, выгоду можно рассчитать следующим образом:
Уменьшение и увеличение
Тип убывания распределяет комиссионные баллы по возрастающей функции с количеством оставшихся товаров по оси x. Линейный рост можно рассматривать как линейную функцию. Текущий остаток товаров равен S, а количество купленных товаров равно M.
Угол (a) и точка пересечения с осью y (b) имеют положительные значения. Чем больше осталось товаров, тем больше комиссионных баллов вы сможете получить. По мере продвижения сделки — по мере продажи товаров — количество комиссионных баллов, которые вы можете получить, постепенно уменьшается.
Возрастающий тип можно рассматривать как убывающую функцию. Основы такие же, как и у возрастающей функции, но угол (а) принимает отрицательное значение. Кроме того, для значения x между 0 и количеством продаж (N) значение y должно быть больше 0.
Выпуклая и вогнутая
Выпуклые и вогнутые типы отображают квадратичную функцию, симметричную половине проданных товаров (N/2). Тем не менее, у выпуклого типа кривизна (a) больше 0, тогда как у вогнутого типа кривизна (a) меньше 0. При каждом возможном значении x значение y должно быть больше 0.
Прибыль можно рассчитать по следующей формуле:
Расходы
Альтернативная стоимость определяется на основе того, как рассчитываются процентные ставки. Раннее заключение сделки и внесение токенов обходится дороже. Кроме того, у каждого агента разные процентные ставки.
Каждому агенту присваивается кредитный рейтинг от 1 до 10 на основе статистических данных о кредитных рейтингах (декабрь 2018 г.). На основе данных системы финансовой информационной статистики Службы финансового надзора за сентябрь 2018 года были выбраны пять ведущих банков по совокупным активам. Использовалась средняя ставка процентных ставок по кредитам этих банков.
Награда
Вознаграждение, которое получает агент, равно выгоде, вычтенной из затрат. Каждый агент учится, чтобы максимизировать свое вознаграждение.
Подведение итогов
В этой статье мы рассмотрели проблему проектирования системы комиссионных и представили несколько методов распределения комиссионных баллов. Мы также объяснили настройку моделирования, агентов и среду моделирования.
В нашей следующей статье мы проанализируем результаты реального моделирования.
