移动互联网下'拍照赚钱'任务定价策略优化

"本研究聚焦于2017年全国大学生数学建模竞赛中的B题，即“拍照赚钱”的任务定价问题。该问题探讨了移动互联网环境下，企业如何通过一个APP平台，让会员领取任务，通过拍摄指定的商品照片来获取报酬。研究的核心问题是设计合理的任务定价策略，以提高任务完成率并提升用户体验。 首先，针对任务定价与会员密度的关系，研究者通过计算每个任务点周围的平均会员数量，并与23种不同的定价策略进行线性回归分析。结果发现，任务定价与会员密度呈负相关，定价每增加一定比例，任务完成率会相应降低。F检验结果显示，定价过低和会员信誉度不高是导致任务未完成的主要因素。 在问题二中，研究人员深入探究了影响定价的多维度因素，特别是会员密度和信誉度。他们构建了多元线性回归模型，对不同定价策略进行显著性分析，以此为依据进行调整。新的定价方案在保证任务完成率提升25.03%的同时，降低了总成本。 对于任务打包问题，研究者提出了基于距离限制的联合打包策略。当任务点间的距离小于500米时，将它们合并为一个联合任务。进一步筛选后，16个联合任务中的任务完成率有所提高，提升了3.473%。这种打包方式不仅考虑了地理因素，还提高了任务的完成效率。 针对新项目，研究者应用已有的线性回归模型，根据任务点的会员密度和信誉值来确定定价。结果显示，这个定价模型在新项目中表现出良好的实施效果，能够有效地驱动任务完成。 关键词包括：任务定价、会员密度、信誉值、线性回归、任务联合打包发布。整个研究旨在通过科学的定价策略，优化移动互联网服务模式，提升“拍照赚钱”项目的经济效益和社会效益。"