台下发出几声哄笑，一人举手示意道：“你说的就是针对用户定价策略，这个大多数平台都是有的。

两个不同的账号，价格不一样，没什么新意，也没什么创造点，只是在原算法基础上不断更新逻辑和数据量而已。”

凌壹道：“是的，这种价格算法其实早就有，但是跟我们的构思有一点不同的就是，原算法是根据用户行为来划定价格区间值。

我们的想法是，平台主动出击，通过价格变动，标注用户行为结果值进行分析。

力求能达到每日不同价，每人不同价，在不拓展新增用户量的情况下，拓展营收额。

而且刚刚我有说到，商品价格应该由用户的底线价格来决定，而用户的底线价格，是可以由平台引导的。

也就是主动权收归平台，而不是用户。”

“这种业务对平台名声影响估计很大，因为如果两个用户同时在一个地方...

然后一对比价格，发现不一样，举报了平台可能会有各种风险。

现在平台一般是采取优惠券补贴，优惠券有随机性，可以规避风险。

你这么搞的话，如何规避？”

凌壹笑道：“具体措施，我们希望跟产品部和业务岗的小伙伴商量过后，在立项会议上做详细解答。

你也说了，可以规避风险，从数据算法的角度出发，现在计算机的算力足以支撑兆亿在线数据量比对。

要我来设计这个算法的话，可以从ip，用户等级，优惠力度，多个角度来规避风险。

比如说ip，首先用户打开产品，我们会立即跟进他的地理位置，收货地址。

然后根据地址划分当前区域在线人数，确保该当前区域的用户所看到的商品价格没有太大差额。

如果超出区域，我们可以说地域不同，成本不同。

再比如用户等级，两个不同的用户身份标识是不一样的。

消费额度和会员与否都可以是等级差，决定价格差。

其次是优惠力度，我们可以在任意用户打开页面的时候推送一个优惠幸运包，内容是随机减免某样商品价格。

如果他真的用了两个账号对比，这三者都可以成为理由，我个人不觉得会有什么风险。

请问该事项，还有什么疑问吗？”

“没有，你继续。”

凌壹挥手，再次将PPT翻页，讲述了一些七零八散的工作内容。

最后仍是以豆腐为例，简单阐述了一下如何去下探价格。

谢幕感恩，他看了一下电脑右下角，整个发言过程刚好十五分钟。底下稀稀拉拉有三两掌声，凌壹合上电脑走下台，找了把空椅子坐到后头。

十点半到十二点半120分钟，七个人发言还预留了十五分钟空档。午饭没吃完，手机收到了邮件提醒，是公司的续约确认文件。 本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第1页/共2页