电商平台价格实验的科学方法

电商平台价格实验的科学方法

产品价格反映需求、季节性和经济趋势等多重因素。定价策略通常采用考虑这些因素的公式，而较新的定价策略则依赖机器学习模型。通过某中心的定价实验室，可以进行一系列在线A/B实验来评估新定价策略。由于采用非歧视性定价原则（即所有访客在同一时间看到相同产品的相同价格），实验设计需将处理应用于产品价格随时间变化，而非同时测试不同客户的不同价格点，这增加了实验设计的复杂性。

实验类型

时间限制实验

最简单的实验类型是时间限制实验，对某类别中的部分产品应用处理，其他产品作为对照组。此类实验的潜在噪声源是外部事件（如其他商店的临时折扣）可能影响处理效果。

触发式实验

若能提前定义此类事件，可进行触发式干预，将处理和对照期的开始时间与事件发生时间同步，导致不同产品的实验开始时间错开。

交叉实验

若需求曲线相似且处理组与对照组结果差异显著，时间限制和触发式实验可能足够。但为了更精确评估定价策略，可能需要在同一产品上运行处理和对照实验，如典型的A/B测试，这需要切换实验。

最直接的切换实验是随机天数实验，每天每个产品随机分配到对照组或处理组。分析表明，随机天数可将实验结果的标准误差降低60%。

然而，任何切换实验的缺点之一是残留效应的风险，即处理效果从实验的处理阶段延续到对照阶段。例如，若处理增加产品销量，推荐算法可能更频繁推荐该产品，这可能在对照期人为提升销量。

应对残留效应

可通过在转换到处理和对照阶段时设立黑屏期来应对残留效应。例如，在交叉实验中，可能对组中的某些产品应用处理，其他作为对照，但丢弃第一周的数据。然后，在收集足够数据（如两周）后，对前处理组移除处理并应用于前对照组。再次丢弃第一周数据，让残留效应消退。

交叉实验可将结果测量的标准误差降低40%至50%，虽不如随机天数，但缓解了残留效应。