我有一些在线商家的销售数据。我随机定价同一项目以找到最优价格以试图获得最大利润。以下是我们的一些示例数据：
6 units @ 296.9/ea
225 units @ 331.69/ea
45 units @ 334.99/ea
5 units @ 369.29/ea
2 units @ 399.0/ea
2 units @ 353.27/ea
5 units @ 354.21/ea
很明显哪个是最好的价格范围，但我仍然试图找到某种平均值，所以我们不只是选择最高的数字。
我最初的想法是简单地将每个集合相乘，将它们全部加起来，然后除以总单位（也就是找到总平均值）。问题在于没有考虑销售单位数量与每种单位价格之间的关系。
有没有人对找到最佳解决方案的方法有任何建议？谢谢！
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不应该需要对分析数据进行保理，例如点击和查看率，因为所有列表都是在完全相同的时间完成的，并且完全相同。销售额，观点等是定价的直接结果。换句话说，我们根据物品的价格来获得销售。
我不是想找到任何利润空间，我正试图找到最好的LIST PRICE。我们已经在检查我们的利润率和启用/停用广告系列是否达不到我们的门槛。我们试图根据以前的结果找到中等价格，这样我们就可以进入新的市场并以理想的价格获得一个想法。
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当我们列出相同的测试项目时，无论价格如何，有些项目总体上会得到更多的视图，这实际上会导致更多的销售。几乎就像他们在商店里“病毒式”一样。这些观点的原因完全不受我们的控制。除定价外，每个商家信息都相同。几乎所有在线零售商都有特殊算法来向该客户提取最佳匹配结果。
我们尝试这样做的唯一原因是尝试根据以前的结果对最佳定价进行有根据的“猜测”，无论我们如何获得它们。换句话说，商店和顾客正在为我们选择这些价格，我们只想尝试猜测价格而不是随机定价。从那里我们可以努力增加利润。
答案 0 :(得分：4)
这更像是一种方法论批评（评论），但对于评论字段来说太长了，而且有点和答案。但是你的问题的基本答案是根据你提供的数据，它是无法回答的：
这些价值每次呈现给客户多少次？有点令人惊讶的是，您只以最低的价格出售了6个单位......这让我相信客户并没有平等地暴露于这些价格水平。您需要通过计算：number_of_times_this_price_was_shown除以number_of_times_customer_bought_item_at_this_price
每件商品的利润率是多少？以$ 5.01 / widget销售100个小部件比以10.00美元/小部件销售5个小部件更好如果我的小部件花费我1美元/小部件，但如果他们花费我5.00美元/小部件那么最好只卖10.00美元/小部件5个小部件（5.00美元利润/ widget * 5个小部件= 25.00美元，1美分利润/小部件* 100个小部件= $ 1.00）。
如果您能告诉我们这两条信息，我们可以提供正确的算法。