利用预测分析对服务维护合同进行定价
应用统计
2020-09-10 v1
摘要
随着越来越多的制造商将重心从销售产品转向终端解决方案，全服务维护合同在商业界日益受到青睐。这些合同在预定期限内涵盖所有维护相关成本，以换取固定的服务费，并使客户免于不确定的维护成本。为保证盈利性，服务费至少应覆盖合同期内的预期成本。由于这些预期成本可能取决于若干依赖于机器的特征（例如运行环境），服务费也应基于这些特征加以区分。否则，不易产生高维护成本的客户将不会购买或违约退出合同。后者可能导致逆向选择，使服务提供商持有维护密集的组合，这可能损害服务合同的盈利性。我们通过基于预测模型校准的数据驱动资费方案对文献作出贡献，该方案考虑了不同的机器画像。这向服务提供商传达了应以何种价格吸引哪些机器画像。我们展示了差异化资费方案的优势，并说明其如何更好地防范逆向选择。
引用
@article{arxiv.2007.01171,
title = {Pricing service maintenance contracts using predictive analytics},
author = {Laurens Deprez and Katrien Antonio and Robert Boute},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.01171},
year = {2020}
}