社交网络上病毒式营销的定价策略
数据结构与算法
2009-02-23 v1 计算机与社会
摘要
我们研究了在社交网络上利用病毒式营销策略以最大化单一产品销售收入的策略。我们提出了一个模型，其中购买者购买产品的决策受到拥有该产品的朋友以及产品定价的影响。我们分析的影响模型相当通用，自然地扩展了线性阈值模型和独立级联模型，同时整合了价格信息。我们考虑销售以级联方式通过网络进行，即购买者通过拥有该产品的邻居的推荐获得产品。在此设定下，卖方通过向推荐者提供现金返还以及为社交网络中的每个购买者设定价格（通过优惠券或折扣）来影响事件进程。在此设定下，寻找能够最大化预期收益的卖方策略被证明是 NP 难的。然而，我们提出了一种卖方策略，该策略在多种模型中都能保证收益在最优策略的常数因子范围内。该策略基于一种“影响与利用”的思想，包括在每个时间步找到以下两者之间的正确权衡：从当前用户产生收入，与免费提供产品并利用此次销售产生的影响在后续过程中发挥作用。我们还展示了如何利用局部搜索在实践中改进该技术的性能。
引用
@article{arxiv.0902.3485,
title = {Pricing strategies for viral marketing on Social Networks},
author = {David Arthur and Rajeev Motwani and Aneesh Sharma and Ying Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:0902.3485},
year = {2009}
}