近日，我院校长学勤讲座教授Guillermo Gallego与墨尔本大学的Gerardo Berbeglia教授的合作论文“Bounds and Heuristics for Multiproduct Pricing”发表在管理科学与运筹学领域的顶级期刊《Management Science》。这项开创性研究揭示了简单定价策略在当今商业定价问题中的显著潜力，并通过理论分析和数值实验强有力地证明了它们几乎可以实现最优收益。

研究重点强调了定价成功的关键，即确保公司的价格向量与不同消费者类型的最优个性化价格相协调。特别地，Gallego教授提出了两种简单的价格机制：“经济”和“稳健”机制。经济机制通过随机组合最优个性化价格，实现期望意义上的收益最大化；而稳健机制则追求最坏情况下的最优业绩保证。研究结果表明，这些简单定价机制可以达到最优复杂机制的固定收益比例。这一发现意味着非个性化最优线性定价策略可以有效替代最优非线性个性化定价，从而简化企业定价决策，降低估算和实施成本。

此外，研究还深入探讨了捆绑定价中常见启发式策略相对于最优个性化捆绑定价策略的表现。通过数值实验，Gallego教授发现机器学习在消费者分类上的应用能够有效提升这些启发式策略的表现。特别值得注意的是，k-Means聚类方法在平均表现上要明显优于farthest point first聚类方法。这些发现为企业提供了有效指导，建议结合k-Means聚类和经济、稳健两种定价机制，以提高企业收益。

总体而言，Gallego教授与Berbeglia教授的合作研究充分证明了简单定价策略足以逼近最佳实际表现。文章提出的定价机制和相关管理见解有助于企业构建相应的商业定价模型，从而在激烈的市场竞争中保持优势。

*该文章是由数据科学学院Guillermo Gallego教授团队供稿。