Dynamic Pricing là gì? Demo hệ thống Dynamic Pricing cho ứng dụng đặt xe

1. Dynamic Pricing là gì?

Dynamic pricing (định giá động) là một chiến lược định giá mà doanh nghiệp thay đổi giá sản phẩm hoặc dịch vụ theo thời gian thực, dựa trên các yếu tố như:

• Nhu cầu thị trường
• Mức độ cung cấp
• Chi phí vận hành
• Các yếu tố bên ngoài (thời tiết, sự kiện, v.v.)

Thay vì áp dụng một mức giá cố định, dynamic pricing cho phép giá cả linh hoạt, phản ánh đúng giá trị thực tế của sản phẩm hoặc dịch vụ tại từng thời điểm.

Tùy theo ngành, dynamic pricing còn được gọi bằng những thuật ngữ khác:

• Surge pricing: Giá cao điểm (thường dùng trong dịch vụ đặt xe như Grab, Uber)
• Demand pricing: Giá theo nhu cầu (thường áp dụng trong các dịch vụ công cộng)
• Time-based pricing: Giá theo thời gian (như trong ngành điện lực)
• Yield management: Quản lý doanh thu (được sử dụng trong ngành hàng không và khách sạn)

Dynamic pricing giúp doanh nghiệp tối ưu hóa doanh thu và đáp ứng linh hoạt với thị trường.

2. Các yếu tố ảnh hưởng đến Dynamic Pricing

Để một hệ thống định giá động hoạt động hiệu quả, cần cân nhắc đến nhiều yếu tố khác nhau như:

• Quan hệ cung-cầu: Đây là yếu tố cốt lõi. Khi cầu tăng cao trong khi nguồn cung hạn chế, giá sẽ tăng lên; ngược lại, khi cầu giảm, giá có thể được điều chỉnh xuống để kích thích tiêu dùng.
• Thời gian: Những khung giờ cao điểm, các ngày lễ, hoặc dịp cuối tuần thường đi cùng mức giá cao hơn.
• Yếu tố môi trường: Thời tiết, giao thông hoặc các sự kiện lớn thường tác động đến nhu cầu và giá cả.
• Dữ liệu người dùng: Lịch sử mua sắm, mức độ trung thành hoặc vị trí địa lý của người dùng đều có thể ảnh hưởng đến cách định giá.
• Chi phí vận hành: Những thay đổi về giá nhiên liệu, nhân công hoặc các chi phí liên quan trực tiếp đến vận hành cũng cần được tính đến.
• Giá của đối thủ cạnh tranh: Theo dõi và điều chỉnh giá dựa trên mức giá của các đối thủ trên thị trường để duy trì tính cạnh tranh.

3. Dynamic Pricing trong ngành đặt xe

Các ứng dụng đặt xe như Uber, Grab, và Lyft đã biến dynamic pricing (định giá động) trở thành một công cụ không thể thiếu. Trong lĩnh vực này, nó thường được gọi là surge pricing (tăng giá theo nhu cầu).

Cách hoạt động của dynamic pricing trong ứng dụng đặt xe:

1. Phân tích dữ liệu thời gian thực: Hệ thống giám sát và thu thập thông tin như số lượng người đang đặt xe, số tài xế có sẵn, thời gian chờ, và tình trạng giao thông.
2. Áp dụng thuật toán định giá: Các thuật toán hoặc mô hình machine learning tính toán mức giá phù hợp nhất dựa trên dữ liệu vừa thu thập được.
3. Áp dụng hệ số tăng giá: Khi nhu cầu cao hơn nguồn cung (ít tài xế), giá sẽ được điều chỉnh với hệ số surge (chẳng hạn: 1.5x, 2x).
4. Thu hút tài xế: Giá cao hơn sẽ khuyến khích thêm tài xế đến khu vực đang có lượng đặt xe tăng cao.
5. Thông báo minh bạch: Người dùng được thông báo mức giá surge trước khi đặt xe và có thể chọn chờ đợi nếu không muốn trả giá cao.

Dynamic pricing giúp cân bằng cung cầu theo thời gian thực, đảm bảo cả tài xế và hành khách được phục vụ nhanh chóng, hiệu quả hơn

4. Demo hệ thống Dynamic Pricing cho ứng dụng đặt xe

Các bạn truy cập đường link Github này để truy cập source code nhé.

Cấu trúc folder của project:

dynamic-pricing/
│
├── api/                        # Module API server
│   ├── __init__.py
│   └── app.py                  # Flask API server
│
├── dashboard/                  # Dashboard Streamlit
│   └── app.py                  # Ứng dụng dashboard
│
├── data/                       # Module xử lý dữ liệu
│   ├── __init__.py
│   ├── data_generator.py  # Sinh dữ liệu mẫu
│   └── preprocessor.py         # Tiền xử lý dữ liệu
│
├── models/                     # Module mô hình ML
│   ├── __init__.py
│   └── pricing_model.py   # Mô hình dự đoán giá
│
├── pricing/                    # Module Dynamic Pricing
│   ├── __init__.py
│   └── dynamic_pricer.py  # Thuật toán định giá động
│
├── utils/                      # Các tiện ích
│   ├── __init__.py
│   └── geo_utils.py            # Tiện ích địa lý/khoảng cách
│
├── main.py                     # File chạy chính
├── requirements.txt            # Thư viện cần thiết
└── README.md                   

Yếu tố ảnh hướng đến giá:

• Tỉ lệ cung cầu

demand_supply_ratio = demand / max(drivers, 1)
if demand_supply_ratio > 2:  # Nhu cầu gấp đôi số tài xế
    surge_multiplier = min(1.5, 1 + (demand_supply_ratio - 2) * 0.1)
    constrained_price *= surge_multiplier

• Điều kiện thời tiết:

if weather == 1:  # Mưa
    constrained_price *= 1.1
elif weather == 2:  # Mưa to
    constrained_price *= 1.2

• Tắc nghẽn giao thông:

if traffic > 7:  # Tắc nghẽn cao
    constrained_price *= 1 + (traffic - 7) * 0.03

• Thời gian trong ngày:

if (hour >= 7 and hour <= 9) or (hour >= 17 and hour <= 19):  # Giờ cao điểm
    constrained_price *= 1.15

• Mức độ trung thành của người dùng:

if previous_rides > 50 and user_rating >= 4.5:
    loyalty_discount = 0.05  # Giảm 5% cho người dùng trung thành

Luồng hoạt động của hệ thống:

1. Thu thập dữ liệu chuyến đi: Khoảng cách, thời gian, loại xe, thông tin người dùng
2. Tiền xử lý dữ liệu: Chuẩn hóa và mã hóa các feature
3. Dự đoán giá ban đầu: Sử dụng mô hình Random Forest
4. Áp dụng quy tắc kinh doanh: Điều chỉnh dựa trên các yếu tố như thời tiết, tắc nghẽn
5. Tạo insights: Phân tích lý do tại sao giá được điều chỉnh như vậy
6. Trả về kết quả định giá: Giá tối ưu và các thông tin giải thích

Ví dụ kết quả từ API:

{
  "ride_id": "R000123",
  "optimal_price": 145000,
  "base_price": 127500,
  "price_percent_change": 13.73,
  "insights": [
    "Giá tăng 13.7% so với giá cơ bản do nhu cầu cao hoặc điều kiện bất lợi.",
    "Nhu cầu cao (80) và ít tài xế (5), dẫn đến tăng giá.",
    "Thời tiết mưa làm tăng giá do điều kiện đi lại khó khăn.",
    "Tắc nghẽn giao thông cao (mức 6/10) làm tăng giá.",
    "Đặt xe trong giờ cao điểm (18h) làm tăng giá.",
    "Giảm giá 2% cho người dùng thường xuyên (25 chuyến)."
  ]
}

5. Thách thức khi triển khai Dynamic Pricing

Dù mang lại nhiều lợi ích, dynamic pricing cũng đi kèm với một số khó khăn mà doanh nghiệp cần chú ý:

1. Cân bằng lợi nhuận và trải nghiệm khách hàng
   Nếu giá tăng quá cao, khách hàng có thể cảm thấy không hài lòng và rời bỏ thương hiệu.
2. Minh bạch với người dùng
   Khách hàng cần được biết lý do tại sao giá thay đổi, mà hầu như họ sẽ không được biết chuyện này. Điều này có thể gây ra sự bất mãn hoặc mất niềm tin.
3. Thu thập dữ liệu chính xác
   Để hệ thống hoạt động hiệu quả, dữ liệu phải luôn được cập nhật kịp thời và đáng tin cậy. Những sai sót trong dữ liệu có thể dẫn đến định giá sai, ảnh hưởng đến cả khách hàng lẫn doanh nghiệp.
4. Quy định pháp lý
   Tại một số khu vực, việc tăng giá quá mức có thể bị hạn chế bởi luật pháp, đặc biệt trong các ngành như vận tải hay nhu yếu phẩm.
5. Tối ưu hóa thuật toán
   Hệ thống dynamic pricing cần được cải thiện thường xuyên để đảm bảo mô hình định giá chính xác và phù hợp với thay đổi trên thị trường.

Dynamic pricing đem lại cơ hội lớn, nhưng doanh nghiệp cũng cần chú ý xử lý cẩn thận những thách thức trên để cân bằng giữa lợi nhuận và sự hài lòng của khách hàng.

6. Kết luận

Dynamic pricing đã trở thành công cụ quan trọng trong chiến lược kinh doanh của các ứng dụng như đặt xe, đặt vé máy bay, khách sạn, ... Bằng cách điều chỉnh giá theo thời gian thực dựa trên nhiều yếu tố, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa doanh thu, cân bằng cung-cầu và cải thiện trải nghiệm người dùng.