引导式测验 · 中等 等级

人工智能价格优化和动态定价测验

回顾需求估计、价格敏感性、库存和业务限制如何在人工智能价格优化中协同工作。

相关引导路径人工智能在价格优化和动态定价中的应用
问题 1 的 8

这些模型试图学习的“价格弹性”是什么？

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当您参加测验时，就会出现答案和解释。

  1. 这些模型试图学习的“价格弹性”是什么？
    • 客户需求对价格变化有多敏感
    • 产品包装的弹性如何
    • 产品的最高法定价格
    • 价格在网站上显示的速度有多快
  2. 价格优化和动态定价有什么区别？
    • 它们是完全相同的东西
    • 优化找到好价格；动态定价随着情况的变化不断调整
    • 动态定价是非法的，但优化不是
    • 优化仅适用于实体店
  3. 为什么在动态定价中使用强化学习或多臂老虎机方法？
    • 无需任何销售数据
    • 保证价格永不改变
    • 平衡探索新的价格点与利用已知有效的价格
    • 将价格转换为其他货币
  4. Which pricing feature does Uber describe as responding to more riders than available drivers in an area?
    • A fixed price that never changes by location
    • A fare set only by the driver after the trip
    • A coupon applied to every ride
    • Surge pricing that may raise fares during high demand
  5. 定价优化器通常受到什么样的约束？
    • 最低利润、法律限制和品牌一致性规则
    • 产品包装的颜色
    • CEO最喜欢的数字
    • 仅当前天气
  6. 激进的人工智能动态定价的主要风险是什么？
    • 价格永久固定
    • 客户的强烈反对以及哄抬价格或不公平歧视的指控
    • 产品永远卖得太慢
    • 网站加载速度比预期快
  7. After estimating demand at candidate prices, what does a price optimizer compare to choose a price?
    • The product’s image resolution at each price
    • The number of training examples in the pricing model
    • The predicted business objective, such as revenue or profit, at each candidate price
    • The text length of each customer review
  8. Besides price, what inventory signal may influence demand in a dynamic-pricing model?
    • The font used on the product page
    • The operating system of the pricing server
    • The color of a warehouse employee’s uniform
    • The stock level available to customers