电子商务中的自动定价策略大致可分为两种形式 - 基于简单规则的定价策略(例如削减最低价格)和更复杂的人工智能 (AI) 驱动算法(例如强化学习 (RL) 算法)。虽然基于简单规则的定价仍然是最广泛使用的策略,但一些零售商已开始采用由 AI 驱动的定价算法。RL 算法由于能够自主学习最佳策略并适应竞争对手定价策略和市场环境的变化而特别适合定价。尽管人们普遍认为 RL 算法比基于规则的策略具有显着优势,但我们的大量定价实验表明,与 RL 定价算法竞争时,与多种 RL 算法相互竞争的情况相比,基于简单规则的算法可能会导致更高的价格并使所有卖家受益。