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TL;DR：我正在探索一种简单的、现实的电子商务定价机制设计，它结合了确定性折扣路径和极小概率的“免费购买”选项。每次购买门票都会略微增加所有人的公开折扣，因此该系统试图实现正和而非零和。 寻求对该机制的批评、证明（IC/IR/BB）和实施反馈。 是什么 一种应用机制，用于设置 (i) 随时间/销售额变化的折扣计划，以及 (ii) 买家以极小概率 p 免费获得商品（或全额退款）。买家可以选择： 1. 立即以当前折扣价购买，或 2. 试试运气，购买一张低价门票，有机会免费获得该商品。 每次购买门票都会为所有人略微降低商品的公开折扣（价格上的外部性），这会提高转化率，即使对于厌恶风险的买家也是如此。 为什么这可能很重要 • 将“促销/赠品”转化为可调整的、预算受限的机制。 • 鼓励网络效应：寻求风险的用户为风险中性/厌恶风险的用户享受的折扣提供资金。 • 潜在地同时增加福利和收入（在合理的供需/弹性假设下）。 设计草图（需要反馈） • 约束条件：个体理性（买家应期望非负盈余）、期望中的近似预算平衡以及平台风险上限（p·价格 ≤ 利润包络）。 • 旋钮：p(t)、门票价格 τ、折扣步长 Δ、冷却/限制以防止滥用、反女巫攻击规则。 • 建模：用于校准的蒙特卡罗模拟；用于重复交互的马尔可夫式留存；A/B 测试 p 和 Δ。 未决问题 • 在这里找到 IC/IR/BB 的清晰证明/条件？ • 福利与经典的销售 + 优惠券相比如何？ • 在不同司法管辖区内的监管立场（促销 vs. 抽奖 vs. 抽奖活动）？ 状态和请求 我正在打包一个与 Shopify 兼容的模块和一份简短的白皮书。 我很乐意接受严格的批评、指向类似机制的指针，或者喜欢机制设计 + 实际工程的合作者。 联系方式：Mert — beyazpiyon54@gmail.com

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