在线评论影响下的易逝品全渠道动态定价研究
这是一篇关于在线评论,全渠道供应链,易逝品,策略型消费者,KKT条件的论文, 主要内容为针对当前的电商市场,电子购物平台选择愈加丰富,在线购物与社区团购等深入人们生活,在国内多个行业寡头企业布局全渠道供应链,致力于为客户带来更多元、更优质的服务,同时追求为企业赋能、赢得更高的市场份额和利润。对于全渠道供应链中销售最高频类型的产品,易逝型产品因其独特的市场属性,对企业的定价策略和战略布局带来了极大挑战,在存在着滞销商品品质的恶化,商家不得不面临对该类产品进行减价销售的情境,市场中的客户会出现策略行为,价格敏感且对等待时间无明确要求的消费者,可能会出现等待行为,从正价销售时期进入折扣时期购买商品。虽然人们在生活中通过线上渠道购物的方式已经趋于普遍,但消费者中仍存在部分对该渠道购物无明显偏好的情况,另外,无论在传统销售环境还是当下,消费者对商品的品牌效应与口碑都有着明显的关注程度,而近年来在各电商平台的在线评论信息已然成为另一种形式的口碑,由已购消费者生产,分享其购物体验及产品质量等关键信息。基于此,本文在研究在线评论信息对易逝品全渠道动态定价的基础上,考虑了策略型消费者在市场中所占比重、消费者对在线评论信息在对商品的价值判断中所占比例、消费者对线上渠道的偏好程度、消费者浏览到的在线评论信息为其带来的价值估计、估价贴现因子等因素,研究了在线评论影响下的易逝品双渠道、全渠道的动态定价问题。首先,根据前人的研究和现实情况作为基础,对模型进行合理假设,并根据效用理论判断消费者在双渠道及全渠道的正价期、折扣期的购买决策,基于此求解策略型及短视型消费者在两时期的购买需求。其次,对于供应链中仅存在着单一的制造商及零售商的某易逝型产品的双渠道及全渠道供应链,建立基于该问题的Stackelberg博弈模型,通过逆向归纳法求解集中决策、制造商主导下的各方企业的最优动态定价,探讨在线评论信息、策略型消费者占比、消费者对线上渠道的偏好程度等因素影响下的易逝型产品的市场需求和定价、利润的影响,并通过MATLABA数值仿真模拟验证相关推论并进一步拓展分析;最后,对比双渠道与全渠道供应链在集中式和分散式的决策模式下的供应链各方决策收益,并通过仿真模拟对比分析两种供应链模型效果,并基于此得出相关结论。本文研究了在线评论影响下的双渠道及全渠道供应链,针对某种易逝型产品市场的集中式和分散式决策模式,使用Stackelberg博弈和拉格朗日乘子法、KKT条件对模型求解,并对模型进行了数值仿真,得到某易逝型产品市场的相关结论,有助于对易逝型双渠道及全渠道供应链企业管理相同情境下的实际经营决策机制。
基于行为特征的策略型消费者分类与个性化推荐研究
这是一篇关于策略型消费者,行为特征,XGBoost,消费者分类,个性化推荐的论文, 主要内容为随着互联网产业和电子商务的飞速发展,消费者通过电子商务平台在线购物已成为生活的一部分。与一般消费者容易受价格优惠、促销广告等眼前利益诱惑不同,策略型消费者作为消费者的一类特殊群体,喜欢基于个人效用最大化选择购买时机,如果在可预期的未来能以更优惠的价格购入商品,哪怕当前商品售价低于其心理预期,策略型消费者也会选择持币观望、延迟购买。如企业在营销时忽略策略型消费者的存在,可能造成高达30%的收益损失。电子商务平台经常在固定日期举办促销活动以促进销售和争夺消费者,这些活动的定期举办增强了策略型消费者在线上购物过程中的策略性等待行为特征;而电商平台上的商品和服务的数量以指数级不断增长,由此导致的信息过载问题也随着大数据时代的到来而不断加剧。因此,电子商务环境下识别出策略型消费者,并为其推荐感兴趣的商品,可以有效提高策略消费者购物体验的同时增加企业收益,而传统的推荐方法较少通过识别策略型消费者再给出针对性的推荐。所以,对基于行为特征的策略型消费者分类与个性化推荐方法进行深入研究是十分必要的。本文主要完成了以下三方面的研究工作:(1)提出了基于行为特征的策略型消费者分类方法。通过对策略型消费者行为特征的分析,明确电子商务环境下策略型消费者大多具有持币观望、延迟购买等策略性消费行为特征。为此,利用电子商务平台积累的历史交易数据构造消费者的行为特征,基于XGBoost分类模型将用户分为策略型消费者和短视型消费者,为面向策略型消费者的个性化推荐奠定基础;(2)提出了基于在线交互行为的策略型消费者个性化推荐方法。在基于行为特征的策略型消费者分类基础上,使用策略型消费者的多种行为数据构造行为评分矩阵,再通过改进的SVD++算法计算出商品排序列表,并对目标用户感兴趣的商品进行排序,然后剔除该用户已购买过的商品,将最终排序靠前的商品推荐给用户,最终实现基于行为特征的策略型消费者个性化推荐。(3)基于行为特征的A网站策略型消费者分类与个性化推荐的应用研究。利用实际电子商务A网站交易数据,将本文提出的基于行为特征的策略型消费者分类与个性化推荐方法应用到网站的商品推荐过程中,根据消费者的行为特征和实际消费行为数据,进行行为特征建模和策略型消费者分类,并进行商品推荐列表的计算,为策略型消费者推荐出感兴趣的商品。最后,利用推荐效果评估指标与经典推荐方法形成的推荐结果相对比,证明该方法的可行性和有效性。研究结果表明,本文提出的基于行为特征的策略型消费者分类与个性化推荐方法,能够为现实中电子商务网站识别策略型消费者并向其个性化推荐问题的解决提供参考。
C2B电商预售模式下产品定价与库存联合决策研究
这是一篇关于C2B预售,策略型消费者,价格承诺,动态定价,定价与库存联合决策的论文, 主要内容为互联网技术潜移默化地改变了消费者的消费模式,也激发了电商企业对于新的商业模式的探索,如聚划算秒杀、社交电商、C2B预售等。其中,C2B预售是如今各大电商平台最热衷的一种营销模式。通过预售,消费者可以在第一时间获得产品或服务的所有权,而且可以享受到价格优惠或赠品优惠。对电商平台来说,可以了解市场对产品的接受程度,预测和刺激市场需求,以消费者需求驱动聚合客户订单,避免订货过度造成库存积压的状况,同时帮助电商企业提前获得一定的资金提高运营效率。显然,C2B预售模式凭借其先进性将会给电商平台带来无限的生机和效益,但是在预售相关问题的研究上,学者们常常仅将价格作为影响企业销售利润的唯一因素,而忽视供需平衡问题即库存水平对收益的影响,尽管预售模式可以在一定程度上降低需求不确定性,但是确定合理的库存控制机制对企业来说依然是关键,而且,库存往往不独立于价格存在,而与价格相关,都对企业的销售利润有直接影响。因此,在预售策略问题的研究上,定价和库存决策不应该被视为两个独立的问题,而应该考虑定价与库存的联合决策。基于此,本文在消费者效用理论的基础上,针对一般易逝品和新产品,引入消费者策略性程度、消费者两阶段到达率及对产品效用估值的不确定性等因素,研究价格承诺和动态定价机制下预售产品的定价和库存水平联合决策的预售策略问题,具体内容包括:一、价格承诺机制下,考虑预售模式下告知型消费者的策略性行为,根据效用理论,在电商企业期望利润最大化的基础上,构建电商平台的预售期和现货期两阶段定价决策和最优一次订货量的静态模型。通过求解模型得出预售期价格、现货期价格、最优订货量三个决策变量的具体参数表达式,得出结论:价格承诺机制下预售产品的定价策略与消费者对产品的估值、产品单位销售成本、消费者策略性程度、告知型消费者占消费者总量的比例等多个因素相关。同时,库存控制受价格影响,与消费者总到达率和上述几个因素之间也呈现相关关系;二、动态定价机制下,根据消费者决策顺序、消费者剩余理论等构建两阶段决策模型,通过逆向求解得决策变量的参数表达式,得出结论:动态定价机制下产品的两期价格与消费者对产品的效用估值和单位产品总成本呈线性正相关关系,同时,预售期价格与定金对于预购消费者剩余效用的影响因素呈负相关关系。库存控制与消费者对产品的估值和消费者总到达率有关,与告知型顾客到达率占消费者总到达率的比例、预售阶段选择等待的告知型消费者所占比例无明显相关关系,且折扣预售策略并不总是电商企业的最佳策略。本文的研究有助于电商企业更好地了解消费者的购买行为和购买意愿,更合理科学地制定预售产品的两期价格,更准确地预测市场需求量从而确定合理的库存水平,也可以为不同类型的预售产品提供预售策略支持,同时,丰富了电商背景下C2B预售模式的定价和库存决策的理论研究,具有理论价值和现实意义。
电商预售情境中考虑购买运费险的零售商策略研究
这是一篇关于策略型消费者,预售,退货,运费险的论文, 主要内容为随着电子商务平台和互联网经济的快速发展,很多消费者倾向于在互联网平台上购物,残酷的市场竞争,激发电商领域出现很多新型策略,比如,预售策略就备受业界和学术界瞩目。良好的预售策略,不仅可以降低零售商和消费者之间信息不对称的程度,而且消费者在预售期间可以享受折扣价格,零售商能根据预售期间获取的消费者需求量,预测和更新现售时期的需求量,降低需求的不确定性影响。然而,由于消费者在预售期预订商品时不能真正体验到产品,收到商品后可能会不满意,加之各大电商平台为了增强竞争力和遵守相关法规,退货政策较宽松,导致了消费者退货现象频频发生。在此背景下,退货策略备受商家关注,退货运费险的重要作用日益凸显,成为消费者、零售商、电商平台等主体进行决策的重要因素。基于上述分析,本文以垄断性市场中零售商销售季节性商品为背景,考虑预售和现售两个不同阶段,消费者估值和需求均不确定情形中零售商的决策问题。在预售情境中,针对市场上消息灵通和消息不灵通的策略型消费者,基于报童模型建立不考虑退货运费险和考虑购买运费险,包括卖家版运费险和买家版运费险时的效用模型,引入了消费者期望效应最大化理论,对零售商最优预售定价决策和最优订购量决策问题进行了研究;然后,分别构建了在三种不同退货策略下,零售商的期望利润表达模型,并以零售商的期望利润最大化为目标,对三种预售模型进行分析对比,比较了不同策略下预售价格、订单数量、商品成本和退货价格的最优决策方案及原因;最后,通过MATLAB数值分析了退货价格、退货运费、消费者购买买家版退货运费险的比例、零售商承担运费的比例(商品不合格率)对退货策略的影响,为零售商的预售提供更科学的决策支持。通过预售情境中消费者行为和零售商的决策研究,得出以下研究结果:(1)与不考虑退货运费险的策略相比,零售商可以在引入退货运费险的策略中设置一个更高的预售价格提高利润,同时可以降低订货量减少库存,降低库存风险。(2)存在商品成本临界值,当商品成本小于临界值时,不考虑退货运费险时零售商期望利润优于考虑退货运费险时;反之,购买退货运费险的策略对零售商更为有利。(3)零售商的最优退货价格与退货策略无关,只与商品成本有关,最优退货价格等于商品成本;当退货价格越高时,零售商可以设置一个更高的最优预售价格以提高期望利润。(4)当退货运费非常小时,退货运费险的引入将对消费者的期望效用起到极小的作用,反而由于购买运费险,会提高消费者的购物成本;反之,当退货运费逐渐增加时,有利的策略是在交易时引入运费险服务,而且购买卖家版退货运费险是最优策略。(5)随着零售商承担运费的比例(商品不合格率)或消费者购买买家版运费险的比例的增大,选择购买运费险策略时的最优预售价格和零售商期望收益,均大于不考虑运费险策略,且均呈上升趋势,同时可知零售商购买卖家版运费险将是最有利的选择。基于上述研究结果,在预售情境中提供退货服务时,电商零售商的最佳选择是采用“卖家赠送运费险”的销售策略,同时结合最优的产品定价、订货量决策,为消费者提供更好的购买环境,优化消费者的购物体验,从而增加了消费者的预购效用,为零售商提供了决策依据,以达到电商企业期望收益的最大化。虽然针对考虑运费险的电商预售中零售商的决策进行了探索,但是,本研究尚存在一下问题有待深入挖掘:本文主要聚焦在一个垄断性的电商零售市场,未多方面考虑市场的竞争因素;本文考虑的消费者为同质的且为策略型,而实际生活中市场上存在多种类型的消费者;本文只允许预售期预订商品的消费者产生退货行为,而在现实中退货行为将伴随整个销售周期。对上述问题的完善将有助于在理论中探索预售情境下零售商决策理论,在实践中发挥理论研究的指导意义,促进电商行业的健康发展。
在线评论影响下的易逝品全渠道动态定价研究
这是一篇关于在线评论,全渠道供应链,易逝品,策略型消费者,KKT条件的论文, 主要内容为针对当前的电商市场,电子购物平台选择愈加丰富,在线购物与社区团购等深入人们生活,在国内多个行业寡头企业布局全渠道供应链,致力于为客户带来更多元、更优质的服务,同时追求为企业赋能、赢得更高的市场份额和利润。对于全渠道供应链中销售最高频类型的产品,易逝型产品因其独特的市场属性,对企业的定价策略和战略布局带来了极大挑战,在存在着滞销商品品质的恶化,商家不得不面临对该类产品进行减价销售的情境,市场中的客户会出现策略行为,价格敏感且对等待时间无明确要求的消费者,可能会出现等待行为,从正价销售时期进入折扣时期购买商品。虽然人们在生活中通过线上渠道购物的方式已经趋于普遍,但消费者中仍存在部分对该渠道购物无明显偏好的情况,另外,无论在传统销售环境还是当下,消费者对商品的品牌效应与口碑都有着明显的关注程度,而近年来在各电商平台的在线评论信息已然成为另一种形式的口碑,由已购消费者生产,分享其购物体验及产品质量等关键信息。基于此,本文在研究在线评论信息对易逝品全渠道动态定价的基础上,考虑了策略型消费者在市场中所占比重、消费者对在线评论信息在对商品的价值判断中所占比例、消费者对线上渠道的偏好程度、消费者浏览到的在线评论信息为其带来的价值估计、估价贴现因子等因素,研究了在线评论影响下的易逝品双渠道、全渠道的动态定价问题。首先,根据前人的研究和现实情况作为基础,对模型进行合理假设,并根据效用理论判断消费者在双渠道及全渠道的正价期、折扣期的购买决策,基于此求解策略型及短视型消费者在两时期的购买需求。其次,对于供应链中仅存在着单一的制造商及零售商的某易逝型产品的双渠道及全渠道供应链,建立基于该问题的Stackelberg博弈模型,通过逆向归纳法求解集中决策、制造商主导下的各方企业的最优动态定价,探讨在线评论信息、策略型消费者占比、消费者对线上渠道的偏好程度等因素影响下的易逝型产品的市场需求和定价、利润的影响,并通过MATLABA数值仿真模拟验证相关推论并进一步拓展分析;最后,对比双渠道与全渠道供应链在集中式和分散式的决策模式下的供应链各方决策收益,并通过仿真模拟对比分析两种供应链模型效果,并基于此得出相关结论。本文研究了在线评论影响下的双渠道及全渠道供应链,针对某种易逝型产品市场的集中式和分散式决策模式,使用Stackelberg博弈和拉格朗日乘子法、KKT条件对模型求解,并对模型进行了数值仿真,得到某易逝型产品市场的相关结论,有助于对易逝型双渠道及全渠道供应链企业管理相同情境下的实际经营决策机制。
考虑策略型消费者的电商平台供应链定价和供给策略研究
这是一篇关于策略型消费者,限量供给策略,价格承诺策略,电商平台返利的论文, 主要内容为近年来,消费者购物越来越注重策略性,他们往往会等待至商品打折时再进行购买。与此同时,电商平台和网络零售商的双重折扣现象越来越多,如“双十一”购物狂欢节时,网络零售商大幅度地降价打折,电商平台也推出一系列的满减活动。通常,网络零售商会提前公布其正常销售阶段和打折销售阶段的商品价格,以及打折销售阶段的最大供给数量。电商平台也会发布一些任务,消费者以此可以获得购物津贴。那么这些策略在应对策略型消费者时是否可以给企业带来利润呢?因此,以策略型消费者为研究对象,研究电商平台返利策略以及网络零售商的价格承诺策略和限量供给策略具有重要意义。本文以电商平台和网络零售商供应链系统为研究对象,在实际生活场景的基础上提出了电商平台无返利策略时网络零售商的限量与不限量供给策略以及电商平台有返利策略时网络零售商的限量与不限量供给策略,共四种组合策略。消费者根据其估值以及商品价格等决策在何时购买,网络零售商决策其正常销售期的价格、折扣销售期的折扣系数,电商平台决策其佣金价格以及返利比例。最终求解出网络零售商和电商平台最优利润,并得出电商平台和网络零售商系统以何种策略组合应对策略型消费者的管理启示与建议。通过以上研究发现:(1)电商平台实施返利策略的最优佣金价格高于电商平台不实施返利策略的最优佣金价格。网络零售商两阶段的定价思路为当消费者麻烦成本较小时,网络零售商应该尽量使两个阶段的售价相差较小;否则应尽量使两个阶段的售价相差较大。(2)电商平台不采取返利策略时,网络零售商采取不限量供给策略获利更多;当电商平台采取返利策略时,网络零售商采取限量供给策略获利更多。无论网络零售商是否限量供给,电商平台采取返利策略获利更多。(3)电商平台实施返利策略同时网络零售商实施限量供给策略时,供应链系统利润达到最优且两位供应链成员的利润也能达到较高的水平。图23幅,表3个,参考文献73篇。
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