基于消費者策略等待行為的電商平臺與零售商折扣定價策略

李 豪，陳 哲，林佳欣

(1.重慶交通大學 經濟與管理學院， 重慶 400074； 2.西部交通與經濟社會發展研究中心， 重慶 400074)

一、引言

近年來，由大型電商平臺組織、眾多網絡零售商參與的折扣銷售策略進一步推動了我國線上消費浪潮。據國家統計局最新數據顯示，2021年全年我國網絡零售額首次超過13萬億元，其中在“雙十一”當天就創下銷售額突破9 651億元的成績；30萬家的品牌零售商參加天貓雙十一，創下了2009年“雙十一”舉辦以來的最高紀錄[1]。折扣銷售策略已成為網絡經濟下電商平臺和網絡零售商提升市場競爭力的重要手段。與此同時，經過多年折扣銷售的洗禮，消費者變得越來越聰明。許多消費者為了獲得更多的“折扣快感”，往往在折扣銷售季來臨前將中意產品放入“購物車”，專等打折時候再進行購買。這種策略等待行為導致許多零售商以犧牲數月的營收為代價，在折扣銷售期大打價格戰來換取折扣銷售季的銷量，陷入“降價—降價”的惡性循環。據“人民網”統計資料顯示，在聲勢浩大的電商平臺折扣銷售中，超過90%的參與零售商只是“賠本賺吆喝”[2]。如何在現有折扣銷售環境中打破零售商經營慘淡的困境，實現互聯網購物節等折扣銷售季的可持續發展，是近年來學術界重點關注的問題。

基于上述情形，本文在消費者具有策略行為和零售商競爭的環境下，建立零售商兩階段折扣定價博弈模型和零售商與電商平臺雙重折扣定價博弈模型，主要回答如下問題：(1)兩零售商如何制定最優的產品價格以平衡常規銷售期和折扣銷售期的銷售？(2)在電商平臺返利的情況下，產品的市場價格和銷售策略該如何變化？(3)在零售商兩階段折扣定價銷售下，電商平臺在什么條件下會選擇提供返利？

本文的研究主要集中在消費者策略行為下的零售商定價決策、電商平臺與零售商折扣定價策略等方面。消費者策略行為是近年來行為經濟學與收益管理領域研究的熱點問題。針對策略行為的定價決策，Muth[3]、Coase[4]等發現零售商將消費者策略行為考慮到定價過程，比忽視這種行為所帶來的利潤增加20%以上；Aviv和Pazgal[5]、李豪等[6]分析了只有一個降價時點下零售商應對消費者策略等待行為的定價機制，研究發現消費者策略等待行為給零售商定價決策造成較大影響，為有效應對市場競爭零售商需要考慮不同程度的消費者策略等待意愿；Elmaghrab等[7]、Levin等[8]將降價次數擴展為有限次，研究了消費者策略行為下零售商的多周期定價均衡問題，建立多周期動態定價模型實現市場帕累托改進。Liu和Zhang[9]、Su和Zhang[10]探討了雙寡頭競爭下考慮消費者跨期比價行為的易逝品動態定價均衡問題。Ozgun等[11]、Zhou等[12]、李豪等[13]深入探討了策略行為下供應鏈產品的定價決策，并討論了該行為對各節點企業以及供應鏈整體績效。

以上研究充分說明了零售商在價格決策中考慮消費者策略行為的必要性。電子商務環境下，電商平臺的折扣銷售策略進一步加劇了這種行為。如何在電商平臺折扣銷售策略下緩解消費者策略行為，實現平臺、零售商正常銷售季與折扣銷售季的協調，值得關注和研究。Lu等[14]討論了電商平臺提供優惠券和數量回扣兩種折扣銷售策略下的均衡定價策略，比較了兩種策略對于緩解消費者策略行為的有效性，并發現消費者對風險的偏好程度與兩種折扣銷售策略的有效性成正相關。牟立峰等[15]構建了一個電商平臺和一個零售商的斯坦伯格博弈模型，研究了在電商平臺不提供消費者返利和提供消費者返利兩種情況下零售商和電商平臺的最優定價策略，研究表明當消費者兌現返利的麻煩成本較高時，電商平臺提供返利時的收益相比不提供返利時更高。Liang[16]將產品銷售分為原始價格階段和折扣價格階段，通過構建兩階段電商平臺的折扣定價模型，提出了基于消費者策略行為的產品定價算法以提升零售商收益。Mu等[17]分析了傭金驅動返利模式與營銷返利模式下零售商和電商平臺的最優返利決策，發現這兩種模式都將有助于緩解消費者策略行為，幫助零售商擴大市場并增加收益。聶佳佳等[18]通過建立前期返利、后期返利、始終返利以及始終不返利4種返利模型，分別探討了零售商在壟斷和競爭兩種情況下的最優返利定價策略，發現壟斷情況下零售商會始終選擇前期返利策略，而在競爭的情形下4種均衡返利策略均可能有效。

本文與以往研究不同之處在于：

(1)在Liu和Zhang[9]、Lu和Moorthy[14]等文獻的基礎上綜合考慮了零售商折扣定價、零售商與電商平臺雙重折扣定價，探討兩種定價策略緩解消費者策略行為的有效性。

(2)在牟立峰等[15]的基礎上考慮了兩零售商間的競爭，分析了消費者策略行為下零售商競爭和雙重返利等因素對市場均衡定價、電商平臺與零售商期望收益的影響，更好地模擬了折扣銷售季的市場實踐。

二、問題描述與假設

現實折扣銷售季下電商平臺和零售商的決策如圖1所示。在銷售市場中，電商平臺主導下存在多個零售商。零售商向消費者提供產品并制定價格，通過銷售產品獲得收益。而電商平臺通過抽取零售商的銷售傭金獲得收益。為了簡化分析，本文用模型刻畫由一個電商平臺(用E表示)和兩個相互競爭的網絡零售商(分別用H、L表示)組成的產品銷售市場。兩零售商在電商平臺銷售產品，每賣出一單位產品需要支付電商平臺一定的傭金比例。市場中的消費者總數為1，且至多購買一個單位產品。消費者對產品的估價為v，服從[0,1]的均勻分布。

圖1 電商平臺與零售商雙重折扣定價決策

零售商采取兩周期折扣銷售策略，銷售季分別為常規銷售期(定義為周期1)和折扣銷售期(定義為周期2)。在折扣銷售實踐中，除了零售商之外，電商平臺往往也會向消費者提供各種優惠返利措施，比如在雙“十一”，淘寶對所有消費者實施跨店滿減優惠，天貓平臺針對購物總額推出滿300減30元的津貼；“6.18”中，京東平臺的集錦鯉卡瓜分百萬紅包等。因此，本文分析零售商兩周期折扣銷售、零售商與電商平臺兩周期雙重折扣銷售，并探討兩種模式的有效性。

本文涉及的符號和假設說明如下：

假設1：銷售產品為易逝品，且兩零售商銷售的產品具有性能或服務的差異。產品差異用系數β來刻畫,β∈[0,1]。

因為產品具有性能或服務的差異，所以下文將提供不同質量產品的零售商區分為高質量和低質量，并用零售商H和零售商L表示。同時，與Liu和Zhang[9]、趙菊[19]等研究類似，β也可表示為消費者對差異化產品的估值折扣，因此對零售商H與L產品的估值分別為v和βv。

假設2：零售商支付電商平臺的傭金比例為δ。

根據上述假設，零售商從銷售中的提取份額為1-δ。在現實中，這一提取份額主要依賴于行業慣例[20]。因此，本文將δ作為外生變量。

假設3：消費者具有策略等待行為，用參數γ表示策略等待的估值折扣因子，γ∈[0,1]。因此，消費者在購買時根據產品價格比較在各期和各零售商的購買期望效用，決定購買時間和購買商家。參照Prasad等[21]的研究，γ也可表示為消費者策略程度，數值越大表明消費者跨期購買效用越大，等待至折扣銷售期購買的意愿越高。

下文將分別構建零售商折扣定價、電商平臺和零售商雙重折扣定價策略下的兩周期動態定價模型，探討兩種定價策略下的均衡決策，并分析兩種定價策略的有效性。

三、零售商折扣定價策略的均衡決策

本節討論零售商折扣定價策略下的動態博弈模型。根據兩周期收益最大化原則，采用逆推分析法分析。

(1)

(2)

其中，vT為周期1與周期2消費者購買的無差異點。

命題1：在零售商折扣定價策略下，周期2市場均衡價格為：

兩零售商及電商平臺均衡期望收益分別為：

證明：

證畢。

(3)

(4)

命題2：在零售商折扣定價策略下，周期1兩零售商最優定價分別為：

(5)

(6)

均衡期望收益為：

證明：

證畢。

四、零售商與電商平臺雙重折扣定價策略的均衡分析

(7)

(8)

證明：

證畢。

命題4：零售商與電商平臺雙重折扣定價策略下，零售商H、L的最優定價為：

零售商H與L、電商平臺的期望收益分別為：

(9)

(10)

證明：

從圖9和圖10可以看出，在與原始模型輸入尺寸接近的測試集中，原始模型相對于本文提出的網絡具有更好的結果，由于本文模型對尺寸的匹配更加多樣化，其相較于針對固定輸入的模型效果會有所下降，但是準確率下降并不明顯。

(11)

(12)

證畢。

可以看出，在雙重折扣銷售策略下零售商的定價及期望收益與電商平臺不提供返利的情況明顯不同。由于收益表達式比較復雜，下文將通過數值仿真來模擬產品差異系β、返利因子f對均衡價格和收益的影響，并分析兩種定價策略下零售商及電商平臺決策均衡的性質。

五、零售商折扣定價策略的性質分析

令消費者等待購買意愿γ=0.6，返利因子f=0.6，同時按照網絡銷售平臺的行業慣例取傭金比例系數δ=0.2[15]。

(一)零售商最優定價的性質分析

考慮零售商折扣定價策略和電商平臺雙重折扣定價策略兩種不同的情形下，產品質量差異系數β對銷售期兩階段最優定價影響的對比分析，如圖2及圖3所示。

圖2 兩種定價策略下零售商H均衡定價分析

可以看出：首先，隨著產品質量差異系數的增大(兩零售商提供產品的差異越小)，兩周期的最優定價下降。根據此分析結果，可以體現出質量差異對零售商定價的重要影響。由于產品質量差異系數增大，導致零售商面臨同質化競爭，被迫開展“價格戰”以吸引消費者購買產品。因此，建議零售商在采用折扣銷售時不應為搶占市場一味地進行質量競爭，保持一定的產品差異專注于細分市場，有利于緩解零售商之間的價格競爭。其次，雙重折扣定價策略下零售商兩周期的最優定價均高于零售商折扣定價，說明雙重折扣定價策略下平臺返利的實質是給消費者帶來折上折的“錯覺”。近年來，互聯網購物節商家“先漲后降”的套路被頻繁曝光，更有力地證明了這一點。

(二)兩種定價策略下均衡收益的比較

由此可知，對于零售商和電商平臺而言，在不同的產品差異系數下雙重折扣定價策略均優于零售商折扣定價。說明在特定的返利比例下，電商平臺與零售商雙重折扣定價使得消費者效用增大和需求增加，從而使得零售商和平臺的收益增加。但同時，零售商及平臺的收益差隨產品質量差異的縮小而縮小，表明同質化競爭會弱化電商平臺返利形成的收益優勢。

為了進一步驗證雙重折扣定價策略的有效性，取質量差異系數β=0.6，分析返利因子對零售商及平臺收益的影響，如圖5所示。

圖4 兩種定價策略下零售商及電商平臺收益差

從圖5可以看出零售商與平臺的收益差隨返利因子的增加而減少。返利因子越大表明平臺的打折力度較小，返利引起消費者需求的增量不足以彌補收益損失，因此電商平臺和兩零售商的收益減小。同時，存在特定閾值，當返利因子低于這一閾值時，零售商H和電商平臺在雙重折扣定價策略中獲得的收益高于零售商折扣定價策略，但當返利因子較大時，零售商H的最優選擇是不參加平臺返利活動。2021年雙十一期間，蘋果iPhone12不參加天貓平臺的滿減活動、愛馬仕只開展招牌的“橙色禮盒”組合優惠，印證了上述結論。同時，可以看出在不同的返利因子f下ΔπL始終大于0，表明對于低質量零售商來說雙重折扣定價策略始終有效。

根據上述分析結果，可以看出電商平臺返利因子對于雙重折扣銷售策略的重要性。建議電商平臺和商家在互聯網購物節等重要折扣銷售季，結合商品實際情況設置合理的返利因子。在這種情況下，有必要加強宣傳投入、降低消費者獲得平臺返利的復雜度以增加消費者對商品的打折期望，實現市場的帕累托改進。同時，建議高質量零售商在折扣銷售季中充分考慮平臺返利的實際情況選擇參與平臺返利活動。

六、結論與展望

在互聯網購物節等折扣銷售季中，如何有效地確定折扣銷售策略，平衡折扣銷售期與正常銷售期的銷量以實現利潤的最大化，是平臺和零售商可持續發展的關鍵。本文基于兩零售商競爭的市場環境，在消費者具有等待降價行為的假設下，分別建立零售商折扣定價、零售商與電商平臺雙重折扣定價博弈模型，探討了兩零售商和電商平臺的市場均衡，分析了產品質量差異系數、電商平臺返利因子對零售商均衡定價和收益的影響。研究結果表明：隨著產品質量差異系數的增大，兩周期的最優定價下降；雙重折扣定價策略下零售商兩周期的最優定價均高于零售商折扣定價，揭示了互聯網購物節零售商“先漲后降”的套路；相比于零售商折扣定價策略，當電商平臺返利因子小于某一閾值時，雙重折扣定價可以有效實現平臺與零售商期望收益的提升，實現市場的帕累托改進，特別是對于低質量零售商來說雙重折扣定價策略始終有效。

針對目前該領域的研究現狀及本文的局限性，未來還可以在以下方面進行深入探討：(1)消費者在兌換折扣過程中存在時間和搜索成本，這些成本會影響消費者的購物體驗進而會影響消費者效用。后續研究可考慮消費者兌換折扣過程中的麻煩成本對市場決策的影響。(2)大量研究表明，消費者對產品的質量具有異質偏好。由于各種原因，部分消費者可能只傾向于購買高質量或低質量零售商的產品。未來可考慮不同消費者組成對電商平臺和零售商決策的影響。