“双11”促销活动中羊群效应的博弈分析

薛玉林，吕廷杰，齐佳音，陈 霞

（北京邮电大学经济管理学院，北京 100876）

“双11”促销活动中羊群效应的博弈分析

薛玉林，吕廷杰，齐佳音，陈 霞

（北京邮电大学经济管理学院，北京 100876）

2013年天猫“双11”促销活动的销售额突破了350亿。这种现象的背后是羊群效应的呈现，对促销活动起到了推波助澜的作用。文章运用博弈理论对此现象进行分析。结果表明，不同博弈情形对羊群效应的作用不同，羊群效应的形成需要一定的条件。文中共列出了网民之间、商户之间、网民与商户之间三种市场主体的7种博弈情形，不同的博弈情形可运用在不同的场景中。其中博弈情形①为大家都参与，适用于优质产品的无差异化推广销售中；博弈情形②为大家都不参与，适用于假冒、伪劣、盗版、水货等产品的打击和阻隔；博弈情形③、④、⑥为部分人参与，适用于特定产品、特定人群的差异化销售中；博弈情形⑤属于参与和不参与均可，适用在商家的专卖连锁店、加盟商户或各分、子公司的联合经营中；博弈情形⑦属于混合策略，在竞争充分的完全市场竞争结构下出现概率较大。

双11；羊群效应；网民行为；信息管理

一、引言

在2013年的淘宝天猫“双11”促销活动中，据天猫官方公布的数据，24小时里消费者疯狂下单，有17家店铺成交过亿，43家过5千万，443家店铺成交破千万。数据显示，活动开场55秒，支付宝交易额成交达1亿；6分7秒成交破10亿；1小时成交破67亿；13小时就刷平了去年全天191亿元记录。最终，2013天猫“双11”销售额350亿，相当于9月份中国社会零售总额的一半。这种现象的背后是羊群效应的呈现，它对促销活动起到了推波助澜的作用。羊群效应一词源于生物学对动物聚群特征的研究。羊群是一种很散乱的组织，平时在一起也是盲目地左冲右撞，但一旦有一只头羊动起来，其他的羊也会不假思索地一哄而上，全然不顾前面可能有狼或者不远处有更好的草。羊群效应是一种广泛出现的社会现象，在舆论传播、金融、股市领域特别明显。近年来，在电子商务领域也十分突出。发生羊群效应时，人们往往会追随他人的选择而忽略自有信息，出现一种跟风效应和从众效应。文章将用博弈理论对此现象进行分析。

二、羊群效应的主要理论解释

国内外有关羊群效应的定义有：Avery等认为私人信息与社会潮流相悖的个体放弃私人信息而选择跟从潮流，即某个拥有私人信息的个体在初期做出了不行动的决定，而当他观察到多数人的行动后才决定相同的行动，也就是该个体是否采取行动不是基于事情的本来面目，而是基于群体中其他人的行动，当采取同样行动的人数超过一定数量时，羊群效应就产生；Scharfstein等认为羊群效应是指代理人违反贝叶斯提出的理性人后验分布法则，只跟随做其他人都做的事情，而忽略了自己拥有的私人信息。关于羊群行为的形成主要有如下几种观点:

1.基于行为相似、共同偏好而产生的羊群效应

Jones(1982)，Froot，Seharfstein&Stein(1992)的理论指出，参与人具有高度的同质性，有共同的偏好喜好，他们通常关注同样的市场信息，采用相似的行为模式、行动策略。在这种情况下，参与人容易对相同外部信息做出相似反应，从而表现为羊群行为。而在电商领域，就表现为喜欢网上购物的“剁手族”，这类人偏好网上消费，对商品折扣信息敏感，所以当天猫“双11”促销活动打出全场五折优惠时，自然就吸引了许多网民购买。

2.基于信息不完全产生的羊群效应

参与人获得准确、及时和有效的信息意味着可以减少不确定性，可以获得高额利润或者避免重大的经济损失。但是在现实市场中，信息的获得需要高昂的经济成本，于是随波逐流、跟随大众就成了一部分人的选择，如Shiller等从信息不对称机制出发阐述了代理人的不完全理性羊群效应。此次的“双11”促销活动优惠幅度大、参与的商户众多、打折商品丰富，无论是商户还是网民都无法确定如果不参与此次活动，是否会给自己带来损失？

3.基于海量信息无所适从而产生的羊群效应

信息瀑布理论认为，当海量、瀑布般的信息扑面而来时，一群信息不完全的个体会出现无所适从、信息甄别疲倦，若之前很多人都选择了某件产品，后来的决策者可能会无视自己的偏好而跟从前人选择。特别是网上购物有销量排名、商品评价等信息，当个体观察到他人决策的信息时，就很容易跟风从众。

4.基于自身利益考虑而产生的羊群效应

如Long等研究者从基于有限套利下的代理人情形分析了羊群效应；序列型羊群效应模型的提出者认为羊群效应参与人的行为并非属于非理性，而是在符合效用最大化原则下做出的，主要是通过典型的贝叶斯过程从社会的噪声以及其他个体的决策中获取自己的决策信息，这种依次决策的过程导致社会中的“信息流”，其最大特征是其决策的序列性。北京交通大学的韩少春等通过动态博弈论进行研究认为，在初始状态，由于诸多因素或自然的选择，社会上必然会有一些个体具有信息占有的比较优势。当其中一部分人发现适当透露自己的私有信息说服别人时可以获得超额收益，他们继续采取说服策略，而信息劣势者通过搭便车提高收益后继续相信并吸引更多劣势者追随，反过来也进一步激励更多信息优势者选择说服策略，最终达到博弈均衡。文章将运用博弈理论在下节做具体分析。

5.基于心理因素而产生的羊群效应

人类趋利避害、抱团取暖的动机和寻求安全感、归属感的本能，使人们容易产生羊群效应行为。如Allen基于心理情绪等因素，通过从众心理的角度解释羊群效应。“双11”促销活动宣传造势大，这当中或有商户采取抱团取暖、部分网民围观凑热闹的状态参与其中。

6.基于委托代理人声誉理论而产生的羊群效应

基于声誉的羊群效应理论认为参与人采取行动不是基于自身的真实动机，而是由于其自身所处的地位、所扮演的社会角色使然，以维护其声誉，如有人评价有些明星从事慈善是在做秀。2013年的天猫“双11”促销活动，参与商户规模增至2万家，是2012年的两倍，共3万多个品牌。电商平台除了淘宝天猫外，京东、苏宁、易逊网、当当网等众多平台也纷纷参与其中。商户和电商平台的积极参与，也是企业打品牌战略的一个重要举措。

三、运用博弈理论进行分析

图1 网民和商户期望收益单独决策树

1.主要市场主体间的博弈分析

在整个活动中，网民和商户是市场的主体。由于信息的不对称和对市场预期判断的不同，网民、商户对此次活动的收益预期也不一样。首先假设网民和商户的期望收益单独决策树，如图1所示。假设网民认为参与其中能买到优质商品，且商户进行了打折优惠，即进行乐观估计，则网民的效用收益为5；如果买到的是劣质品，即悲观估计，则效用收益为-1；如果不参与，且觉得后面也不会有什么促销活动，进行悲观估计效用收益为0；如觉得今后会有更大的优惠折扣，不购买反而更好，进行了乐观估计则效用收益为6。同样，商户也对市场进行了估计和判断，如认为参与其中，进行优惠打折，则销量猛增，实现薄利多销，乐观估计收益为8；如销量一般，反而不能抵扣相关损失，即悲观估计收益为-2；如果不参与其中，不参加此次促销活动，按原价售卖，今后反而能获取更大利润，即乐观估计收益为11；如市场并不认可，即悲观估计收益为-4。一般的矩阵博弈模型如矩阵1所示。

由于信息的不完全、不透明等因素，网民和商户进行决策。根据上述收益假设，分不同状况，则将得到以下几种博弈情形，运用划线法，则很容易找到纳什均衡点，具体见表1所示。

在表1中，博弈情形①双方观点一致，认为参与的收益大于不参与的收益。由此形成参与的羊群效应。表中的数据示例：双方对参与进行乐观估计，对不参与进行悲观估计。博弈情形②双方观点一致，认为不参与的收益大于参与的收益。由此形成不参与的羊群效应。表中的数据示例：双方对参与进行悲观估计，对不参与进行乐观估计。博弈情形③双方观点不一致，1方认为参与的收益大于不参与的收益，2方则相反。羊群效应不能形成。在“网民VS商户”的博弈中，商户占主导，形成了卖方市场。表中的数据示例：1方对参与进行乐观估计，对不参与进行悲观估计；2方则相反。博弈情形④双方观点不一致，2方认为参与的收益大于不参与的收益，1方则相反。羊群效应不能形成。在“网民VS商户”的博弈中，网民占主导，形成了买方市场。表中的数据示例：2方对参与进行乐观估计，对不参与进行悲观估计；1方则相反。博弈情形⑤双方观点相同，认为参与会带来收益，但同时也认为，如果大家都不参与而进行订约同盟，将获得更大收益。但由于数量众多，这种守约同盟难于操作且受于管制。均衡的结果是分别以一定的概率形成参与的羊群效应和不参与的羊群效应，出现双重均衡。当参与方分别以概率p、q参与，以1-p、1-q的概率不参与时，双方的市场收益将达到最大，实现市场均衡。表中的数据示例：同一行动时都持乐观估计，不同行动时持悲观估计。博弈情形⑥在“网民VS网民”、“商户VS商户”的博弈中，出现双重均衡，可以有效地阻隔羊群效应的产生；在“网民VS商户”的博弈中，均衡组合属于无效组合。当参与方分别以概率p、q参与，以1-p、1-q的概率不参与时，双方的市场收益将达到最大，实现市场均衡。表中的数据示例：对同一行动时都持悲观估计，不同行动时都持乐观估计。博弈情形⑦为混合策略均衡。当参与方分别以概率p、q参与，以1-p、1-q的概率不参与时，将达到市场均衡，羊群效应不能产生。表中的数据示例：所有行动的估计策略相反并交替。

表1 主要博弈情形

矩阵1博弈模型

2.混合策略的博弈分析

在表1的分析当中，第⑦种情形属于混合策略，当决策者1以概率p、决策者2以概率q参与其中，以1-p、1-q的概率不参与时，即混合策略。决策者1的期望收益。

经计算，混合策略中的p值、q值见表1所示。数字表明，在混合策略的网民和商户的博弈矩阵中，基于此收益的前提下，当有48%的网民选择参与、52%的网民选择不参与，58.33%的商户选择参与，41.67%的商户选择不参与时，市场的收益将达到最大，市场达到均衡。概率值的计算同样适用于情形⑤、⑥的双重均衡中，p、q值见表1所示，求解主要用于结局的预测。数字表明，在情形⑤的网民之间博弈的双重均衡中，有58.33%的网民将选择参与，不参与的概率将达到41.67%；商户之间博弈的双重均衡中，有52%的商户将选择参与，不参与的商户将达到48%；网民和商户博弈的双重均衡中，当有52%的网民、58.33%的商户选择参与时，市场的收益将达到最大，市场达到均衡。情形⑥与情形⑤正好相反。

3.电商平台之间的博弈分析

电商平台之间的博弈分析与商户之间的博弈类似，这里不做具体分析。但在电商平台之间的博弈中，还有一种现象是：天猫在整个活动当中大造声势、积极宣传，“双11”当天还请各家媒体进行现场报道，而京东、苏宁、易逊网、当当网等在整个活动中则相对低调，这却并没有影响到他们的收益，反而是电商企业共享“双11”活动的网购“蛋糕”。这其中与市场份额是相关的，新浪的调查显示，有71.7%的网民参加了天猫淘宝的促销活动，而京东、苏宁、亚马逊、易逊网分别是11%、2.7%、2.4%、1.8%。我们如果假设“双11”活动将给天猫淘宝、小电商平台带来的收益是70、10，造势宣传的成本需花费15。但如果只是一方宣传造势，另一方只是跟随的，则跟随的一方只需花费3。如果双方都不进行宣传造势，双方的收益只能是(25，3)。双方的收益如矩阵2所示。运用划线法，很容易找出均衡的结果，即天猫淘宝造势、小电商平台跟随。这其实是“智猪博弈”模型。在这个博弈模型里，小电商平台等同于智猪博弈里的“小猪”，他具有严优策略—不去宣传造势而是“搭便车”坐享其成，在这种情况下，“大猪”—天猫淘宝若不去宣传造势，那最后的结果是大家的收益都不理想。而天猫淘宝花费一定成本去宣传造势，虽然会让小电商平台占到便宜，但是毕竟自身也有所得，因此这个博弈的均衡结果是，天猫淘宝去宣传造势，小电商平台分析天猫淘宝的行为并跟随。因此也产生了小电商平台对天猫淘宝的羊群行为。

矩阵2电商平台之间的博弈

四、不同博弈情形的适用场景分析

在表2中列出了市场主体之间博弈的7种情形。在满足一定的前提条件下，按照参与程度可以依次分为：都不参与、部分人参与、大家都参与三种场景，详见图一所示。其中博弈情形②为大家都不参与；博弈情形③、情形④和情形⑥为部分人参与；博弈情形①为大家都参与；博弈情形⑤分别以一定的概率形成参与或不参与；博弈情形⑦则属于混合策略。

在网民之间的博弈情形中，对于商家和电商平台而言，不同的博弈可运用在不同的场景中：博弈情形①适用于优质产品的无差异化推广销售。商家和电商平台应该充分把商品的优势、特点向广大网民进行推广宣传，配合各种促销优惠活动，通过显著版面广告、页面链接、售后评价展示等措施提高网民参与的热情和预期估计收益，使产品能快速有效地占领市场；博弈情形②适用于假冒、伪劣、盗版、水货等产品的打击和阻隔。商家和电商平台应该把商品的不合法、危害、劣势等特点向广大网民进行宣传告知，在各种新兴和传统媒体上公开报道，配合监管部门进行打击整治，对生产假冒、伪劣、盗版、水货等商品的商家广泛公示，提高广大网民识别正品的能力，电商平台或开展信誉审查将其列入黑名单、没收保证金等措施，增加参与交易的风险和违反成本；博弈情形③、④、⑥适用于特定产品、特定人群的差异化销售。实行差异化营销，避免产品同质化，开发市场的蓝海战略，是当前商家抢占市场的主要举措之一，这能有效地解决跟风、从众的羊群效应，或避免了“一刀切”的促销方式，在某段时间带给商家过重的负荷或集中爆发的应对处理能力。在这种情形下，商家应该重点介绍产品的适用性和针对性，界定清楚产品的应用范围、使用对象和工作环境，载明注意事项，对不适用人群，或者对某类场景、某类人群的应用局限性、无效性，甚至是副作用或危害性做出必要的提醒和提示。对于大众适用商品，在开展优惠促销活动中，可以根据不同的人群分阶段、分时进行，如各种节日促销活动中，针对老年节、妇女节、教师节、儿童节，进行相应人群的优惠营销，这不仅避免了过重的应急负荷能力，也保证了交易活动的持续性和长期性；博弈情形⑤双方博弈的结果是可参与也可不参与。如果参与的网民或商家数量众多，这种守约同盟难于操作，缺乏现实性，对商家而言，也受制于管制局限。但这种情形适用在商家的专卖连锁店、加盟商户或各分、子公司当中。在买家方面，也可能出现在有较强议价能力买家的集体采购当中；博弈情形⑦，属于混合策略。理论上，这种情形在竞争充分的完全市场竞争结构下出现概率较大，而且此时的各项市场规则、制度、政策都进入了完整、成熟、有效地运作当中。

表2 不同博弈情形的适用场景分析

总的来说，电商的促销活动如果需要各市场主体都参与其中，需要网民、商户、电商均对参与的收益期望持乐观态度，使市场的交易确实是基于商品折扣幅度大、购买量激增、商户提供的产品名副其实和质量可靠的前提下而进行的，其博弈的结果是网民、商户、电商都从中获利，从而形成了良性的羊群效应现象。而如果这个前提有变动，比如网民购买的是商户以次充好的产品，这样网民不但没有得到效用收益，反而是损失了效用，最终的结果是网民不再参与这样的活动；或者是网民购买数量不大，商户打折后只能得到较少收益，不打折虽然购买量少反而能得到更多收益，最后的结果也是商户不参与。当网民、商户都不想参与时，电商平台进行“双11”促销活动也就没有意义了。但也有评论指出淘宝的“双11”活动（包括其他B2C网站）是透支未来的销售，不能一味乐观的看待。巨量的销售额背后是仓储成本上升、物流发货延迟、用户体验下降，同时低价容易对品牌商的品牌产生损害，用户过度关注低价，忽视品牌带来的附加价值。电子商务的发展已经驶入快车道，要健康、持续、稳定的发展电子商务市场，不能仅靠做大做强，或者制造噱头、博人眼球，而应努力建设规范、有序的市场规则，建立公开、透明、高效的网上运营机制，提高各参与主体判断估计市场情形的准确性、及时性和有效性。

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（责任编辑：FZF）

Analysis of"Double 11"Promotional Herding Effect by Game Theory

XUE Yu-lin，LV Ting-jie，QI Jia-yin，CHEN Xia
（School of Economics and Management，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China）

In 2013 Tmall"Double 11"promotional activities，sales exceeded 35 billion.Behind this phenomenon is herding effect which played a key role throughout the course of progress of promotion.In this paper，using Game theory to analyze this phenomenon，the results indicate that the formation of herding effect phenomenon requires certain preconditions.This paper lists between users，between businesses，between users and businesses seven kinds of game situations in three market players.The different game model can be used in different situations.The first model in which we all participate，applies to high-quality products to promote the sale of non-differentiation，The second model we do not participate，applies to fight against counterfeit，fake，pirated，parallel products.The third，fourth and sixth models are part ofthe people involved，which is applicable toa specific product，the difference in the sales ofspecific populations.The fifth model belonging to participate and can not participate for joint venturesin the business monopoly chain.The seventh model belongs to a mixed strategy，a larger probabilityoffull competition in the competitive structure ofthe market entirely.

Double 11；Herding effect；Internet users behavior； Information management

F274

A

1004-292X（2014）09-0003-04

2014-05-11

国家自然科学基金重点项目（71231002）；国家自然科学基金项目（71172135，71231002）；国家重点基础研究发展计划项目（973计划：2012CB315805）；中央高校基本科研业务专项资金资助项目（2013RC0603）。

薛玉林（1977-），女，江西安远人，博士研究生，研究方向：信息管理与信息经济；吕廷杰（1955-），男，北京人，执行院长，教授，博士生导师，主要从事信息管理与信息经济研究；齐佳音（1972-)，女，陕西洛南人，教授，博士生导师，主要从事决策理论与决策支持系统研究；陈 霞（1975-），女，四川眉山人，博士，主要从事信息管理与信息经济研究。