基于风险可接受度与线下体验价值的双渠道定价策略研究

卢长宝 郑成功

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

一、引言

在信息技术创新的带动下，电子商务发展势头强劲。根据Analysys易观预测数据显示，2016年中国网上零售市场规模达到49687.5亿元人民币，较2015年增长29.6%。实际上，同时运营线上和线下两个渠道已成为多数商家的选择。[1][2][3][4][5]一方面，传统零售商不仅用线上来补充线下销售，而且也将电子商务视为展示品牌，吸引更多年轻消费者的重要阵地。另一方面，一些纯线上的零售商也不再满足单一的虚拟渠道，而纷纷在线下开设各种体验店，供消费者休闲并了解产品。尽管双渠道已非常流行，但学术界对它的探讨还存在诸多分歧。一方面，Zerega认为，线上渠道是对传统零售商客户关系、商业模式以及多渠道系统的有益补充[6]；另一方面，Van等认为，实施双渠道策略不仅会减少销售，而且会导致渠道之间利润的相互侵蚀。[7]此外，Chiang等还指出，线上和线下渠道在透明度、便利性及风险上存在明显的差异，而这种差异也导致了不同的消费行为。[8]首先，大量消费者因方便与便宜，而钟情于线上消费[9]；其次，网络虚拟性无法满足对商品的体验，导致众多消费者望而却步。[10]最后，为了降低风险和购后的不确定性，一些人为了获得更多的信息及合适的价格[11]，进而采取“线下体验加线上购买”这一新的购买方式，而这也让那些期望线下和线上渠道产生互补的零售企业[12]，在定价上出现了两难选择。由于按照传统的理解，线上经营的成本要低于线下，因此线上价格一般会低于线下，而这种价格差异又必然会导致线下利润的降低。那么，“线下体验加线上购买”又是如何影响双渠道定价及利润的呢？

文献回顾显示，现有有关双渠道定价影响因素的研究，明显忽略了消费者的重要作用。例如，Friberg等探讨的是线上零售商与双渠道零售商竞争的影响。[13][14]Agnieszka等关注的是产品特点、零售商特点和市场竞争强度的作用。[15]傅浩和陈云等分析的是电子商务渗透率和实施程度的影响。[16][17]曾敏刚等研究的是供应链的作用。[18]事实上，消费者导向不仅是营销管理的基础，也是决定定价策略可行性的关键因素。[19]鉴于此，本文结合“线下体验加线上购买”这一消费趋势，在提出“双渠道消费者”这一概念的基础上，系统阐释风险可接受度和线下体验价值在双渠道定价中的作用，并解决以下关键问题，即，“线下体验加线上购买”会对双渠道零售商的定价、消费者分布与利润造成何种影响？总体来看，本研究既对科学制定双渠道定价策略有益，也对发展相关理论有重要的帮助。

二、文献回顾

在定价模型方面，主要有以下三类有代表性的探索。第一，Friberg等根据同一商品在线上零售商和双渠道零售商之间的价格竞争关系，建立了双渠道定价的理论模型。[20]2001年，他们又利用瑞典的线上和线下销售数据验证了该模型，并得出了“只有线上渠道的零售商，其在线价格会低于双渠道零售商”[21]的重要结论。第二，陈云等将“电子商务实施程度”加到Friberg等人的模型中。他们研究发现，当线上消费者的价值评价不低于传统零售消费者的评价时，随着电子商务实施程度的提高，线上和传统零售商的定价都会降低。[22]第三，傅浩在将电子商务实施程度分解为“电子商务市场规模和渗透率”，将零售商分为“电子商务零售商和双渠道零售商”的基础上，开展了相关研究并发现，除去销售成本，以上两大因素对两类零售商的价格竞争起到了关键的作用。[23]

此外，还有两类探索对本研究有启发意义。第一，线上与线下价格差异的影响因素。Chiang等认为便利性、网购风险和信息透明度非常重要。[24]此后，Kollmann等发现，与风险厌恶度和服务导向相比，便利性在优先选择线上渠道方面起到了更重要的作用。不仅如此，便利性还与较低的线上定价有重要的关联。[25]此外，“产品特点、零售商特点和市场竞争强度”[26]以及“外部环境变化”[27]，也被认为是影响消费者行为与价格差异的重要因素。第二，双渠道定价策略及利润的影响因素。Yan指出，当存在竞争时，双渠道零售商利润最大化的最优定价策略与边际成本有关。当线下销售的边际成本大于线上时，线上价格会低于线下。[28]反之，则线上高于线下。此外，“电商渠道的有效性与供应商的定价模式”[29]，以及“零售商与制造商因竞争而导致的信息不对称”[30]，也会对双渠道定价和利润产生重要的影响。而王虹等则从风险规避的角度指出，双渠道供应商在双渠道零售商定价中起到了主导作用。他们发现，风险规避型供应商只有在期望效用增加时，才会选择建立直销渠道。[31]不仅如此，线上与线下零售商的需求函数[32]，以及双渠道零售商的地区差异[33]，也会影响线上与线下的价格博弈，以及传统零售商的差别定价。

综合来看，以上文献大多与制造(供应)商、线上与线下零售商有关，只有少数人讨论了消费者的作用。然而从实践来看，消费者也是决定营销策略成败的关键要素。与线下相比，线上销售不仅缺乏消费体验，而且还因交易与体验的时空分离，额外增加了交易风险。[34]为了克服上述缺陷，如何实现亲身体验[35]并提高信息的可靠性[36]，就成了线上交易的管理要点。据此来看，网购风险的可接受度以及线下体验的价值决定了谁是线下、线上消费者，以及谁是通过线下体验来规避风险的线上消费者，即所谓的“双渠道消费者”。为此，双渠道零售商必须掌握上述几类消费者对线下体验的需求差异。[37]实际上，随着网络交易的多样化，出于规避风险的需要，消费者对线下亲身体验的需求会变得更加强烈。由此来看，双渠道消费者会越来越多，他们更注重购物的安全价值，即，希望通过双渠道的整合，减少信息不对称并增加交易信心。这也意味着，“线下体验加线上购买”[38]将成为一种时尚。鉴于双渠道消费者在双渠道经营中扮演的重要角色，本文提出的消费者风险可接受度以及线下体验需求，对理解双渠道零售商定价策略与经营思路更有启发价值。

三、问题描述与模型假定

同时具有线上和线下经验的人发现，一方面，尽管网购有价格优势，但因缺乏体验而存在一定的风险；另一方面，尽管实体店有体验优势，但价格却很高。由于消费者在购物风险可接受度上存在差异，因此在购买渠道选择上也必然有差异。再加上，由于通过线下体验可显著提高购物的风险可接受度，因此选择先在实体店体验然后到线上购买的方式，不仅规避了风险，而且获得了最优价格。事实上，这种消费方式不仅造就了大量的“双渠道消费者”，而且对双渠道零售商的消费者定位、定价策略和利润产生了重要的影响。

(一)符号约定

文中将用到如下符号和变量：

α：消费者对商品的感知价值；

r：消费者风险可接受度；

Pe：线上产品定价(包括购买成本等一切费用)；

Pt：线下产品定价；

αe：线上商品感知价值；

αt：线下商品感知价值；

Qe：线上购买人数；

Qt：线下购买人数；

ce：线上单件商品成本(包括仓储、物流费用)；

ct：线下单件商品成本；

Δr：消费者通过线下体验后风险可接受度的增加值。

(二)假设

假设1：感知价值α与风险可接受度r之间的关系。

一般情况下，消费者风险可接受度越高，其对商品的感知价值就越大；又商品感知价值增加值与风险可接受度增加值满足边际递减规律，因而可用对数函数模型构建二者的关系：

α=aln(r+b),a,b>0为常数

假设2：线下体验能提高风险可接受度r(Δr)。

由于线下包含了对商品的体验，因此能减少购买的不确定性，并会提高消费者的风险可接受度；据此，可假设风险可接受度为r的人，在选择线下体验后的风险可接受度为r+Δr。

假设3：线下体验与Δr的线性关系。

风险可接受度越高的人对产品越信任，由真实体验带来的风险规避效果就越不明显，因此他们的风险可接受度增加值会随着风险可接受度增加而减小，据此可假设：

Δr=k-kr,k为常数，则k∈(0,1)

假设4：不同购买渠道的消费者效用函数。

在此先假设在线上、线下购买的效用函数为：

假设5：基于风险可接受度的消费者分布情况。

由于可假设消费者群体的风险可接受度近似服从正态分布，因此不妨设它的概率密度函数及示意图(见图1)为：

图1 消费群体风险可接受度的概率分布

那么，根据定义可得

四、模型分析

模型一：传统购买方式下的消费者选择线上或线下购买的模型。

将假设1、2、3代入假设4的效用函数中可得到：

由上式可知，如果选择线上购物，那么效用值就须大于或等于0，且线上效用要高于线下。于是令线上效用函数为0，据此求出选择线上购物人群风险可接受度的最低值r1；同理，如选择线下购物，则可令线下购买效用函数为0，据此求出选择线下购物人群风险可接受度的最低值r2。令

在现实生活中，必然会存在此类消费者，他们虽愿意在线上购物，但又会认为线下有体验而更放心，因而不会选择线上购物。对他们而言，线上与线下效用是相等的。据此，可解出此类消费者风险可接受度的最高值r0。

当r1>r2时，由于r0>r1>r2，因此在传统购买方式下，不同风险可接受度的消费者购物渠道选择情况如图2所示：

图2 传统购物方式下，不同风险可接受度的消费者购物渠道选择情况

由图2可看出，当r∈[r0,1]时，消费者选择在线上购买；当r∈[r2,r0)时，消费者选择线下购买。因此可根据图2将“传统购物方式下，线上和线下购买与风险可接受度的关系”，归纳如图3所示：

图3 传统购物方式下，线上和线下购买与风险可接受度的关系

模型二：新购买方式下的消费者选择线上或线下购买的模型。

考虑到线下体验可提高风险可接受度，故不妨假设：选择单一购买方式的人如果有后悔权的话，即，先线下体验后线上购买，那么必定有一部分人会转变购买方式。这些人也就是所谓的双渠道消费者。现假设风险可接受度为r′时，这些人选择转变，此时的效用函数必须满足下式：

由于r0=f(Pt-Pe)，因此可知r*和Pt-Pe之间存在函数关系；令r*=h(Pt-Pe)，故可仿照前文得到新购买方式下，不同风险可接受度的消费者渠道选择情况如图4所示。

图4 新购买方式下，不同风险可接受度的消费者购物渠道选择情况

五、定价策略

以下采用两阶段博弈模型进行分析。在第一阶段中，由线上零售商和传统零售商同时制定价格；在第二阶段中，消费者会根据感知价值和零售商给出的价格，选择是否购买和购买的方式(线上或线下)。

(一)传统购买方式下的定价策略

(1)

(2)

(3)

(4)

=0

(I)

(二)新购买方式下的定价策略

经计算可得：

(5)

(6)

六、新购买方式和传统购买方式的对比分析

命题一：在新购买方式下，线下定价保持不变。

证明：因方程(I)、(II)是关于Pt的同一方程，故具有相同的解。

这也说明，在新旧购买方式下，线下定价不存在显著差异。一方面，线下需用一定的高价来维持或提高服务和体验的质量；另一方面，在新购买方式下，由于线下消费者减少，因此为尽量保持利润不减少，必须继续按传统的线下策略来定价。

命题二：在新购买方式下，线下零售商的总体利润下降。

结合命题一可知，在新购买方式下，线下定价策略不变；而由上述证明可知，在新购买方式下，由于消费者群体的总数不变，因此随着线上人数的增加和线下人数的减少，最终将会导致零售商总体利润的下降。据此可推断，从整体运营的角度来看，随着新购买方式的普及，线下渠道对双渠道零售商的总利润贡献将逐渐减少。

命题三：线上和线下价差Pt-Pe越大，即，随着线上价格的越来越低，消费者到线上购买的比例就越大，r0增大。

由上述证明可知，在传统方式下，当线下价格越来越高于线上时，消费者会放弃线下而选择线上。在新方式下，由于双渠道消费者会先在线下体验，因此当线下价格越来越高于线上时，将更偏向于新购买方式，即，先体验然后到线上购买的比例将会越来越大。

命题四：随着新购买方式的出现，线上价格将会下降。

由命题三可知，因为在线下价格高于线上时，线上消费者数量将会增加，所以在新购买方式下，线上零售商将会继续通过低价来吸引消费者，此时线上价格将会下降。而由上述证明及r*,r0之间的关系可知，随着新购买方式的流行，线上价格将会比传统的线上价格更低。

由命题一、三、四可知，在新购买方式下，当单个产品的线下利润高于线上时，线上价格降低，消费者数量增加；线下价格不变，消费者数量减少。又由上述证明可知，线上渠道利润的增加额小于线下渠道利润的减少额。总体来看，在新购买方式下，双渠道零售商的总利润将小于传统购买方式下的总利润。未来，在线下价格低于线上价格以及消费者总量保持不变的情况下，双渠道零售商如要提高总利润，则要立足于尽可能降低线上零售成本，提高线上利润，进而增加总利润。

命题六：随着科技发展和消费意识越来越理性，即σ不断减小时，如果线上定价策略不变或降低，那么人们体验需求越来越强，即r*减小，因此选择新购买方式的人将越来越多。

图5 不同σ下，消费群体风险可接受度概率分布

综合前五个命题来看，与传统运营方式相比较，双渠道定价运营的定价策略与其选择条件可以归结为以下两个方面。(1)随着新购买方式的出现，线下实际消费者将会减少，而体验者将会增多，因此双渠道运营者的线下定价与传统方式应保持一致，才可避免线下利润的减少；(2)在新购买方式下，随着网购价格信息的充分对称，线上定价将会降低，而线上与线下的差价越大，带来的线上消费者则越多。

在新旧购买方式下的双渠道零售商定价策略，消费者分布情况以及利润都有明显的差异。而这种差异也凸显了命题六的核心作用。事实上，随着科技的发展，产品信息获得的全面性及便利性将会使消费者变得更为理性；在线上价格不变或降低，以及体验需求提高的情况下，越来越多的人将会整合线上线下的优势，成为双渠道消费者。而这一发现也突破了传统文献中有关双渠道零售商目标消费者群体的界定。在很大程度上，这一研究结论将会使双渠道的定价策略，必须聚焦于双渠道消费者的视角之上。

七、结语

本文有以下四个重要结论。第一，随着人们对线上和线下购物优势的整合越来越熟，更多的人将会选择“线下体验加线上购买”，在享受到线下体验的同时，规避网购风险。受此影响，当双渠道消费者不断增加时，尽管线下价格不会有很大的改变，但线上价格则会进一步降低。该结论与Bernstein等有关“随着互联网技术的扩张，线上价格不仅低于线下，且线上价格将会降低”[40]的结论是一致的。第二，当总购买人数不变时，双渠道消费者越多，双渠道零售商的总利润会不断下降。这也是价格信息越来越对称的结果。第三，当线上与线下价差越大时，线上购买人数将会增多。此时，即使是那些风险可接受度低的人也会选择线上购买。因此对那些采用单一线下渠道的零售商来说，顺应双渠道的发展是大势所趋。第四，即使是单个产品的线上利润大于线下时，在新购买方式下，双渠道零售商的总体利润也会下降。这也要求双渠道零售商应建立更为有效的线上经营成本控制体系。综合来看，为了应对这一趋势，双渠道零售商可打破线上和线下的价格屏障，通过走一体化的道路，实现线上和线下定价的充分融合。

注释：

[1] Rajamma R. K., Paswan A. K., Ganesh G.，“Services purchased at brick and mortar versus online stores, and shopping motivation”，JournalofServicesMarketing, vol. 21，no. 3(2007)，pp.200-212.

[2] Aksen D., Altinkemer K.，“A location-routing problem for the conversion to the ‘click-and-mortar’retailing: The static case”，EuropeanJournalofOperationalResearch, vol. 186，no. 2(2008)，pp.554-575.

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[4] Dan B., Xu G., Liu C.，“Pricing policies in a dual-channel supply chain with retail services”，InternationalJournalofProductionEconomics, vol. 139，no. 1(2012)，pp.312-320.

[5] 郭 燕、周梅华、吕雪晴：《研究型购物者的行为分析与调控策略:基于产品类别视角》，《中国流通经济》2014年第5期。

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[9] Chiu H.C.,Hsieh Y. C., Roan J.,Tseng K. J., Hsieh J. K.,“The challenge for multichannel services: Cross-channel free-riding behavior”,ElectronicCommerceResearchandApplications, vol.10，no. 2(2011)，pp. 268-277.

[10][34][36] 谢佩洪、奚红妹、魏农建、刘 霞：《转型时期我国B2C电子商务中顾客满意度影响因素的实证研究》，《科研管理》2011年第10期。

[11] Pookulangara S., Natesan P.,“Examining consumers’ channel-migration intention utilizing theory of planned behavior: a multigroup analysis”,InternationalJournalofElectronicCommerce, vol.1，no.2(2012),pp.97-116.

[12] Xing Y., Grant D.B.,“Developing a framework for measuring physical distribution service quality of multi-channel and ‘pure player’internet retailers”,InternationalJournalofRetail&DistributionManagement,vol.34，no.4/5(2006)，pp. 278-289.

[13][20] Friberg R., Ganslandt M., Sandström M.,E-commerceandPrices:TheoryandEvidence, SSE/EFI working paper series in Economics and Finance, 2000.

[14][21] Friberg R., Ganslandt M., Sandström M.,pricingStrategiesinE-commerce:Bricksvs.Clicks, IUI, the Research Institute of Industrial Economics, 2001.

[15][26] Agnieszka W., Christine E., “Multi-channel price differentiation: An empirical investigation of existence and causes”，Intern.J.ofResearchinMarketing，vol. 27，no. 2(2010)，pp. 142-150.

[16][23] 傅 浩:《B2C电子商务市场价格竞争问题的模型与实证分析》,博士学位论文，西南交通大学,2007年。

[18] 曾敏刚、王旭亮：《需求不确定的双渠道供应链定价策略》，《工业工程》2013年第2期。

[19] 周亚庆、罗青军、项保华：《市场导向理论研究综述》，《科研管理》2004年第3期。

[17][22] 陈 云、王浣尘、沈惠璋：《电子商务零售商与传统零售商的价格竞争研究》，《系统工程理论与实践》2016年第1期。

[25] Kollmann T., Kuckertz A., Kayser I.，“Cannibalization or synergy? Consumers' channel selection in online-offline multichannel systems”，JournalofRetailingandConsumerServices, vol. 19，no. 2(2012)，pp. 186-194.

[27] Dholakia U. M., Kahn B. E., Reeves R., Rindfleisch A., Stewart D., Taylor E.，“Consumer Behavior in a Multichannel, Multimedia Retailing Environment”,JournalofInteractiveMarketing, vol. 24，no. 2(2010)，pp.86-95.

[28] Yan R.，“Pricing strategy for companies with mixed online and traditional retailing distribution markets”，JournalofProduct&BrandManagement, vol.17，no.1(2008)，pp.48-56.

[29] Lu Q. H., Liu N.，“Pricing games of mixed conventional and e-commerce distribution channels”，Computers&IndustrialEngineering，vol. 64(2013)，pp. 122-132.

[30] Yan R., Pei Z.，“Information asymmetry, pricing strategy and firm's performance in the retailer-multi-channel manufacturer supply chain”，JournalofBusinessResearch, vol.64，no.4(2011)，pp.377-384.

[31] 王 虹、周 晶：《风险规避型供应商主导的双渠道定价与协调研究》，《软科学》2008年第11期。

[32] 李陈华：《基于渠道需求函数的直销-零售双渠道价格博弈》，《中南财经政法大学学报》2009年第2期。

[33] 盛昭瀚、徐 峰：《地区差异化背景下制造商双渠道定价策略研究》，《管理科学学报》2010年第6期。

[35] 张 耕、刘震宇：《在线消费者感知不确定性及其影响因素的作用》，《南开管理评论》2010年第5期。

[37] Hsiao C. C., Yen H. J. R., Li E. Y.，“Exploring consumer value of multi-channel shopping: a perspective of means-end theory”，InternetResearch, vol. 22，no.3(2012)，pp.318-339.

[38] 李 天、朱建泉：《线上+线下,体验牵手购买》，《销售与市场》(管理版) 2010年第7期。

[39] 张丽华：《淘宝商城家装线下体验馆开幕》，《杭州日报》2011年5月31日。

[40] Bernstein F., Song J. S., Zheng X.，“Bricks-and-mortar vs.clicks-and-mortar: An equilibrium analysis”，EuropeanJournalofOperationalResearch, vol. 187，no. 3(2008)，pp. 671-690.