定金预售模式下的电商线上促销及送货策略研究

2022-05-17 12:39王夏阳江彤周家鑫
当代经济管理 2022年4期

王夏阳 江彤 周家鑫

[摘要]基于消费者选择理论,考虑电商平台在大型促销活动中采用的定金预售模式(消费者提前支付部分定金,支付尾款时可减免等同定金数额价款),及零售商提前送货策略(消费者支付尾款前将产品发送至消费者所在地附近),构建关于是否提前送货的对比模型,讨论两种送货策略下的最优折扣系数。研究表明:两种策略下企业均在消费者全部选择直接购买时利润最大;定金预售策略看似可以锁定部分市场需求,却并非企业的最优选择;即使商品退货成本高于定金,只要消费者支付尾款的比例足够高,提前送货策略始终优于按时送货。

[关键词]“双十一”;定金预售;消费者选择;提前送货;折扣销售

[中图分类号]  F724.6;F252[文献标识码]  A[文章编号]  1673-0461(2022)04-0016-09

一、研究背景

随着我国移动互联网技术的快速发展以及物流体系的逐渐完善,越来越多的消费者开始习惯于网上购物。2020年6月,淘宝、拼多多、京东、天猫、咸鱼及唯品会等网络零售互联网平台的月度活跃用户均超过5千万,其中淘宝、拼多多与京东三大平台更是超过2亿。虽然零售电商主要由几大平台掌握,但这几大平台间的竞争十分激烈。极光APP数据显示,2020年“双十一”期间人均装载4.2个购物APP,因此,零售平台不得不推出多种促销方式以吸引消费者在自己平台消费。2020年“双十一”购物狂欢节以来,“定金+尾款”的定金预售促销方式引人注目。此种促销方式即消费者提前支付商品定金,在尾款结算时,定金可以抵扣一部分商品的价格。预售活动相比于其他普通的折扣促销活动,除了增加“双十一”收入外,商家还可以提前了解消费者的需求,进而提前准备货物派送,降低由于“爆仓”以及用户等待货物时产生的退货行为所带来的额外物流运输成本。然而,即使提前送货有上述好处,但是如果消费者放弃支付尾款,提前送货反而会增加运营成本,如何做出合适的决策则需要商家在二者之间权衡。虽然多数商家积极参与这一零售狂欢活动,也有部分企业的做法与众不同。例如,2020年11月4日,网易严选发布《今年“双11”,我们将退出这场大戏》的公开信中表示网易严选将退出“双十一”促销活动,这也暗示“双十一”的促销活动可能并未给经营者带来额外收益。现有研究尚未涉及商家在考虑定金预售下的折扣促销应如何设定折扣系数以使得利润最大,由此衍生出来的送货策略的相关研究也尚未开展。有鉴于此,本文将研究商家是否应参加定金预售活动以及是否应提前送货,并为商家的最优折扣价格制定提供理论指导。

学术界关于网络预售的研究主要集中在策略型消费者的决策行为、产品预售与动态定价等方面。

首先,有关策略型消费者行为的研究近些年在运营管理的交叉研究领域发展迅速。策略型或前瞻性消费者是指为了获得更高的效益而延迟购买的消费者, 一般延迟购买是为了等待商品降价[1]。与策略型消费者对应的消费者被称为短视型消费者,这类消费者不考虑跨时期决策,而仅根据当前效益来决策是否购买,早期研究中学者一般假设消费者为此类。随着互联网技术的日益成熟,信息广泛、快速传达的成本逐渐降低,消费者可以获取商品价格在市场上的动态信息,学界越来越多地开始探讨策略型消费者的相关问题。除了被广泛研究的基于策略型消费者的定价策略[2],LIU等[3]讨论了策略型消费者参与的限量供给如何影响收益,SU[4]研究了策略型客户对供应链绩效的影响,YUAN等[5]探讨了策略型消费者如何影响非法租赁时尚产品行为。除从理论层面建立模型讨论策略型消费者行为的影响,也有学者采用实证及实验的方法展开研究。NAIR[6]的实证研究表明消费者的策略行为对美国视频游戏产品定价有重要影响;TANG等[7]通过对消费者交易数据进行聚类分析,对策略型消费者行为进行测量,获得了策略型消费者的耐心水平和比例。SONG等[8]设计实验,研究了库存量对策略型消费者决策的影响。CHEN等[9]通过实验来研究策略型消费者在不同的定价方案中的行为模式是否保持一致。总体而言,策略型消费者已成为商家进行决策时不容忽视的一类消费者。遵循这一思路,本文在考虑策略型消费者的基础上进行商家运营策略的讨论。与上述文献不同的是,本文将消费者策略行为的程度作为可讨论的变量,而非将所有消费者均假定为策略型消费者。

其次,在预售策略的相关研究方面,定价问题是研究的一贯重心。其中,动态定价一直是热门讨论的主题,BITRAN等[10]总结了关于动态定价的文献,本文所关注的定金预售模式也属于动态定价的一种。学界对预售的研究可以追溯到DANA[11]將预售作为在完全竞争市场的价格歧视手段。此后学者研究了不同商业背景下的预售模式,主要分为溢价预售和折扣预售。学界最初关于预售问题的研究主要集中在易逝品的新产品预售如何影响第二期的需求预测精度方面,TANG等[12]对有不确定需求的易逝品的预售折扣进行讨论,SHEN等[13]在对奢侈品预售的讨论中认为利用消费者炫耀性消费可以提高预售价格并且提高需求的预测精度。虽然预售可以帮助商家降低供给与需求不匹配的风险,但是增加了消费者估值不确定而带来的风险。WANG等[14]和WU等[15] 则研究了退款策略对预售价格的影响。此外,还有学者从其他情景出发研究预售策略。其中,LI等[16]讨论了考虑产品扩散效应情况下的预售策略,HUANG等[17]研究的预售策略假设商家产能有限并且提供赠品,YANG等[18]从供应链角度考虑三级供应中两个预售折扣。与已有文献研究的假设不同,本文研究的“双十一”期间的竞争性产品预售策略与前述的新产品预售策略有本质的不同,此处预售的目的不是为了更新零售商需求预测信息,而是考虑获取参与预售的消费者的订单信息以提前送货至消费者所在地,实现更为有效的物流布局,应对“爆仓”问题,进而降低送货成本。且本文考虑的预售是基于定金模式,同时具有促销的效果,因而此时的问题既涉及影响消费者决策的价格促销决策,又涉及影响商家运营成本的送货方式决策,这与以往着重关注定价或需求预测的研究具有本质的差异。

最后,学术界关于策略型消费者的预售策略问题的研究日益得到重视。在基于策略型消费者假设来讨论预售策略方面,WEI等[19]研究了预售决定产量的预售策略,并发现限制未来产品的可得性可以有效减少策略型消费者的等待行为。在本文的讨论中,由于考虑的是竞争性产品,为更符合现实情况,本文假设预售时并不会出现缺货现象。何莹莹等[20]基于策略型消费者建立报童模型并利用消费者期望效用理论讨论零售商是否为预售商品购买运费险,这与本文探讨的零售商是否针对预售商品提前发货有类似。殷哲等[21]探究定金增值策略如何应对零售商预售时的策略型消费者等待行为。结果显示,定金增值系数的大小以及支付定金的比例决定了消费者是选择通过支付定金的形式锁定优惠以应对价值不确定风险,还是选择通过延迟购买以应对风险。与上述研究不同,本文假设消费者对其准备购买的产品已有一定了解,因此产品在预售期没有价值不确定性。刘弯弯[22]基于策略型消费者行为以及消费者估价不确定性讨论了预售策略的定价及库存。储红艳等[23]构建了实施定金预售模式背景下,单一零售商面临随机需求和消费者价值不确定的订货与定金设定决策模型。这些研究的着眼点在于库存决策,均没有考虑到预售时会对商家和消费者均产生影响的送货决策。杨雪等[24]基于Hotelling模型构建消费者效用函数和零售商利润函数,探讨预售时间、定金额度、膨胀系数对消费者决策的影响。陈婧等[25]在考虑消费者估值不确定性和消费者预订到达情况下分析电商企业针对策略型消费者的折扣预售策略。这些研究将企业的消费者估值不确定性、库存决策等与策略型消费者的购买行为建立联系,并根据问题的特征采取了不同的建模方法,对本文的研究方法选择有着借鉴意义,本文也是在Hotelling模型的框架下展開消费者的决策分析。但是,与上述研究不同的是,本文假设消费者均为告知型消费者,将研究重心放在定金预售策略的设计及两种不同送货策略的最优决策及其对比方面。

总体而言,虽然当前已有一些文献讨论了网络预售问题,以及定金预售模式下针对策略型消费者的折扣策略,但本文的模型设定一方面紧密结合了“双十一”的最新预售模式,另一方面与现有研究仅关注价格不同的是,本研究还分析了当前定金预售模式下所引发广泛关注的提前送货策略问题,本研究的结论有助于指导互联网零售企业更好地协调其促销与运营决策。

二、问题描述与模型假设

本文研究线上零售商在电商平台销售单一产品时的定金预售策略以及是否需要提前发货。在定金预售策略下,商品售卖分为两个时期:预售期与正常销售期。由于电商平台会在预售期前广泛宣传平台预售活动,且在购物节期间进行促销也为消费者所普遍默认,因此不同于储红艳等[23]的研究,本文假设所有消费者都是告知型消费者,即消费者已通过各种渠道了解了产品的预售信息,知晓预售期和正常销售期的商品价格。消费者付款分两次进行:在预售期开始时消费者仅支付定金,在预售期结束时再支付尾款,商家则承诺在收到消费者所支付的尾款后一定时期(如三天)内发货。本模型中的消费者将在预售期开始时比较在预售期以定金预售方式购买及正常销售期购买商品所产生的效用,选择在预售期立即购买或者采取定金预售方式购买,或者离开不买。当预售商品的价格低于预期价值,且采取定金预售方式购买的净效用最高时,消费者将会支付预售定金。本文假设支付定金的消费者支付尾款的概率为λ。

本文假设线上零售商处于竞争性行业内,此时市场整体供应量充足,因此商家会满足所有订单,零售商与消费者都清楚商品不会出现缺货现象。此外,由于促销活动由电商平台发起,因此预售期结束消费者支付尾款后发货的商家非常多,甚至有可能会出现“爆仓”现象。如果零售商在约定的支付时间后才统一发货,不论是第三方物流承运商还是零售商自营物流部门都有可能面临更高的运营成本。因此,倘若电商企业在收到消费者的预付定金后,在约定发货期前提前布局发货,不仅能降低发货高峰期的运营成本,还能减少消费者的等待成本,给消费者以很大的心理安全感、满足感,从而降低零售商面临退款的风险。不过,由于退货问题涉及的影响因素较多,为了将问题聚焦在预售策略设计和送货方式选择上,本文的讨论中对此暂不考虑。假设提前发货时商品单位成本为cm,预售期结束时才发货的商品单位成本为c,c>cm。当然,还存在另一种可能:商家选择安排提前发货,但是消费者却选择放弃支付尾款,那么商家就需要召回已发货的产品。假设召回产品的单位成本为cr。此外,在预售期还会有一些直接购物的消费者(不采用支付定金的方式参与预售),此类消费者往往在零售商销售平缓期产生购买行为,其运营成本不高,因此商品单位成本也近似为cm

由于促销活动是由电商平台发起,线上零售商选择跟随平台促销方案。而平台为了统一管理促销力度,会限定定金金额以及定金折扣力度。本文假设平台给零售商提供几种定金大小的选择,零售商不能自己完全决定定金大小,但是能从平台的方案中进行选择。另外,平台规定定金能在正式销售期抵扣同等定金大小的金额。例如,消费者在预售期为正常销售价格为300元的商品支付20元的定金,那么该商品页面的预售期价格将会变为280元(尾款为260元)。除定金预售活动,平台还推出了跨店全平台满减活动,例如淘宝在“双十一”的“满300减40”以及“满200减20”的活动。在此基础上,商家还可以进行相应促销活动,例如满减优惠券,即零售商可通过提供不同满减策略实现自己希望达到的折扣力度,因此本文假设零售商可自由决策商品的折扣力度。

图1描绘了定金预售策略的事件流程。t0时刻预售期开始,零售商根据平台提供的定金数额选择pf来决策折扣力度α,所有消费者观察到促销力度后决策是否支付定金或直接购买,t1时刻预售期结束,商家恢复正常销售,部分消费者在进一步权衡商品的价值估值与购买成本后,会选择放弃支付尾款。参数及变量符号说明见表1。

消费者的购买决策过程描述如下。

在预售期间消费者可查看商品信息,假设消费者对商品的效用服从[0,V]的均匀分布,为讨论方便,本文以V为单位将效用、价格和成本都转化为[0,1]区间的变量,例如真实价格P=V×p。由于需要等待,消费者对未来获得的商品估值有预期折扣β。在LEVIN等[26]的模型中,β可以解释为消费者采取策略性等待的程度,β=0意味着消费者完全不会考虑等待至预售期结束时获得产品,这类消费者为短视型消费者;β=1意味着消费者忽略等待时间成本,是完全的策略型消费者。β∈(0,1)則表示消费者不损失购买产品的效用前提下愿意等待商品发货的时长度,这种假设可以综合解释消费者延迟购买的效用。

三、零售商最优折扣定价决策

当消费者在预售阶段支付定金,零售商可提前获得订单的送货地址。虽然零售商做出的承诺是预售期结束后的一定时间内统一发货,但面临平台大范围的促销活动,零售商在承诺时间段发货极有可能影响商品送货速度。因此,为降低运营成本以及提高消费者线上购物满意度,部分零售商选择在约定的发货期前发货,将货物运至消费者所在地附近,消费者支付尾款后会迅速收到货物。接下来分别讨论零售商选择提前送货和正常送货时的最优折扣定价决策。

(一)零售商正常送货时的最优折扣定价决策

(二)零售商提前送货时的最优折扣定价决策

综上所述,在大型促销活动中,理性的线上零售商应将折扣系数定在没有消费者支付定金的程度,即消费者要么直接购买要么放弃购买。这也从某种程度说明了网易严选为何表示网易严选将退出“双十一”促销活动。而对于坚持参加“双十一”活动的零售商来说,能够给出一个吸引人的折扣率可能是希望牺牲部分利润获得更多的消费者或是更多流量的关注。用一部分利润去换取更多的消费者不仅可以稳固自身产品在市场的占比,并且能吸引新用户尝试产品。

四、零售商不同送货策略的影响分析

五、数值分析

保持其他参数不变,令α从0增加到1.5。两种模型下的利润曲线见图3。实线表示按时发货的利润曲线,虚线表示提前发货的利润曲线。随着折扣系数不断增加,零售商的利润不断增加,并且存在折扣时提前发货的利润始终大于按时发货的利润。虽然两种策略下都能在某处取得极大值,但该处的折扣系数均不具有现实意义。

令α=0.8,cr从0增加到0.2。两种模型下的利润曲线见图4。随着召回已发货产品的单位成本不断增加,两种策略的利润差距变小,提前发货的利润在召回成本小于提前送货成本时就小于按时发货的利润。

在上述的假设下,将λ从0增加到1。两种模型下的利润曲线见图5。随着消费者总体选择支付尾款的比例不断增加,两种策略的利润差距变小,当消费者总体选择支付尾款的比例小于某个值时,商家应选择按时送货;当消费者总体选择支付尾款的比例大于该值时,商家应该选择提前送货。

在上述的假设下,讨论消费者购买的人数随着折扣率的变化情况。如图6所示,随着折扣率不断增加,即折扣力度不断下降时,放弃购买的人不断增加,甚至会超过支付定金的人数。

六、结语

本文针对当前互联网电商平台大型促销活动中预售定金折扣模式的折扣系数及商家是否进行提前送货的决策问题进行了研究。通过构建和分析线上零售商按时送货、提前送货的不同模型,探讨了在预售定金模式下零售商的折扣率如何影响其利润,并厘清了由此衍生的提前送货策略的适用情景,研究表明:无论线上零售商是否提前送货,最优折扣系数均为支付定金的消费者能接受的最高折扣系数,此时支付定金的人数恰好为零,这说明零售商不参与预售定金活动能获得更多的利润。当放弃支付尾款的用户占比极少时,零售商采用提前送货策略优于按时送货策略;即使退回提前送货商品的成本远高于消费者提前支付的定金,这一结论仍然成立。这也解释了为什么近年来耐克等大型公司会率先采用提前送货策略,这种提前送货的模式也迅速为线上零售商所青睐。本文的研究有助于更好地理解定金预售策略及其对电商企业和消费者的影响。合理地运用定金预售策略以及由此衍生的提前送货策略,一方面有利于电商企业改进经营绩效,另一方面也可以为消费者提供互联网情境下合理消费的信心保障。同时,本文的研究也为相关部门进一步规范和引导互联网企业的良好运行提供了决策支持。

图6不同折扣率下消费者人数变化未来的研究可以进一步拓展:①本文未考虑消费者数量波动及分布问题。现实中线上零售商并不总能确定消费群体的总数量,后续相关研究可以考虑消费者总量分布的不确定性。②对消费者而言,他们通常会在正常销售期支付尾款时再次评估产品,并以此来决定是否支付尾款。本文将支付尾款比例设为一个参数,未来研究可以放松此假设。③本文的研究着重于考察互联网电商平台大型促销活动期电商企业的定金预售策略对其利润的影响过程,进一步的研究可以将这一影响过程与平时的影响进行对比分析,采用收集一手数据、开展实证研究来做进一步探讨,使研究更为全面客观。

[参考文献][1]LEVIN Y, MCGILL J, NEDIAK M. Optimal dynamic pricing of perishable items by a monopolist facing strategic consumers[J]. Production and operations management, 2010, 19(1):40-60.

[2]GNSCH J, KLEIN R,  NEUGEBAUER M,et al. Dynamic pricing with strategic customers[J]. Journal of business economics, 2013, 83(5):505-549.

[3]LIU Q, VAN RYZIN G J. Strategic capacity rationing to induce early purchases[J]. Management science, 2008, 54(6):1115-1131.

[4]SU X. Intertemporal pricing with strategic customer behavior[J]. Management science, 2007, 53(5):726-741.

[5]YUAN Q, SHEN B. Renting fashion with strategic customers in the sharing economy[J]. International journal of production economics, 2019, 218:185-195.

[6]NAIR H. Intertemporal price discrimination with forward-looking consumers: application to the US market for console video-games[J]. Quantitative marketing and economics, 2007, 5(3):239-292.

[7]TANG Y, SONG Y, XU C. Optimal pricing and ordering policies with different patience levels of consumers[J]. Industrial management & data systems, 2021, 121(2):436-455.

[8]SONG Y, ZHAO X, ZHU W. Decision biases of strategic customers with private product-value information: an experimental study[J]. Production and operations management,2019, 28(5):1305-1319.

[9]CHEN J, ZHAO Y. High price or low price? an experimental study on a markdown pricing policy[J]. European journal of operational research, 2020, 284(1):240-254.

[10]BITRAN G, CALDENTEY R. An overview of pricing models for revenue management[J]. Manufacturing & service operations management, 2003, 5(3):203-229.

[11]DANA J. Advance-purchase discounts and price discrimination in competitive markets[J]. Journal of political economy, 1998, 106(2):395-422.

[12]TANG C, RAJARAM K, ALPTEKINOGLU A, et al. The benefits of advance booking discount programs: model and analysis[J]. Management science, 2004, 50(4):465-478.

[13]SHEN B, ZHANG T, XU X, et al. Preordering in luxury fashion: will additional demand information bring negative effects to the retailer? [Z]. Decision sciences, 2020-10-07.

[14]WANG G, DONG Z, LI Z. A comparative study on retailers refunding strategies considering products advance selling[C]. 22nd International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management, 2015.

[15]WU M, TEUNTER R, ZHU S. Online marketing: when to offer a refund for advanced sales[J]. International journal of research in marketing, 2018, 36(3):471-491.

[16]LI X, XU X, SUN Y. Advance selling strategies for oligopolists by considering product diffusion effect[J]. Kybernetes, 2016, 45(5):744-759.

[17]HUANG K, KUO C, SHIH H. Advance selling with freebies and limited production capacity[J]. Omega, 2017, 73:18-28.

[18]YANG F, NIU Q, KONG J, et al. The impacts of advance-order discounts on a three-echelon supply chain[J]. Computers & industrial engineering, 2020, 145:106498.

[19]WEI M, ZHANG F. Advance selling to strategic consumers: preorder contingent production strategy with advance selling target[J]. Production and operations management, 2018, 27(7):1221-1235.

[20]何莹莹,郭春香.预售模式下基于策略型消费者退货行为的运费险决策研究[J].管理学报,2018,15(8):1249-1255.

[21]殷哲,王舒.考虑消费者策略行为的定金增值预售策略研究[J].工业工程与管理,2019,24(5):106-111.

[22]刘弯弯.基于策略型消费者的预售策略研究[J].上海管理科学,2014,36(6):60-62.

[23]储红艳,张钦红.定金预售模式下网络零售商定金与订货量决策研究[J].上海管理科学,2018,40(2):70-76.

[24]杨雪,刘晓峰.互联网时代零售商预售策略研究——基于定金膨胀模式的分析[J].价格理论与实践,2020(5):125-128.

[25]陈婧,陈淮莉.购物节电商折扣预售策略研究——基于消费者最高估值与预售实现率的分析[J].价格理论与实践,2019(4):137-140.

[26]LEVIN Y, MCGILL J, NEDIAK M. Dynamic pricing in the presence of strategic consumers and oligopolistic competition[J]. Management science, 2009, 55(1):32-46.Research on the Promotion and Delivery Strategies of E-commerce Companies

under Pre-sell System

Wang  XiayangJiang  Tong Zhou  Jiaxin

(1. Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China; 2. Zhejiang University, Hangzhou 310058, China)

Abstract:  Based on consumer choice theory, the authors of this paper studied the pre-sell system adopted by E-commerce companies, and pre-balance delivery strategy. (Pre-sell system is one in which consumers can choose to pay a deposit so the same amount of money can be reduced in the balance. And pre-balance delivery strategy is one in which the retailers can send out the goods to a place near the consumers before they pay the balance.) They made a comparison between two delivery strategies: one is to deliver the goods before the balance is paid (pre-balance delivery); the other is to deliver the goods after the balance is paid (after-balance delivery). They also studied the maximum discount factor under these two different strategies. Then, they drew the following conclusions: no matter when to deliver the goods, the company can get maximum profits when the consumers choose to pay directly. Pre-sell system seems to be a good way to lock the consumers, but it is not the best way. Even when the cost of returning goods is higher than the deposit, pre-balance delivery strategy is better than after-balance delivery only if a high percentage of consumers will pay the balance.

Key words:“double eleven online shopping event”; pre-sell system; consumer choice; pre-balance delivery; promotion discounts

(責任编辑:李萌)