考虑线上优惠券促销活动的混合渠道供应链定价决策研究

杜建国，李景福

(江苏大学 1.管理学院；2.社会科学计算实验中心，江苏 镇江 212013)

新冠肺炎疫情防控常态化背景下，线上消费逆势增长，有效保障居民日常生活需要，推动经济稳步复苏，企稳回升。除此之外，随着电子商务的发展以及市场竞争的加剧，产品销售渠道更加的多样化，越来越多的大型制造商纷纷开通线上直销渠道以加速产品流通，减少运营成本，如苹果、华为、大疆等都己开通线上直销渠道。同时为争夺市场，扩大市场需求，越来越多的线上零售商利用优惠券促销模式来吸引消费者，如2019年苏宁易购“双十一 百亿补贴”活动累计送出超过5 000万张优惠券；2020年天猫推出“双十一满300−40跨店优惠券”等组合优惠券。

而另一方面，消费者消费主权的提升，使消费者更加习惯于多选与遴选商品，消费者渠道选择也更加自由与便捷。消费者消费成熟度的提升也使消费者更好地辨别商家的优惠力度，不至于迷失于商家繁杂的促销规则中。这在一定程度上缓解了不同渠道间形成价格歧视的现象，也对价格偏好主导的渠道转移产生了一定影响。

近年来，学者对混合渠道供应链的研究主要集中于混合渠道冲突、多渠道选择、供应链协调与定价策略问题等方面。Rodríguez等[1]考虑制造商拥有传统零售渠道基础上建立直销渠道的情形下，分析库存成本对制造商最优价格决策的影响。Hsieh等[2]充分考虑到产品的可替代性，构建需求不确定情况下的混合渠道供应链定价模型。Matsui[3]构建零售商和制造商同时确定价格时存在的价格竞争决策模型，研究制造商在管理双渠道供应链(包括零售渠道和直销渠道)时，决定其批发价格和在线零售价格的时间问题。但斌等[4]指出在混合渠道供应链下制造商将直销渠道订单按一定比例提供给零售商作为利益补偿可激励零售商参与其合作，并可实现混合渠道供应链协调。赵连霞[5]考虑制造商开通电子直销渠道，传统零售商存在线上和线下两种零售渠道，研究混合双渠道供应链结构下渠道定价决策问题。

在有关于线上优惠券对供应链管理的相关研究中，Ravula等[6]研究全渠道优惠券促销模式下，交叉效应在两个方向(线上和数字电话)对销售的影响。Martin等[7]对比分析供应链系统中合作价格和优惠券促销对消费者选择及企业利润的影响。Li等[8]对比制造商、零售商，以及联合发行优惠券策略，发现零售商优惠券促销对制造商有正向溢出效应，但制造商的优惠券促销会降低零售商的利润。慕银平等[9]基于生产商和零售商组成的两阶段供应链，分析优惠券的不同发放模式对于产品定价、优惠券面值以及有效期的影响。此外，也有不少学者从线上优惠券的投放角度进行研究。例如，司银元等[10]针对企业定向优惠券的精准投放问题，运用博弈论研究双寡头竞争环境下，互联网企业定向投放能力对优惠券面值和企业利润的影响；罗美玲等[11]分析网络渠道的优惠券对于渠道成员的决策产生的影响；李宗活等[12]分析具有渠道偏好的线上网络渠道和线下实体渠道市场竞争格局，发现线上渠道投放优惠券，适中的优惠券面值是获利的关键；王聪等[13]研究电商平台与制造商的合作。

综上所述，国内外学者对混合渠道供应链进行了深入且多元化的研究，但少有学者研究线上零售商开展优惠券促销对混合渠道供应链带来的影响。针对双渠道供应链、全渠道零售系统模式中的线上优惠券的少部分研究中，更多的是考虑大众优惠券与定向优惠券投放的研究，却未有文献考虑到线上零售商发放优惠券过程中为避免马太效应带来的影响，以及为了抢占市场，吸引流量，激活潜在用户而衍生的一系列规则复杂的活动。鉴于此，本文基于消费者效用理论，探讨第三方线上零售商的促销活动对产品定价和优惠券面值的影响，并分析其对制造商直销渠道、分销渠道的市场需求以及对产品定价的影响给出一定的管理建议。

1 问题描述

在一个制造商和一个第三方线上零售商组成的供应链中，制造商不仅通过第三方线上零售商和线下实体店销售产品，还通过建立线上直销官网销售产品。产品发售初期，处于相对强势地位的制造商会公布自己的零售价p并在指定的第三方线上零售商原价售卖产品，同时在线下实体店与官网上架产品并销售。消费者在所有渠道买到的该产品并无差异。制造商会给第三方线上零售商一个批发价w，并通过长期合同提前确定。不考虑双方的销售成本，同时假设产品生产成本为0。

消费者对产品的估值为V，从0到1均匀分布。消费者对线上渠道偏好为α，其对产品的价值判断为αV。线下购买产品的消费者可以获得更多的产品信息以及相关服务，会带来更大产品体验价值，但同时会产生一定的旅行成本。e表示消费者的产品体验价值，h代表消费者线下购买的旅行成本[14]。

为了抢占市场，吸引顾客，第三方线上零售商向消费者发放面额为x的优惠券。为确保有利可图，x＜p−w。假设市场中存在有ξ比例价格偏好的消费者和1−ξ比例无价格偏好的消费者。无价格偏好消费者仅会选择线下实体店与线上直销官网来购买产品，而有价格偏好的消费者会通过比较线上直销官网、线下实体店、第三方线上零售商的效用高低作出购买决定。

本文模型涉及的其他基本参数符号说明见表1。

表1 其他符号说明Table 1 Symbol description

1.1 消费者效用函数构建

对于线上直销渠道官网而言，消费者效用函数为Uo=αV−p；对线下实体店而言，消费者效用函数为Ut=V−p−h+e；对于第三方线上零售商而言，消费者效用函数为Ue=θ(αV−p+x)。θ是消费者对线上零售商发放优惠券活动的折价系数[15]，0＜θ＜1，本文用该系数来侧面刻画商家促销活动的复杂程度，简称为促销折价系数。设定的理由如下：一方面消费者需要时间成本、操作成本才能最终领取优惠券，例如抢券、限时、参与活动领取等；另一方面消费者要想获得商家的最大优惠，需要了解领取与使用优惠券的规则。θ越大表示对消费者来说效用提升越高，领取优惠券时的商家活动规则越简单，反之亦然。

1.2 消费者渠道选择

根据以上效用函数，不同渠道的无差异买点如下。官网与线下实体店：当Uo=Ut时，得到官网与第三方线上零售商：当Uo=Ue时，得到；线下实体店与第三方线上零售商：当Ut=Ue时，得到

根据效用函数与无差异购买点，对价格偏好和无价格偏好消费者购买决策作以下分析。

1) 对价格偏好消费者进行购买决策分析。

(1) 当Ut＞Ue，Ut＞Uo，Ut＞0时，消费者会选择去线下实体店购买产品。此时估值集合为

(2) 当Uo＞Ut，Uo＞Ue，Uo＞0时，消费者会选择官网购买产品。此时估值集合为

(3) 当Ue＞Uo，Ue＞Ut，Ue＞0时，消费者会选择第三方线上零售商购买产品。此时估值集合为

2) 对无价格偏好消费者进行购买决策分析。

(1) 当Ut＞Uo，Ut＞0时，消费者会选择去线下实体店购买产品。此时估值集合为

(2) 当Uo＞Ut，Uo＞0时，消费者会选择官网购买产品。此时估值集合为

1.3 市场需求划分和需求函数求解

首先选择线下实体店的消费者效用集合Vt为切入点，通过上述不同渠道间无差异购买点的大小关系的讨论寻求效用集合上下限，以此可以计算得到需求函数。

1) 对有价格偏好消费者进行进一步讨论。

旅行成本h的大小会影响有价格偏好消费者的选择，共分为3种情形。

情形1当时 ，此时，h∈

又因

此时对于集合，因为，所以

情形2当p+h−e时，此时，对于集合，将代入可知，这与相悖，即上限小于下限，则为空集。对于集合，因为，将其代入后得到，故

情形3当时，此时。对于集合，将代入得到，显然上限小于下限，集合为空集。对于集合，将h=代入可得，故，即上限小于下限，集合为空。

2) 对无价格偏好消费者进行进一步讨论。旅行成本h的大小会影响无价格偏好消费者的选择，共分为两种情形。

情形1对于集合：当时，对于集合，将h＜e+代入，得到，即上限小于下限，集合为空。

情形2对于集合：当时，。对于集合，将h＞e+代入，得到，所以

综上所述，根据不同约束条件将市场需求整理如下。

1) 仅以有价格偏好消费者为例的3种情形。

(1) 就情形1而言，当消费者同时在线下实体店、线上直销官网、第三方线上零售商购买。需求函数分别为

2) 仅以无价格偏好消费者为例的两种情形。

限于篇幅，仅对有价格偏好消费者情形1中的情况求解需求函数，即图1描述的时，消费者同时从在线下实体店、线上直销官网以及第三方线上零售商购买产品。则有价格偏好与无价格偏好的消费者在3种渠道的需求量分别为：式(1)、式(2)、式(3)、式(7)、式(8)。综上可以计算出3种渠道的全部需求量为

图1 消费者在不同旅行成本下的渠道选择Figure 1 The choice of channels for consumers at different travel cost

此时易得出线上直销官网、第三方线上零售商、线下实体店、制造商的利润函数以及整条供应链利润函数分别为

2 模型构建

2.1 分散决策模式

在混合渠道供应链中，以制造商为主导者，第三方线上零售商为跟随者。故制造商先对产品定价，再确定批发价w。随后第三方线上零售商确定消费券促销方案，即向消费者宣传推出多大金额的消费券以及领券活动规则。利用逆推归纳法分析上述Stackelberg博弈过程。首先由∂πde/∂xd=0，可得

将xd*的表达式代入联立求解 ∂πdm/∂wd=0和∂πdm/∂pd*=0，可以得到最优的官网销售价格和批发价格，分别为

πdm的Hessian矩阵为

此时最优第三方线上零售商利润水平、制造商利润水平以及整条供应链总体利润水平分别为

2.2 集中决策模式

在集中决策模式下，制造商决定产品的销售价格以及批发价格的同时第三方线上零售商确定消费券促销方案，即向消费者宣传推出多大金额的消费券以及领券活动规则。联立求解∂πs/∂ps=0和∂πs/∂xs=0，可以得到最优的批发价格和优惠券金额，分别为

πs的Hessian矩阵为

此时第三方线上零售商、线下实体店以及线上直销官网的需求函数分别为

此时供应链整体利润水平为

3 均衡结果分析

推论1无论在集中还是分散决策模式下，优惠券金额x与产品定价p总是与促销折价系数θ呈负相关。

证明

推论1说明第三方线上零售商可以调整优惠券促销活动的规则设计来影响促销折价系数θ。一般来说，第三方线上零售商向消费者发放的优惠券额度越大，意味着发放优惠券的活动规则变得更加复杂，θ变得更小。不仅如此，上述商家行为会间接影响制造商的最优定价策略。不难发现，消费者越容易领取到相对低额度的优惠券时，制造商也会相应降低定价来保证直销渠道的市场需求。

推论2消费者线上渠道偏好α与优惠券金额x呈正相关。

证明

推论3优惠券金额x与线上直销官网的需求量呈负相关，与第三方线上零售商需求量呈正相关。

证明

推论2与推论3说明存在线上渠道偏好的消费者面对线上直销官网以及第三方线上零售商时，作为第三方线上零售商不能按照常规逻辑判断α越大，优惠券金额x可以相应变小。根据上述分析，消费者线上渠道偏好α越大，第三方线上零售商发放的优惠券金额x也会变大，而且在集中决策模式下，发放的优惠券金额会相应变得更大。而优惠券金额的增长会为第三方线上零售商吸引来更多的消费者，同时造成线上直销官网的消费者流失。由于存在两种线上销售方式，第三方线上零售商在面对线上竞争以及不断变化的消费者群体，作出正确的反应来保证获利最大。

推论4集中决策模式下供应链整体利润大于分散决策模式下供应链整体利润，且集中决策模式下产品定价低于分散决策模式下的产品定价，集中决策模式下优惠券金额高于分散决策模式的优惠券金额。

证明

推论4说明相同条件下，集中决策模式下的供应链整体利润优于分散决策模式下的供应链整体利润，同时集中决策模式下也有较高的产品定价以及更大的优惠券金额。不难发现，集中模式下虽然制造商会提高定价，但是优惠券金额的增长更明显，这对消费者来说有更大的吸引力，可以为第三方线上零售商带去更多的消费者。

4 数值仿真

本节对算例中的各项参数进行赋值分析，研究上述模型的最优解及相关结论的有效性。为使分析结果更直观，将本文算例的参数取值为 α =0.8，ξ=0.5，e=0.2 ，h=0.4，θ =0.3，探讨：1) 促销折价系数θ 对最优决策以及利润的影响；2) 旅行成本h和价格偏好ξ对需求量的影响。

4.1 促销折价系数θ 对定价最优决策以及利润的影响

从图2与图3可知，集中决策模式下的制造商产品定价与优惠券发放额度均大于分散决策模式下的产品定价与优惠券发放额度。当促销折价系数θ趋近于0时，产品定价与优惠券发放额度有最大的差值；而当促销折价系数θ趋近于1时，差值则趋近于0。即当商家无差别地将优惠券发给每一位消费者时，无论集中与分散决策模式下都有一致的产品定价与优惠券金额，且此时产品定价与优惠券金额最低；反之第三方线上零售商几乎不向消费者发放优惠券时，制造商的产品定价有最大值，零售商则会发放极少数大额优惠券来吸引投机消费者。

图2 θ对产品定价的影响Figure 2 The impact of θ on product pricing

图3 θ 对优惠券额度的影响Figure 3 The impact of θ on coupon limits

促销折价系数θ相同情况下，集中决策模式虽然相较于分散决策模式下的产品定价有所提高，但能给予消费者的优惠券额度相对定价有更大的提升，这对消费者更有利。同时不难看出集中决策模式下促销折价系数θ对产品定价和优惠券发放额度的影响大于分散决策模式。

由图4可知，分散决策模式下，随着促销折价系数θ变大，各方利润逐渐变小。同时不难发现制造商的利润在整条供应链利润中占比非常大，而第三方线上零售商若想挣得尽可能多利润，则不能将优惠券发放活动规则设计得太简单。

图4 分散决策模式下θ对利润的影响Figure 4 The impact of θ on profits in a decentralized decision-making model

4.2 旅行成本h和价格偏好ξ对需求量的影响

由图5可知，无论集中还是分散决策模式下，旅行成本h对线下实体店的影响是一致的，即随着h的增大，线下实体店的市场需求减少；对于线上直销官网而言，旅行成本h增大则会导致线上直销官网市场需求的增大；对于第三方线上零售商而言，旅行成本则对其没有影响。但对于线上直销官网与第三方线上零售商，集中决策模式能够为其带来更大的需求量。

图5 旅行成本h对市场需求的影响Figure 5 The impact of travel costs h on market demand

由图6可知，无论集中还是分散决策模式下，价格偏好ξ对线下实体店的影响是一致的，即随着ξ的增大，线下实体店的市场需求缓慢增大，但影响并不明显；对于线上直销官网而言，价格偏好ξ增大则会导致线上直销官网市场需求的降低，且ξ越大影响也变得越大；对于第三方线上零售商而言，价格偏好ξ增大导致第三方线上零售商的市场需求增大，且ξ越大影响也变得越大。但对于线上直销官网与第三方线上零售商，价格偏好ξ相同时，集中决策模式能够为其带来更大的市场需求。

图6 价格偏好ξ对市场需求的影响Figure 6 Price preferences ξ impact on market demand

事实上，当第三方线上零售商与制造商采取集中决策模式时，面对消费者价格偏好与旅行成本的变化，均较分散决策模式有更好的市场表现。

5 结论

新时代新背景下，线上的促销花样繁复，但多是披着以“价格战”为外衣的营销套路。随着消费者消费成熟度的提高与消费主权的提升，消费者面对商家的促销活动不再是以盲目追求以低价购买为目的，而是更全面考虑自身需求与条件有选择地购买。所以，商家必须要主动调整促销策略才能最大化自身利润。本文在由制造商与第三方线上零售商组成的混合渠道供应链中，基于消费者效用理论，考虑消费者渠道偏好和价格偏好的异质性，通过促销折价系数θ从消费者角度刻画线上零售商的活动复杂程度，同时也考虑线下消费的客观条件。通过构建制造商为主导的Stackelberg博弈模型，研究制造商产品定价与第三方线上零售商优惠券定额决策。研究发现如下。

1) 对于第三方线上零售商而言，要面对线上直销官网对有线上渠道偏好的消费者的竞争，就不能按照常规逻辑判断线上消费群体越大，发放的优惠券金额可以相应变小。面对竞争，减少让利会让线上直销官网市场需求增大。

2) 对于线下实体店而言，能够吸引旅行成本较低与无价格偏好的消费者。若要继续保证原有市场需求并吸引一部分有线上渠道偏好以及有价格偏好的消费者就需要增加一些线下才能实现的让消费者感觉到增值的服务。

3) 对于制造商而言，应对日益壮大的线上消费趋势不应满足于建立自己的线上直销渠道，而应该重视与第三方线上零售商的协作，才能实现市场需求与利润的增长。

4) 对于消费者而言，购买商品时应该明白低价购买商品的想法容易陷入线上商家制造的促销陷阱中，从而付出较多的时间、操作以及脑力学习成本，甚至会在不知不觉中丢失个人隐私。所以购买产品时更应该保持理智，信奉货真价实以及货比三家，结合自身客观条件理性购买。

这些结论为企业带来的策略建议如下。1) 第三方线上零售商不仅面临残酷的同行竞争，也面临着厂家线上直销的挑战。同时越来越多的促销活动与节日让消费者应接不暇，所以要留住市场，必须降低参与活动的成本并适当提高优惠券金额，必要的情况下可以和平台联合共同抢占下沉市场。另外良好的售前与售后服务同样为商家赢得口碑与市场。2) 制造商开辟线上渠道售卖产品，也可以在不干扰新品售卖等情况的同时展开促销活动。而线下实体店则可以优化产品体验、服务招待、售后服务等增值服务，这是线上销售不可复制的优势。

研究结论可为制造商为主导的混合渠道供应链背景下第三方线上零售商发放优惠券促销时的定价调控及优惠券促销方案提供理论建议，但仍有不足，本文仅考虑制造商为主导的供应链决策问题，但现实中像京东自营等大型第三方线上零售商往往是供应链中的主导者，且他们也开辟了线下零售店。未来的研究可以扩展为零售商与制造商同时开辟线上与线下渠道，消费者可以线上领券线下购买的情形。