基于消费限制的供应链定价策略研究——B2C电商环境下的理论推导及仿真

陈绍刚,梁卓怡

(电子科技大学 数学科学学院,四川 成都 611731)

一、引 言

随着电子商务的迅猛发展,网购逐渐成为许多消费者的主要购物手段。为了刺激消费者的购买欲望,众多B2C网站推出各式各样的“消费节”活动,通过价格差在感官上刺激消费者,来获得更多的潜在消费。这种营销手段本质上是一种价格歧视策略,基于促销管理理论给予不同消费者以不同定价成交来获取更多消费者剩余。 价格歧视策略的有效实施必须阻止不同购买消费者之间贱买贵卖的转卖行为[1],因此平台和企业会对“消费节”活动中的促销产品设置消费限制,即消费限制是企业为了防止“窜货”行为出现而对促销产品设置的各式各样的购买限制措施。但有些不良商家会重点展示优惠力度而隐藏限制条件,导致消费者掉入商家的“促销陷阱”。

为营造良好的网络营销环境,2020年国家市场监督管理总局出台《规范促销行为暂行规定》,其中第七条指出“卖场、商场、市场、电子商务平台经营者等交易场所提供者(以下简称交易场所提供者)统一组织场所内(平台内)经营者开展促销的,应当制定相应方案,公示促销规则、促销期限以及对消费者不利的限制性条件,向场所内(平台内)经营者提示促销行为注意事项”中指出网络平台应该公示对消费者不利的限制性条件,让更多的消费者能感知到促销活动中的消费限制[2]。

面对B2C电商环境下企业实施基于消费限制的价格歧视策略，越来越多消费者能感知到消费限制的现状消费者因消费限制产生的感知成本对平台促销活动规则制定和供应链定价决策产生的影响成为值得探讨的问题。因此本文重点研究消费限制感知成本对B2C环境下供应链价格歧视策略的影响,为平台和企业制定更加合理的促销策略来吸引消费者,共同营造合理规范的网络促销环境提供了一定的理论基础和实操建议。

二、文献综述

近年来随着中国B2C市场交易规模逐渐增大,供应链在B2C电商环境下如何实施策略来提高自身品牌知名度和扩大消费市场占比成为学界和业界关注的热点问题,目前已取得一些成果。

(1)关于平台促销下供应链的定价方面。赵长江和刘斌[3]分析了网络团购模式下平台商的佣金定价和零售商定价问题,指出佣金价格的提升会以不同程度影响着零售商的定价策略;王聪和杨德礼[4]研究了电商平台发放折扣券对供应链定价的影响,研究表明折扣券的发放会使得制造商提高电子渠道售价,虽然能增加平台和制造商的利润,但是会损害传统零售商的利润和加剧渠道冲突。Li等[5]基于全渠道零售系统,探讨了优惠券的发放对零售商不同渠道市场份额占比和利润的影响,提出零售商可以根据消费者渠道偏好设置不同面值的优惠券来控制消费者的实际支付和边际收益从而获取更多的消费者剩余。Jiang等[6]分析了实体零售商通过三方平台或自营在线平台向消费者销售产品时分销渠道与电子优惠券之间的相互关系,指出零售商可以通过电子促销券和平台交付努力针对不同购买效用的消费者进行价格歧视来提高自身利润。Khouja和Liu[7]研究了在大型网络促销活动下零售商的促销和定价问题,研究表明参与促销的零售商会在促销活动前提高零售价格,使得更多的策略消费者集中在活动期间购买商品。这些结果表明,网络促销环境下,参与促销活动的零售商定价策略是提高产品价格,并通过对消费者不同偏好实施价格歧视策略来获取更高的利益。

(2)关于平台促销下供应链的协调问题。张文洲[8]建立了在线零售商和物流供应商的收益共享契约,为促销活动下零售商和物流提供商合作时的契约制定提供了一定借鉴意义。殷哲和胡芳芳[9]提出大型网络促销下实施物流补贴策略可以促进供应链协调。单婷婷和徐广业[10]研究了由单制造商、传统零售商和电子零售商组成的双渠道供应链模型,设计了一种与竞争渠道价格相关的价格折扣策略来实现双渠道供应链的协调。白世贞和谢爽[11]构建了“收益共享-成本分摊”的混合契约来协调生鲜电商供应链和实现供应链成员的共赢。王道平等[12]则以网络零售商入驻多个平台开设网店为背景,指出联合促销契约下网络零售商分摊部分促销成本能进一步提高期望利润。

(3)关于竞争供应链的策略研究。刘晓婧等[13]考虑了不同权力结构下两条供应链间企业竞争时的最优决策问题,指出竞争产品的销售价格只与链与链之间的竞争强度和网络外部性有关,与权力结构无关。Erjiang等[14]和赵心依[15]等人则研究了消费者的价格敏感程度对两条竞争供应链促销决策和协调契约的影响,研究表明零售商和制造商能从促销成本分摊合作中受益。姜璇等[16]分析了处于竞争关系的销售商面对平台促销活动的最优参与决策组合,指出参与决策与销售商成本有关。

上述研究分别从定价、协调和竞争方面入手,站在供应链企业的角度出发,但随着电商环境下消费主体和消费需求逐渐多元化,消费者行为对供应链定价和促销的影响程度在逐渐加深[17],越来越多学者将消费者行为作为重要影响因素来研究供应链的决策。

(4)关于考虑消费者行为的供应链策略研究。余牛等[18]基于消费者对返利敏感程度的异质性,研究了二级供应链系统的定价决策和促销决策。罗新星等[19]基于策略消费者风险偏好行为研究了供应链两阶段定价问题。宋志平[20]则考虑了消费者限时抢购行为中可能出现的高价后悔或缺货后悔两类行为,研究了网络零售商的定价策略和促销决策。如引言所说,促销活动规则是影响消费者购买策略的重要因素,考虑促销活动规则的本质是消费限制,Su等[21]等将消费者对消费限制产生一定的感知成本定量考虑进去,研究了优惠券中的消费限制对消费者购买行为及销售利润的影响。Tran 和Desiraju[22]考虑消费者感知成本的异质性,将其与价格敏感性挂钩,对比分析了统一价格策略和优惠券价格歧视策略在不同市场条件下的收益问题。倪冠群[23]则分别考虑消费者价格敏感性和消费限制敏感性,分析了基于消费限制的价格歧视策略在市场上的占优条件,提出只有当消费限制感知成本高的消费者规模足够大或者价格敏感性足够低,销售商才可能通过价格歧视策略改善销售收益。

上述文献丰富了电商环境下供应链决策的理论基础,分别从物流、竞争、价格优惠和消费者行为等方面讨论了供应链的决策问题,但少有文献考虑平台活动规则的复杂程度对供应链策略的影响。随着大型网络促销活动持续增强,相应的监督监管也随之加强,考虑平台活动规则对供应链定价和促销策略的影响,就需要对基于消费限制的价格歧视策略进行更深入的研究。

借鉴已有的文献研究结果,本文构建了制造商、零售商和平台运营商的三级供应链系统,创新性地考虑消费限制感知成本的差异性对B2C环境下供应链定价决策的影响,研究了平台促销下零售商和制造商的最优促销和定价策略,分别给出了供应链两类促销策略下的占优条件和最优价格策略,最后通过数字模拟分析了感知成本和消费者特征对供应链最优策略的影响。

三、模型构建

在大型网络促销活动下,电商平台设置促销活动的规则并邀请平台上的销售商参加,销售商根据活动规则与产品面向的消费者特征来进行促销决策。构建一个由制造商、零售商和电商平台组成的三级供应链系统,由制造商和零售商组成销售商入驻到电商平台销售产品,销售商间存在Stackelberg博弈。博弈顺序为电商平台先推出促销活动,制定促销产品消费限制并发放面值为M的电子优惠券,零售商作为主导者先做出促销决策和决定产品边际收益m,制造商作为跟随者观测到零售商决策后决定批发价格w。零售商以销售价格p在电商平台上出售产品,电商平台向零售商收取交易金额比例φ作为佣金。当零售商的促销决策为参与平台促销时,制造商为了提高零售商销售商品的积极性并实现供应链的协调,在供应链间实施推式返利[24],与零售商签订促销成本分摊契约,分摊的促销成本比例为ρ。由于本次研究只研究一种产品的销售,且保证不论零售商促销决策如何,销售的产品质量不会发生改变,即产品成本不变,为简化模型,将产品成本视为0。供应链的结构模型如图1所示。

图1 供应链结构模型

设消费者对产品的保留价格为v,在[0 ,b]上服从均匀分布[25],其中b为消费者的最高内部参考价值,假定平台潜在消费者容量为n,不失一般性,标准化为1。在模型中,用上标s、r、e分别代表制造商、零售商和电商平台,下标A、B分别表示不参与促销决策模型和参与促销模型,其中带星号*表示最优。

分析供应链各企业的期望利润得到:当零售商不参与平台促销时,消费者均不会产生感知成本,此时消费者效用为:uA=v-pA,只有当消费者效用大于0时,消费者才会购买产品。于是供应链不参与平台促销时的产品期望需求为：

(1)

当供应链不参与平台促销时,零售商、制造商和电商平台的利润函数如下:

(2)

在零售商参与平台促销的情况下,考虑消费者对促销活动消费限制产生的感知成本存在差异,设平台市场中存在两类消费者,一类消费者对平台促销消费限制的感知成本很低,即消费者对促销活动偏好很高,认为不使用优惠会损失自己的利润,不妨令这类消费者的感知成本e为0,记为消费者I;另一类消费者对平台公示的消费限制感知成本较高,认为消费限制给自身购物带来了不方便,设这类消费者的感知成本e>0,记为消费者II。此时消费者效用为:

(3)

只有当消费者效用大于0时,消费者才会购买产品。借鉴文献[26]在双渠道供应链模型中提到用系数α来表达消费者对网络渠道的偏好程度,假设消费者II在产品潜在市场中占比α,来体现消费者对促销活动中消费限制的厌恶程度。于是得到供应链参与平台促销时的产品期望需求:

(4)

消费者感知成本e的大小会影响消费者购入产品的成交价格,因此引入一个阶梯函数δ(e)来表示消费者II成交价格与感知成本的关系:

(5)

于是供应链参与平台促销时的企业利润函数为:

(6)

在三级供应链促销博弈中,考虑零售商占据主导地位,不同的促销策略相应的最优定价会存在差异,下面根据不同促销策略下的利润函数和系统博弈来分析不同的供应链定价决策,对其进行对比分析。

四、供应链的最优定价决策博弈

(一)不参与平台促销的统一售价决策模型(简称模式一)

当由制造商、零售商组成的销售商面对平台的活动邀约选择不参与时,销售商的定价决策为统一售价。不参与促销降价有利于保证消费者对产品的内部参考价格和感知质量,在此背景下,考虑销售商内部存在Stackelberg博弈,采用逆推法分析供应链各企业的最优定价决策,得到定理1。

定理1:统一售价模式下,零售商和制造商的最优定价分别为：mA*=b/(2-φ),wA*=(1-φ)b/[2(2-φ)],供应链产品最优销售价格为pA*=(3-φ)b/[2(2-φ)]。

证明:将制造商利润函数关于批发价格wA求一阶、二阶导数,得到:

(7)

由公式pA=mA+wA可得到统一售价模式下供应链的产品最优销售价格:pA*=(3-φ)b/[2(2-φ)],证毕。

定理1给出了零售商在不参与电商平台促销活动时,零售商和制造商的最优定价。与传统供应链的统一售价模式对比,传统模式下零售商的最优产品边际利润为mNG*=(b-c)/2,制造商的最优批发价格为wNG*=(b+3c)/4,其中c为制造商生产产品成本[25]。在本文中c=0,可以发现零售商入驻电商平台后,制造商和零售商会相应地提高自己的定价,与网上渠道零售价一般低于传统零售价格的认知不同,网络平台上产品销售价格售价会因为电商平台收取佣金导致成本增加从而提高。

从推论1看出,零售商利润是制造商利润的(2-φ)倍,这是由于在决策顺序上,零售商具有先动优势,会制定对自身利润更有利的边际收益。

对比集中式供应链下的最优定价和最优利润,将利润函数分别对边际收益和批发价格求偏导联立求解得到：pf=b/2,此时集中式供应链的最优利润为πf*=b/4。由于供应链的利润函数是关于价格p的一个二次凹函数,即当p=pf=b/2,供应链的总利润达到最大。说明分散式供应链的最优价格会高于集中式供应链的最优价格,而分散式供应链的总利润会低于集中式供应链的,即企业追求自身利益最大化时会选择提高价格而损失总利润,此时供应链的内部是不协调的,与囚徒困境类似,各企业会不断提高自身利益而不能达成均衡策略。

考虑不参与平台促销活动下,零售商入驻到电商平台销售产品,平台收取的佣金比例φ对供应链中各企业的利润影响,可得定理2。

定理2:供应链的总利润总是随着电商平台收取的佣金比例的增加而降低。存在一个临界值φ0,使得电商平台的利润在[0 ,φ0]上递增,在[φ0, 1c上递减。

证明:将分散式供应链的最优期望利润关于佣金比例φ求一阶导数,发现：

(8)

其中πA*=πAs*+πAr*+πAe*,一阶导数小于0说明分散式供应链的总利润随着佣金比例增加而降低。

观察电商平台利润关于佣金比例的一阶、二阶求导如下：

(9)

式(9)反映出平台利润是佣金比例的凹函数,观察其一阶导数,令f(φ)=φ3-6φ2-13φ+6,可知f(0)=6>0，f(1)=-12<0,即存在最优佣金比例φ0,使得f(φ0)=0,说明πAe*在[0,φ0]上递增,在[φ0,1]上递减,利用二分法可计算f(φ)的零点,设精确度为0.01,得到φ0=0.39,证毕。

从定理2看出,电商平台利润并不随着佣金比例的增加而增加,当收取佣金比例过高时,零售商和制造商会相应地提高产品价格,导致产品在平台上销售效果不理想,平台利润也就随之降低。思考佣金比例对模型决策的影响,由于电商平台佣金比例是在零售商入驻平台时制定的,属于模型外生变量,因此电商平台并不能将佣金比例设置为模型中的最优比例φ0,它还受平台零售商的竞争力等外部因素影响。从定理2可以得到电商平台应制定合适的佣金比例来吸引由单制造商、单零售商组成的销售商入驻平台,其佣金比例合适范围为区间[0,0.39]。

(二)参与平台促销时基于消费限制的价格歧视定价策略(简称模式二)

当零售商综合考虑平台制定的优惠幅度和消费限制从而选择加入平台促销活动时,此时供应链系统中的决策顺序为,平台先制定促销活动类型和电子优惠券面值M,随后零售商决定参与促销时的边际收益m,制造商再根据零售商决策决定产品批发价格w和促销成本分摊比例ρ。

由模型说明中可知,消费者感知成本e与优惠幅度的大小比较会影响消费者购入产品的成交价格,根据供应链内Stackelberg博弈顺序与模型假设中各企业的利润函数,采用逆推法分别可得到两种情形下零售商和制造商的最优定价决策,证明过程略,结合模式一中供应链的最优定价,供应链在不同模式下的最优定价具体表达式如表1所示。

表1 考虑消费者感知成本下的供应链最优定价和产品总需求

通过对上表中零售价格和产品需求表达式的观察发现,基于消费限制的供应链最优歧视定价与消费者特征(消费者II的市场占比与对消费限制产生的感知成本)和供应链间促销成本分摊比例有关,讨论这些变量对歧视定价的影响得到下述定理。

定理3:在基于消费限制的价格歧视策略情况下,当感知成本大于平台优惠,e>M时,产品最优售价pB*随着消费者II占比α和制造商促销成本分摊比例ρ的增加而降低;当平台优惠幅度小于一个阈值(M0=(3-φ)α/2φ)时,即M

从定理3不难看出,当消费者II占比越来越大时,实施价格策略的零售商应降低产品的最优定价,说明当越来越多的消费者感知到促销活动中存在的消费限制,感到不方便时,零售商提高促销期间产品定价的欲望会降低,这解释了起初的大型促销活动期间,零售商会通过恶意抬价,造成一种活动优惠力度很大的假象,但随着促销活动变得频繁,平台活动规则变得复杂,促销期间产品会定价比之前降低许多。同时,制造商与零售商签署促销成本分摊也可以降低零售商恶意抬价的动机,达成供应链间协调。

同样定理3给出了感知成本对供应链最优定价的影响,当M

接着,研究参与平台促销对应链市场扩张的影响,通过对比分析参与和不参与平台促销时的最优定价和最优期望需求得到定理4。

定理4:当消费者对促销中消费限制产生的感知成本小于优惠幅度时,两类消费者的实际成交价格小于模式一的零售价格,但产品的总需求低于模式一时的产品需求。

定理4说明,当平台设置的促销活动规则不能帮助供应链实施价格歧视策略,消费者实际成交价格低于统一售价时定价,从消费者平均成交价降低的角度来讲,降价使得消费者剩余增加;从市场需求的角度来看,因为有消费限制感知成本的存在,促销活动虽然降价了但是并没能为销售商打开足够大的市场,反而会因为消费限制降低了在消费者心中的预期价值;从供应链的角度来讲,供应链的总利润会降低。此时考虑平台活动规则与消费者特征,供应链的最优决策应为统一售价决策。

定理4为供应链促销决策提供了一定的借鉴意义,零售商在面对平台的促销邀请时,要考虑潜在消费者对消费限制的感知成本和活动优惠幅度的大小关系,当降价幅度越高,参与活动中设置的消费限制条件也应该越严格。结合实际生活中,定理4可以解释在2021年双十一促销活动中像欧莱雅、M·A·C等美妆大牌并没有参与平台的满减促销活动而是选择自主设置店铺优惠券,这是因为2021年淘宝、天猫推出的满减活动为满200减30,对于大牌美妆产品来讲,达到满减促销的条件很容易,此时消费限制并不会让消费者购物感到不方便,即满足定理四中的条件感知成本小于优惠幅度,此时这些大牌美妆零售商盲目参与平台促销会降低供应链的总利润。

考虑以扩张市场占有率为目的时供应链参与平台促销的占优条件,得到定理5。

五、算例分析

为进一步验证本文的相关结果,并直观地检查参数变化对供应链定价和利润的影响,结合2021淘宝消费节活动实例给出一个关于美妆产品的算例,其模型主要参数的取值为b=500,M=60,φ=0.05,α=0.2,ρ=0.5,用e1=54M分别表示感知成本小于、大于优惠幅度的情形下消费者产生的感知成本。

(1)考虑不同消费者特征参数和制造商分摊比例对产品最优定价的影响。通过控制变量法，改变其中一个参数的大小，其余参数不发生改变,分别取ρ∈[0,1]、α∈[0,1]、e∈[30,90],得到制造商分摊比例、消费者II占比和感知成本对产品最优定价的影响,如图2所示。

图2 不同参数对产品最优定价的影响

由图2可知,当感知成本大于优惠幅度(e≥M)时,产品最优定价随着消费者II占比和制造商分摊比例的提高而降低,随感知成本的增大而增大;当感知成本小于优惠幅度(e

(2)取不同的e值,根据上文介绍的求解方法,得到消费者特征对制造商和零售商的最优期望利润的影响,计算结果如表2所示。

表2 感知成本对供应链各企业利润的影响

从表2来看,不论感知成本与优惠幅度的大小关系,供应链总利润都随着感知成本的增加而减少,且当感知成本大于优惠幅度(e≥M)时,利润下降的速度远远大于e

(3)取不同的ρ,得到制造商促销分摊比例对制造商和零售商的最优期望利润的影响,计算结果如表3所示。

表3显示了当感知成本小于优惠幅度(e0.9时,供应链的最优促销决策为参与平台促销,但从供应链各企业利润角度出发,制造商不愿意在损失自身利润的情况下提高促销成本分摊比例,因此在分散化供应链模式下,零售商的最优促销决策仍为不参与平台促销。

表3 制造商分摊促销成本比例对供应链各企业利润的影响

六、结论与启示

(一)研究结论

考虑消费者对促销活动设置的消费限制条件产生不同的感知成本,本文构建了单制造商、单零售商和电商平台组成的三级分散化供应链系统。通过构建零售商处于主导地位的Stackelgerg博弈模型,通过对比分析,得到了供应链不同促销决策下的最优定价和企业最优期望利润,并分别讨论了消费者特征和促销成本分摊契约对参与促销活动后供应链的最优定价、最优期望需求的影响。最后结合实际例子进行算例分析,得到制造商促销成本分摊比例和消费者特征对供应链最优定价策略和利润的影响。通过本文的研究得到了以下结论与启示。

(1)电商平台利润并不随着佣金比例的增加而增加,当收取佣金比例过高时,零售商和制造商会相应地提高产品价格,导致产品在平台上销售效果不理想,平台利润也会随之降低。电商平台应该制定合适的佣金比例来吸引由单制造商、单零售商组成的销售商入驻平台,其佣金比例合适范围为区间[0,0.39]。

(2)消费者特征对于供应链的最优定价、最优期望需求和最优利润的影响很大,当优惠幅度大于感知成本,产品最优定价会随着产生感知成本的消费者占比和制造商促销成本分摊比例的增加而降低;若优惠幅度小于感知成本并大于某个阈值时,产品最优定价会随着感知成本的增加而增加,该阈值与平台佣金比例和产生感知成本的消费者占比有关,因此供应链在进行定价、促销决策时应该进行市场调研从而能够充分了解产品面向的消费者群体。

(3)若供应链以扩大需求为目的参与平台促销时,应该考虑平台设置的优惠幅度是否小于某个阈值,且保证消费者对平台设置的消费限制产生感知成本大于优惠幅度,该阈值与产生感知成本的消费者特征和供应链间成本分摊比例的大小有关,否则,参与平台促销后提高产品的定价会丢失一部分消费者,从而达不到促销策略的目的。

(4)当消费者对促销中产品消费限制产生的感知成本小于优惠幅度时,供应链参与平台促销不能实施价格歧视策略,向不同促销活动偏好的消费者收取不同的价格,此时在促销活动没有带来潜在市场扩张的情况下,参与平台促销会给供应链各企业带来利润损失,保持自身产品价值是更合适的选择,或者可以自主设置其他合适的优惠折扣来吸引消费者。

(二)启示

虽然上述研究讨论了面对平台促销活动,消费者产生的感知成本存在显著差异时,零售商不同促销策略下的最优定价决策和促销决策,但在消费者感知成本差异性的分析上,只假定了两种情况,且第二类消费者对消费限制的感知成本恒定,如今的促销策略常为组合策略,比如预售和消费节满减活动组合等两阶段促销模型,消费者的感知成本可能会发生改变,面对不是恒定的消费者感知成本或者不止两类不同的消费者,供应链应该如何进行决策？这将值得我们进一步去研究。