考虑产品匹配率与消费者渠道偏好的全渠道供应链定价决策研究

李兰兰，温佳伟 （扬州大学 信息工程学院，江苏 扬州 225127）

0 引 言

在电子商务和新冠疫情的双重冲击下，传统零售业发展遭遇瓶颈。并且随着多元化需求的出现，消费者已不再满足于单一渠道购物所带来的购物体验，而是更加期望一种无缝衔接的多渠道购物方式。于是，越来越多的商家采取线上和线下相融合的全渠道零售模式以应对困境。BOPS 策略作为一种典型的全渠道销售策略，正被企业广泛应用于全渠道销售中。例如，ZARA、优衣库等服装品牌以及苏宁、华为等电子厂商相继推出了线上下单、线下实体店自提的服务[1-2]。

对于BOPS 全渠道零售的研究学者们做出了诸多探索。Kim 等[3]采用情境因子分析法，探究了创新感知和网购风险感知对于消费者使用BOPS 渠道意愿的影响。Gao 和Su[4]从产品类型、消费者市场结构和主体间的利益协调三个方面探讨了BOPS 策略实施所带来的影响。Zhang 等[5]研究了BOPS 策略实施的最佳市场条件以及不同渠道结构下的最优定价与服务决策。赵菊[6]在考虑产品匹配率和BOPS 渠道运营成本的基础上研究了BOPS 实施对供应链的影响。孔瑞晓等[7]基于异质性购物麻烦成本研究了BOPS 全渠道策略对市场需求、产品定价及供应链成员利润的影响。Jin 等[8]研究了BOPS 策略的最优服务区域及其影响因素。Saha 等[9]构建了BOPS 渠道订单到达的马尔可夫模型，研究了在实施BOPS 策略下零售商的最优库存问题。

由于BOPS 渠道的引入，供应链定价问题变得更为复杂。Jiang 等[10]研究了考虑提供线下增值服务的BOPS 全渠道供应链的渠道定价协调问题。Li 等[11]考虑了参考价格对BOPS 全渠道零售商多期联合定价与库存策略的影响。Wu 等[12]考虑了存在策略性消费者的全渠道供应链多期随机定价问题。李琳[13]、范辰等[14]研究了生鲜全渠道供应链的定价问题。王威昊等[15]研究了在动态服务下的全渠道供应链定价问题。本文的研究建立在前人研究的基础上，与以往制造商和零售商合作共建BOPS 渠道不同，考虑了零售商自建BOPS 渠道，更加符合线下传统零售商急需要转型升级的现状，且本文通过产品匹配率对全渠道零售的产品类型进行探讨，在此基础上，研究了供应链各主体集中决策和分散决策下的定价问题。

1 问题描述与假设

本文构建了由一个制造商M 和一个零售商R 组成的供应链，结构如图1 所示。其中，制造商M 通过电商平台在线上以Pd的价格销售产品，并给电商平台以μ 的扣点费率。同时，制造商以ω 的批发价格将同一产品分销给零售商R，零售商R 可通过实体店以Pr的价格销售产品。此外，为了缓解线上渠道对实体店的竞争冲突，零售商考虑自建BOPS 渠道，将部分线上消费者引流至线下实体店。BOPS 渠道和线下渠道消费者均可享受零售商所提供得增值服务s，服务成本[10]为c(s )=ηs2/2，其中：η 为成本系数，为简化研究，η 默认为1。消费者在BOPS 渠道购买商品的同时，也为零售商带来了r 的交叉销售利润。假定制造商的单位产品生产成本和零售商的单位销售成本均为0。

图1 供应链结构图

考虑产品退货问题，不失一般性的，假设产品的匹配率为λ，退货商品不影响二次销售。在BOPS 渠道中，若商品不匹配，消费者可以直接取消线上订单，线下渠道消费者选择不购买，直销渠道消费者仍选择线上退回。消费者在线上渠道中的退货成本为g，则期望退货成本为(1- λ )g。文章具体参数说明见表1。

表1 参数说明

1.1 消费者效用函数

1.2 市场需求划分

假定市场需求规模为1。基于消费者效用最大化理论，划分市场需求。按照商业惯例，一般消费者在传统渠道和线上渠道的效用均大于零，因此本文只研究线上+线下和线上+线下+BOPS 两种市场渠道组合。消费者效用函数如图2 所示。

图2 消费者效用函数图

1.3 博弈过程

在制造商和零售商集中决策的情形下，制造商和零售商以供应链利润最大化作为目标，共同进行价格决策。在制造商和零售商分散决策情形下，制造商和零售商之间进行Stackelberg 博弈，制造商为领导者，零售商为跟随者。博弈第一阶段，制造商根据自身利润最大化决定批发价格ω、直销渠道价格Pd；第二阶段，零售商根据批发价格ω 决定线下渠道价格Pr；第三阶段，消费者做出购买决策。

图3 博弈顺序图

最后，可得零售商、制造商和供应链利润函数如式（4） 所示：

2 线下+线上双渠道供应链模型

2.1 制造商和零售商集中决策

2.2 制造商和零售商分散决策

联立式（2）、式（4），得双渠道供应链在分散决策下的最优化决策问题为：

2.3 结果对比分析

对双渠道供应链集中决策和分散决策下的最优价格、市场需求进行求导和对比分析，可得到以下推论。

推论1 电商平台单位产品佣金μ 与产品零售价格Pr和Pd均呈正相关关系。

推论1 表明，电商平台单位产品佣金会间接影响线下零售价格。当电商平台单位产品佣金水平上升时，产品销售成本上升，制造商向零售商和消费者转嫁产品销售成本，从而提高了产品的零售价格。

推论2 线下市场需求Dr与电商平台单位产品佣金μ 呈正相关关系，而线上市场需求Do则与电商平台单位产品佣金μ 呈负相关关系。

推论3 表明，当分散决策时，由于双重边际效应的存在，线下零售价格高于集中决策时的零售价格，而直销渠道价格只受市场需求影响，因此直销渠道价格不变。

3 直销+线下+BOPS 全渠道供应链模型

3.1 制造商和零售商集中决策

当制造商和零售商在三种渠道下的联合程度较高时，二者集中决策。联立式（3） 和式（4），可得全渠道供应链在集中决策下的最优决策问题为：

3.2 制造商和零售商分散决策

联立式（3）、式（4），可得全渠道供应链在分散决策下的最优决策问题为：

3.3 结果对比分析

对全渠道供应链中在集中决策和分散决策下的最优价格进行求导分析和对比分析，得到以下结论。

推论4 交叉销售系数r 对线下零售价格Pr均有负向影响，对批发价格ω 则有正向影响。

推论4 表明，当交叉价格系数处在高水平状态时，零售商愿意降低线下零售价格以吸引消费者，来获取更高的交叉销售利润。与此同时，制造商为了不影响直销渠道的销量，势必会提高批发价格，从而使得线上渠道获得竞争优势。

4 数值分析与比较分析

在双渠道和全渠道供应链中取参数值[7,17,18]如下：t=0.8，r=0.3，k=0.7，g=0.2，μ=0.1，β=0.8，s=0.2，h=0.3，λ=0.6。在此基础上，对各个参数值进行敏感度分析。

4.1 价格决策、市场需求和利润对比分析

在给定参数下，可得最优均衡价格、市场需求以及供应链各成员利润，具体数值如表2 所示：

表2 决策变量、市场需求及利润数值

由表2 可知，集中决策时的产品零售价格低于（等于） 分散决策时的产品零售价格；双渠道的产品零售价格高于全渠道的产品零售价格。由此可得，集中决策下的全渠道模式在一定程度上降低了产品价格，提升了企业利润，创造了更高的社会福利。

4.2 产品匹配率λ 的敏感度分析

基于上述参数取值，取产品匹配率λ 在(0.1,0.)9 区间内，可得产品匹配率与市场需求和供应链各成员利润及总利润的函数图像如下（负值代表消费者由原渠道向其他渠道迁移）：

由图4（a），线下渠道的市场需求随着产品匹配率的上升而下降，全渠道的线下市场需求高于双渠道的线下市场需求。即BOPS 渠道在一定程度上扩大了线下市场需求。由图4（b），当产品匹配率上升时，消费者面临的退货机会成本降低，从而消费者更倾向于选择线上消费。由图4（c），BOPS 渠道的市场需求随着产品匹配率的上升而下降。当产品的匹配率较高时，线上退货机会成本降低，因此消费者会减少BOPS 渠道消费。由图4（d），在双渠道供应链中，分散决策与集中决策下的市场总需求是相同的，而全渠道的集中决策市场总需求则要优于分散决策。综上，由图4 可得，实施BOPS 全渠道策略，会侵害线上渠道的销量，使得消费者由线上转到线下及BOPS 渠道进行购买。同时，BOPS 全渠道策略也在一定程度上增加了市场总需求。

图4 产品匹配率λ 对于市场需求的影响

由图5（a），在分散决策下，当产品匹配率低时，零售商会采取BOPS 策略来增加销售利润。由图5（b），制造商利润先随着产品匹配率的上升而下降，到达一定阈值后，则会随着匹配率的上升而上升。由图5（c），在集中决策下，全渠道供应链优于双渠道供应链。在分散决策下，当产品匹配率较低时，全渠道供应链优于双渠道供应链。当产品匹配率达到一定阈值时，此时采取全渠道策略则无利可图。由图5 可知，当产品匹配率处于较高水平时，双渠道结构优于BOPS 全渠道结构；而当产品匹配率较低时，供应链更倾向于BOPS 全渠道结构。

图5 产品匹配率λ 对于利润的影响

4.3 系统参数对于集中决策时供应链利润的影响分析

取线上渠道偏好t∈[0.2,0.9 ]，BOPS 渠道偏好β∈[0.2,0.9 ]，可得集中决策下两种供应链结构的关于t 和β 的利润函数图像。

由图6 可知，双渠道供应链利润随着线上渠道偏好t 的上升而上升，与BOPS 渠道偏好β 无关；而全渠道供应链利润则随着BOPS 渠道偏好β 的上升而上升，随着线上渠道偏好t 的上升而下降；并且，当BOPS 渠道偏好β处于较高水平时，全渠道供应链优于双渠道供应链。因此，零售商是否实施BOPS 全渠道策略主要取决于消费者对于BOPS 渠道的接受程度。

图6 消费者线上渠道偏好t 和BOPS 渠道偏好β 对于利润的影响

5 总 结

随着线上渠道和线下渠道的融合，全渠道零售已成为传统零售商转型升级的必由之路。本文研究了当存在线上渠道竞争时，线下零售商是否有必要采取BOPS 策略，并探讨了BOPS 策略对于市场需求、供应链定价及收益的影响，分析了系统参数的敏感性需求，得到以下结论：

（1） 集中决策优于分散决策，集中决策下的供应链利润高于分散决策，产品零售价格低于分散决策，在一定程度上克服了“双重边际效应”，从而提升了整体社会福利。

（2） 当产品个性化程度较高时，零售商采取BOPS 策略是有利的。同时，零售商的线下实体店铺布局以及渠道信息整合程度都会影响零售商实施BOPS 策略的效果。而当电商平台扣点费率及线上退货成本较高时，制造商和供应链都更倾向于全渠道模式。

本文的研究为传统零售商实施全渠道战略给出了一定的管理性建议，也进一步丰富了全渠道零售的理论研究。但本文仍存在一些局限性：新冠疫情对于消费者线下和线上购物效用产生了很大的影响，未来的研究可以考虑加入该方面因素，为新冠疫情期间的全渠道零售建设提出建议。