基于企业中对供应商评价方法的研究

在供应商的选择和评价方面,尤其是定量的评价,由于市场网络节点的迅速变化和动态协议的局限性而变得日益复杂。主体企业迫切需要一个快速而综合、客观而科学的供应商选择定性定量评价方法。现有的定性方法和定量方法具有一定的局限性。本文根据DEA的定量外部方法和ANP的目标方法,提出基于ANP&DEA集成的供应商评价的新模型。并结合一案例进行了实证。

人工智能定价对消费者价格公平感知的影响

越来越多的企业开始利用人工智能进行个性化定价,但当消费者发现自己的价格高于其他消费者时,会产生更低的价格公平感知并抵制企业。如何利用可控的营销沟通手段降低个性化定价对价格公平感知的负面影响,是企业关注的重要现实问题。已有研究多从消费者因素、他人因素、企业因素开展研究,鲜有研究探讨定价主体因素对于遭受歧视定价的消费者价格公平感知的影响。基于归因理论提出研究假设,构建人工智能定价对消费者价格公平感知影响的研究模型,运用实验方法,利用笔记本电脑、宾馆酒店房间和杯子3种不同价格水平的产品作为研究标的,共收集714份有效问卷,通过Spss软件中的方差分析和Bootstrap分析,检验人工智能定价对消费者价格公平感知的影响机理,揭示蓄意性归因的中介作用以及管理控制感知和消费者心理逆反特质的调节作用。研究1结果表明,当面对同样的人际间价格差距时,消费者认为人工智能定价企业的蓄意性归因比销售人员定价企业更低,并由此对人工智能定价产生更高的价格公平感知;研究2结果表明,管理控制感知在人工智能定价对消费者价格公平感知的影响中起调节作用,当消费者得知企业能够控制定价结果时,人工智能定价对价格公平感知的影响会发生逆转;研究3结果表明,消费者心理逆反特质在人工智能定价对消费者价格公平感知的影响中起调节作用,在高心理逆反特质的消费者中,人工智能定价对价格公平感知及其后续行为意向的影响更加显著。从理论上,在人工智能时代拓展了现有价格公平感知研究,是归因理论在营销领域的进一步延伸应用,有助于更好理解当代消费者面对人机不同营销主体时产生的不同心理认知。从实践上,可以为采用人工智能个性化定价企业的营销沟通和服务补救策略提供借鉴。