考虑消费者换购行为的全渠道零售商退货策略

文章考虑线上消费者跨渠道退货时存在的换购行为,建立全渠道零售商实施同渠道退货策略和全渠道退货策略时的线上及线下渠道定价模型,研究零售商的退货策略选择及其对最优定价的影响。研究结果表明,在消费者线上退货麻烦成本较高的情形下,全渠道退货策略的实施有效地提升了线上市场及线下市场的最优定价,但该策略的实施可能对线上及线下市场产生需求减少效应。零售商的退货策略选择受如下因素影响:当消费者的线上退货麻烦成本、产品匹配率较高时,全渠道退货策略的引流作用凸显,该策略成为零售商的占优策略;而对零售商而言,线上及线下渠道较高的运营效率能给零售商带来成本优势,使得全渠道退货策略占优。

考虑跨渠道退货的双渠道零售商定价与退货策略研究

本文以零售商线上线下销售和消费者退货并存的销售模式为背景,以零售商利润最大化为目标,构建线上线下统一定价和自主定价的双渠道和跨渠道退货两种不同的定价决策模型,分析了顾客渠道偏好和退货麻烦成本对零售商定价和退货策略选择与利润的影响。研究发现:给定退货麻烦成本,当顾客渠道偏好明显时,零售商应采取自主定价策略,否则应采取统一定价策略。顾客偏好线上渠道时,应该采取跨渠道退货政策;顾客偏好线下渠道时,应采取双渠道退货政策。零售商应根据顾客渠道偏好和退货麻烦成本选择合理的定价策略和退货策略,保证其利润最大化。本文研究对于采用线上线下渠道销售并允许退货的零售商设置最合理的退货方式和最优定价策略有一定的实际应用价值。

基于策略型消费者的电商平台折扣销售期定价策略研究

电商平台折扣销售期的双重折扣现象激发了巨大的消费需求,本文构建了具有折扣销售期的电商平台和商家的斯坦伯格博弈模型,研究了在电商平台不提供消费者返利和提供消费者返利的情况下商家和电商平台的最优定价策略。从消费者效用出发,结合最优化方法和博弈论,力图为商家和电商平台的决策提供参考。研究结果表明:(1)在电商平台不提供返利时,消费者的策略性越高,正常销售期的价格越高,折扣率越低。(2)当电商平台给消费者提供返利时,正常销售期的价格会升高,而折扣销售期的价格会降低,差异化定价现象愈加明显。(3)当消费者的麻烦成本高于某一阈值时,电商平台提供顾客返利时的收益相比不提供顾客返利时更高且最优利润随着消费者的麻烦成本的增加而增加。(4)拓展部分考虑了过高麻烦成本造成的消费者流失,发现适当的提高消费者的麻烦成本能增加平台和商家的收益,但是当超过一定的范围,会引起用户流失,反而损害双方的利润。

BOPS全渠道零售创新适用情境与实施策略

随着零售创新的不断发展,BOPS作为全渠道零售创新的最重要形式,在为消费者提供无缝购物体验、提升顾客满意度的同时,扩大了零售商与消费者的接触面,增加了销售,提高了企业利润。结合商品属性、麻烦成本、时间压力、消费者服务敏感度等要素对BOPS零售创新的适用情境进行深入分析,并从优选适配商品、降低麻烦成本、提升门店服务和做好利润分享四大方面探讨了BOPS全渠道零售创新的实施策略。

人工还是智能?AI时代电商在线客服策略选择

人工智能已被网络零售商应用到在线客服系统中,并受到越来越多的关注。本文从消费者异质购物意愿出发,探讨网络零售商在在线客户服务中引入智能技术是否为其带来更多收益,研究网络零售商的在线客服模式选择问题。根据在线客服承担主体不同得到四类决策情境:不提供在线客服、人工在线客服、智能在线客服以及混合在线客服;针对每类决策情境构建决策模型,分别得到四类情境下的最优产品价格、最优产品需求以及最优产品利润;对比分析得到网络零售商在线客服中引入智能技术的条件。研究表明:(1)在线客服人员服务质量提升并不影响产品定价,但可以增加产品需求,有助于网络零售商利润增长。(2)智能机器人学习能力提升有助于智能在线客服下网络零售商利润提升,但混合在线客服模式下能否通过提升智能机器人学习能力实现利润增长还取决于客服人员的服务质量。(3)当人工客服人员工作贡献率较低或当人工客服工作贡献率高且智能机器人学习能力强时,网络零售商应该由人工在线客服转为智能在线客服。(4)当客服人员服务质量高并且智能机器人学习能力强时,网络零售商应该由人工在线客服转为混合在线客服。

退款保证对制造商开通直销渠道的影响

研究了退款保证对制造商开通直销渠道的影响及双渠道模式下制造商和零售商各自的退款保证策略及市场均衡。分别建立制造商在直销渠道不同退款保证策略下的决策模型,并于拓展模型讨论零售商提供退款保证的情形。研究发现:任一情形下,制造商总开通直销渠道。直销渠道并非总侵蚀零售商利润,仅当两个渠道均不提供退款保证时,零售商利润被直销渠道侵蚀。双渠道模式下双方的退款保证策略与退货麻烦成本、产品残值及消费者对渠道的满意率有关。消费者剩余的变化仅与直销渠道的退款保证策略有关。

基于产品匹配度不确定的线上先试后买策略研究

针对消费者在线上购物中存在的产品匹配度不确定问题,考虑了线上先试后买策略对缓解该问题的作用.不同于其他营销策略,线上先试后买在消费者做出购买决策前解决了线上购物的产品试用问题.通过数学模型构建与求解,探讨当网络零售商考虑提供先试后买策略时,异质性消费者的最优购买决策以及零售商的最优定价决策,并分析零售商采用先试后买的最优条件以及先试后买策略的使用价值.结果表明,当消费者偏好与产品匹配概率较低,且消费者选择先试后买付出的麻烦成本较小时,零售商应该使用线上先试后买策略.消费者选择先试后买付出的麻烦成本的降低,以及产品不匹配带来的损失增大时,线上先试后买策略的使用能够给网络零售商带来更高水平的利润.