基于消费者购买历史的平台企业价格决策.pdf
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1、 第3 2卷 第5期 2 0 2 3年9月系 统 管 理 学 报J o u r n a l o f S y s t e m s&M a n a g e m e n tV o l.3 2 N o.5S e p.2 0 2 3 文章编号:1 0 0 5-2 5 4 2(2 0 2 3)0 5-0 9 3 9-2 1收稿日期:2 0 2 2-0 8-0 8 修订日期:2 0 2 3-0 2-2 3 基金项目:国家社会科学基金资助项目(2 1 B J Y 1 9 8);教育部人文社会科学基金资助项目(2 0 J Y C 7 9 0 0 1 9);中央高校基本科研业务费项目(D UT 2 1 RW 2
2、1 3)作者简介:董维刚(1 9 8 0-),男,博士,副教授。研究方向为产业组织理论、互联网与数字经济。E-m a i l:w g d x g n 1 2 6.c o m 基于消费者购买历史的平台企业价格决策 董维刚,杨立佳,闫文璐(大连理工大学 经济管理学院,辽宁 大连 1 1 6 0 2 4)【摘要】大数据时代,平台企业通过对消费者画像实现针对不同类型消费者的个性化产品推荐和差别定价的现象屡屡发生。将企业的这种精准推荐产品和服务行为以消费者效用的形式纳入豪特林模型中,分析双寡头企业进行差别定价的动机并比较分析不同定价方式下的福利。研究结果表明:在双寡头市场竞争中,与统一定价相比,企业的差
3、别定价行为会降低企业利润,但能提高企业的市场份额,当双寡头企业采取不对称定价策略时,进行差别定价的一方在市场份额竞争中取得优势;当双寡头企业采取有技术差距的差别定价时,技术领先的一方在市场份额竞争中取得优势。与直觉相反,研究表明,差别定价并不总是损害消费者福利。由此,有关部门不应盲目干预差别定价行为,但要关注企业通过差别定价进行无序扩张行为,从而避免企业形成市场支配地位后进行不正当竞争、谋取利益等乱象的发生。关键词:平台企业;差别定价;精准服务;豪特林模型 中图分类号:F 0 6 2.9 文献标志码:A D O I:1 0.3 9 6 9/j.i s s n 1 0 0 5-2 5 4 2.2
4、 0 2 3.0 5.0 0 7 P r i c e D e c i s i o n o f P l a t f o r m E n t e r p r i s e s B a s e d o n C o n s u m e rs P u r c h a s e H i s t o r y D ONG W e i g a n g,Y ANG L i j i a,Y AN W e n l u(S c h o o l o f E c o n o m i c s a n d M a n a g e m e n t,D a l i a n U n i v e r s i t y o f T e c h
5、 n o l o g y,D a l i a n 1 1 6 0 2 4,L i a o n i n g,C h i n a)【A b s t r a c t】I n t h e e r a o f b i g d a t a,p l a t f o r m s e n t e r p r i s e s h a v e r e a l i z e d p e r s o n a l i z e d p r o d u c t r e c o mm e n d a t i o n a n d d i f f e r e n t i a l p r i c i n g f o r d i f f
6、 e r e n t t y p e s o f c o n s u m e r s t h r o u g h c o n s u m e r p o r t r a i t s.I n t h i s p a p e r,t h e p r e c i s e r e c o mm e n d a t i o n o f p r o d u c t s a n d s e r v i c e s b e h a v i o r o f e n t e r p r i s e s i s i n c o r p o r a t e d i n t o t h e H o t e l l i
7、n g m o d e l i n t h e f o r m o f c o n s u m e r u t i l i t y t o a n a l y z e t h e m o t i v a t i o n o f d u o p o l y e n t e r p r i s e s t o p e r f o r m d i f f e r e n t i a l p r i c i n g a n d c o m p a r e t h e w e l f a r e u n d e r d i f f e r e n t p r i c i n g m e t h o d
8、s.T h e r e s u l t s s h o w t h a t,i n d u o p o l y m a r k e t c o m p e t i t i o n,c o m p a r e d w i t h u n i f i e d p r i c i n g,t h e d i f f e r e n t i a l p r i c i n g b e h a v i o r o f t h e e n t e r p r i s e w i l l r e d u c e t h e p r o f i t s o f e n t e r p r i s e s,b
9、u t c a n i n c r e a s e t h e m a r k e t s h a r e o f e n t e r p r i s e s,w h e n t h e d u o p o l y a d o p t s a s y mm e t r i c p r i c i n g s t r a t e g y,t h e o n e w i t h d i f f e r e n t i a l p r i c i n g h a s t h e a d v a n t a g e i n m a r k e t s h a r e c o m p e t i t i
10、 o n.Wh e n t h e d u o p o l y a d o p t s t h e d i f f e r e n t i a l p r i c i n g w i t h t e c h n o l o g y g a p,t h e p a r t y w i t h t h e l e a d i n g t e c h n o l o g y h a s t h e a d v a n t a g e i n m a r k e t s h a r e c o m p e t i t i o n.C o u n t e r i n t u i t i v e l y,
11、d i f f e r e n t i a l p r i c i n g d o e s n o t a l w a y s h a r m t h e w e l f a r e o f c o n s u m e r s.T h e r e f o r e,r e l e v a n t d e p a r t m e n t s s h o u l d n o t b l i n d l y i n t e r v e n e i n d i f f e r e n t i a l p r i c i n g,b u t s h o u l d p a y a t t e n t i
12、o n t o t h e d i s o r d e r l y e x p a n s i o n o f e n t e r p r i s e s t h r o u g h d i f f e r e n t i a l p r i c i n g,s o a s t o a v o i d t h e o c c u r r e n c e o f u n f a i r c o m p e t i t i o n a n d p r o f i t a f t e r t h e f o r m a t i o n o f d o m i n a n t m a r k e t
13、p o s i t i o n.K e y w o r d s:p l a t f o r m e n t e r p r i s e;d i f f e r e n t i a l p r i c i n g;p r e c i s e s e r v i c e;H o t e l l i n g m o d e l 9 4 0 系 统 管 理 学 报第3 2卷 数字经济时代,随着大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术的应用和发展,网络购物、线上支付日渐成为人们的主流生活方式,平台企业与消费者之间的信息交换频繁,这为企业挖掘和利用消费者数据并形成消费者画像创造了条件,企业根据消费
14、者画像进行个性化产品推荐的大数据营销时代悄然来临。由于企业与消费者之间存在信息不对称,部分平台企业凭借信息技术收集分析消费者偏好(价格耐受度、支付能力、选择偏好、家庭构成、浏览时间等),并利用这种偏好就同一商品或服务对重复购买的老顾客索取高价,这种定价行为即互联网数字经济下备受关注的“大数据杀熟”1行为。大数据杀熟一词自2 0 1 8年初进入公众视野后,有关平台企业杀熟事件的新闻报道层出不穷,此类现象频繁出现在在线出游、网络购物、网络购票、网络外卖等多种网络消费平台2。国内市场典型相关案例如表1所示。表1 平台企业典型大数据杀熟案例T a b.1 T y p i c a l c a s e s
15、 o f p l a t f o r m e n t e r p r i s e s b i g d a t a d i s c r i m i n a t o r y p r i c i n g范围企业典型“杀熟”情形新老客户价格对比网络购物在线出游网络购票网络外卖天猫超市会员与非会员搜索同款酒会员价格6 9元非会员价格6 6元京东有、无购买记录账户同时购买某款灯重复购买账户价格3 9 9元无购买记录账户价格6 9元滴滴相同路线乘车固定路线乘客价格6 0元起点偏移乘客价格4 8元携程多次搜索同一航班首次搜索价格1 7 5 4 8元再次搜索价格1 8 9 8 7元去哪儿不同类型会员在同一酒店订
16、房钻石会员价格2 1 7元普通会员1 6 91 7 5元飞猪新老账户同时搜索同一航班(例:天津大阪航线)老账户价格2 2 7 5元新账户价格2 2 4 5元淘票票不同消费频次账户订票经常购买账户比偶尔购买账户贵2元美团相同配送地址不同类型会员配送费会员配送费6元非会员配送费2元饿了么相同配送地址不同类型会员预订外卖老会员优惠6元新会员优惠7元 可见,一些平台企业根据消费者的购买历史、地域、网页浏览历史、手机操作系统、支付方式、身份、性别等信息对消费者进行分类3-4,在此基础上,算法技术的广泛应用使得平台企业更加便捷地对消费者实施多阶段多环节的杀熟行为5-6。2 0 2 2年北京市消协大数据杀熟
17、问卷调查结果显示,所有受调查者中认为大数据杀熟现象普遍或很普遍的占比为8 2.3 7%,表示有过被杀熟经历的占比为8 6.9 1%。在平台企业掌握海量数据的时代,企业过度利用消费者隐私数据的行为可能损害消费者个人权益。因此,围绕如何减少大数据杀熟现象发生,一些学者从政府监管7、消费者监督2、信息保护8、数据可携权9等方面进行了研究。为促进平台经济健康发展、强化大数据治理,中国也正在加紧完善现有的法律法规(见表2),约束平台企业滥用消费者隐私数据行为,为消费者维护个人权益提供法律依据。表2 近年涉及大数据杀熟的法规T a b.2 R e c e n t r e g u l a t i o n s
18、 o n b i g d a t a d i s c r i m i n a t o r y p r i c i n g时间/(年-月-日)文件规定2 0 1 9-0 6-2 6 禁止滥用市场支配地位行为暂行规定禁止具有市场支配地位的经营者没有正当理由对条件相同的交易相对人,实施不同的交易价格、数量、品种、品质等级、折扣优惠等差别待遇2 0 2 1-0 2-0 7 平台经济领域的反垄断指南基于大数据和算法,根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等,实行差异性交易价格或其他交易条件等,是分析是否构成差别待遇时可以考虑的因素2 0 2 1-0 3-1 5 网络交易监督管理办法(1)收集、使用
19、个人生物特征、医疗健康、金融账户、个人行踪等敏感信息的,应当逐项取得消费者同意;(2)网络交易经营者发送商业性信息时应向消费者提供显著、简便、免费的拒绝继续接收的方式2 0 2 1-0 8-2 0 中华人民共和国个人信息保护法个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策,不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别定价;通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销,应当同时提供不针对其个人特征的选项或向个人提供便捷的拒绝方式2 0 2 2-0 6-2 4 中华人民共和国反垄断法(2 0 2 2修正)经营者不得滥用数据和算法、技术、资本优势以及平台规则等排除、限制竞争第5期董维刚,等:基于消费
20、者购买历史的平台企业价格决策9 4 1 然而,平台企业充分利用消费者历史购买数据也有其积极的一面。通过追踪消费者历史购买信息,平台企业可以按需求划分顾客,实现以消费者需求为导向的营销模式1 0。这种营销模式有助于提高企业服务与消费者需求的契合度,提高企业营销效率与服务质量,帮助企业挖掘更多的潜在客户。企业通过了解消费者购买习惯,有助于其营销有关联性质的商品,为实现多元化产品销售提供契机。此外,企业还可以根据大数据反馈的信息,及时了解产品及服务的销售情况,以此指导企业研发与生产,减少企业在这些阶段的成本。对消费者而言,量身定制的推荐算法有助于降低其搜寻成本,为其购物提供便利,提高购物体验愉悦度。
21、例如,众多手机A P P都有“猜你喜欢”等满足消费者个性化需求的功能。随着互联网与数字技术的普及,平台企业利用信息技术记录消费者历史行为能力日益增强,基于购 买 历 史 的 差 别 定 价(B e h a v i o r-B a s e d P r i c e D i s c r i m i n a t i o n,B B P D)逐渐兴起,不少文献研究了针对新老顾客差别定价的最优定价方式。S h a f f e r等1 1发现,如果老顾客对价格比较敏感,则对其收取更低的价格是最优的。C h e n等1 2发现,当消费者跨期偏好相关性较差时,企业倾向于对老顾客制定更低的价格。B r o k e
22、 s o v a等1 3进一步研究发现,当消费者跨期偏好随机时,也有类似的结论。然而,也有研究提倡给予新顾客价格优惠,向老顾客收取高价,因为老顾客过去购买行为表明了他们的产 品 偏 好1 4-1 6,这 就 是 杀 熟 现 象。A c q u i s t i等1 7研究了单一垄断企业根据历史对消费者的差别定价行为,发现当消费者短视时,差别定价行为有助于提升企业利润。而文献1 8-2 2 中均在大数据背景下研究双寡头竞争市场中针对熟客的差别定价。统一定价作为一种常见的定价策略,常被作为基本情况用于与差别定价策略对比孰优孰劣。张凯1 8将不同用户体验引入三期博弈模型中,发现双寡头企业的定价博弈均衡
23、为两企业都选择差别定价,但与统一定价相比,差别定价降低了社会福利。E s t e v e s等1 9在可变需求弹性市场背景下,研究发现,与统一定价相比,差别定价降低了企业的利润,但增加了消费者剩余,且随着需求弹性的增加,差别定价对企业利润的负面影响减少,对消费者剩余的正面影响减少。C h e n等2 3则在成本对称和产品同质的情况下,分析了差别定价与统一定价下的福利,发现差别定价更易于增加消费者剩余。部分学者进一步在两期博弈框架下,考察了消费者存在转移成本时企业根据消费者购买历史进行差别定价的行为,即考虑消费者在第2期转换企业购买时需付出转移成本。其中,C h e n2 1在两期双寡头竞争模型
24、下研究了存在转移成本时,生产同质产品的企业如何给新顾客优惠,发现第2期企业会通过价格优惠吸引竞争对手的顾客,随着典型消费者转移成本的增加,企业给其的优惠力度会增加,这会使企业利润减少、社会总福利受损。与之相似,蒋传海2 4也在两期双寡头竞争模型下研究了存在转移成本时企业的差别定价行为,发现随着转移成本的增加,差别定价会使消费者剩余提高,而企业利润和社会福利降低。杨万中等2 5进一步研究了存在转移成本时,企业自主选择统一定价和差别定价时均衡的定价策略,发现统一定价会使企业获得更多的均 衡利润,是 企 业 最 佳 的 定 价 方 式。C o l o m b o2 2也做了相似的研究,结果发现:当消
25、费者重视未来利益、企业重视眼前利益时,企业倾向于选择差别定价;反之,当消费者重视眼前利益、企业重视未来利益时,企业倾向于选择统一定价,而转移 成 本 的 存 在 会 促 进 企 业 选 择 统 一 定 价。Um e z a w a2 6则分析了具有转移成本的非对称双寡头企业基于行为的差别定价问题,发现较高的转移成本支持企业在第2期针对老顾客制定更高的价格,可能使企业从差别定价中获利。大数据杀熟与精准营销密不可分2 7,但又有所不同。精准营销是依据消费者购买历史,基于顾客偏好精准投放广告的一种营销方法2 8。而大数据杀熟则是依据消费者购买历史进行差别定价,特别是“千人千价”。在大数据背景下,最近
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