发布时间：2023-04-19
互联网的快速发展使得网上零售业的竞争加剧，许多零售商都会采用低价促销的策略来增强竞争力，例如京东618、淘宝双十一等。因为这类降价活动时间固定，一部分消费者会选择延迟购买以等待低价，这种消费者被称为策略型消费者。对于销售时间有限的易逝品来说，有必要在销售季节末期进行清仓促销，但对于耐用品来说，他们不会变质、过季或者过期，使用固定时点的降价策略会加剧消费者的延迟购买行为，因此不少零售商选择不定期促销策略来实现跨期价格歧视。随机定价策略是不定期促销策略的一种，是指商家以特定的概率在高低价格中切换。在这个过程中，消费者无法提前预知促销时间和促销深度，这就使得部分消费者提前以高价购买。因此，面对策略型消费者的渠道选择和等待行为，不同场景下的随机定价策略是值得关注的问题。
针对渠道竞争和渠道融合场景下的随机定价策略，中国人民大学商学院管理科学与工程系吴江华教授与博士生赵晨宸和合作者展开了系统研究，近期撰写了论文“An Integrated Randomized Pricing Strategy for Omni-Channel Retailing”和“The Online Retailer’s Randomized Pricing Strategy to Compete with an Offline Retailer”，并均在电子商务领域内的权威期刊International Journal of Electronic Commerce上发表。该项研究首先考虑竞争场景，即面对线下零售商的竞争，线上零售商如何制定随机定价策略。此外，很多电商平台会通过整合线上线下渠道来扩大销售，该研究也探索了全渠道零售商如何制定线上的随机定价，以找到最优的价格组合。
研究结果表明随机定价策略能获得价格歧视的效果，是提高零售商利润的有效手段；其次，零售商制定高低价和促销概率时要综合考虑消费者的渠道偏好、耐心程度、线下交易成本和延迟购买的效用折扣因子；最后，线上零售商的随机降价促销策略反而可以缓解价格竞争，并不一定损害传统线下零售商的利润，而价格匹配和开设线上渠道也是线下零售商有效的应对策略。本项理论研究紧密结合中国数字经济发展的实践，首次对随机定价策略进行了系统性的探索，此策略既充分考虑客户购买行为的异质性，又规避了电商平台的“大数据杀熟”，研究结果对帮助企业设计新零售环境下的销售和供应链策略具有应用价值。
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中国人民大学商学院
