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考虑平台优惠券的不同线上销售决策研究

运筹与管理 2023年第1期32卷 147-153页

作者：张志坚周雅迪郭军华王鹏华东交通大学交通运输工程学院江西南昌330013

本文以第三方电商平台是否发放优惠券和线上销售商是否进行集成销售(现售与预售并存)为标准构建四种Stackelberg模型,分析了平台佣金率、商品估值差异系数以及优惠券兑换率对供应链成员的决策与利润影响。结果表明,随着佣金率的提高,商... 详细信息

本文以第三方电商平台是否发放优惠券和线上销售商是否进行集成销售(现售与预售并存)为标准构建四种Stackelberg模型,分析了平台佣金率、商品估值差异系数以及优惠券兑换率对供应链成员的决策与利润影响。结果表明,随着佣金率的提高,商品(现售和预售)的销售价及优惠券面值也随之增加;当预售成本足够低时,开展预售活动以及缩小估值差异可以提高线上销售商的收益;在一定条件下,提高优惠券兑换率可以增加供应链成员的收益,电商平台发放优惠券使其收益增加,却损害了销售商利润;相比其他销售方案,供应链系统利润在集成销售方案下最优。

关键词：折扣预售电商平台优惠券

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考虑消费者品牌偏好的企业优惠券投放策略

系统工程学报 2024年第1期39卷 61-74页

作者：司银元孟庆良熊梦辉李剑敏江苏科技大学经济管理学院江苏镇江212100 南京理工大学自动化学院江苏南京210094

针对竞争环境下企业优惠券的精准投放问题,运用兰彻斯特模型构建消费者品牌偏好影响下的企业优惠券定向投放决策模型,由此探讨优惠券面值动态变化对企业市场需求、收益的影响.结果表明,忠诚市场的优惠券面值与市场份额呈正相关,而竞争... 详细信息

针对竞争环境下企业优惠券的精准投放问题,运用兰彻斯特模型构建消费者品牌偏好影响下的企业优惠券定向投放决策模型,由此探讨优惠券面值动态变化对企业市场需求、收益的影响.结果表明,忠诚市场的优惠券面值与市场份额呈正相关,而竞争市场的优惠券面值与之呈负相关;企业优惠券面值与兑换率呈负相关,需要基于市场份额、品牌优势等动态调整优惠券面值;市场竞争与价格战会损害企业收益,企业可以更多地实施短期有效的精准营销策略.此外,通过数值算例模拟优惠券动态变化对市场需求、企业收益的影响,为竞争环境下的企业促销、市场运作提供实践指导.

关键词：消费者品牌偏好优惠券定向投放动态定价

新冠疫情风险下企业优惠券的低效及其应对机制

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管理科学 2023年第3期36卷 130-143页

作者：李奥旗黄敏学吴津润韦玉珍武汉大学经济与管理学院武汉430072

优惠券是企业常用的营销工具,已有研究一般隐含着低外在风险的常态市场环境设定,鲜有探究在高外在风险下优惠券对消费决策的影响。新冠疫情对经济发展和居民消费都产生了深刻影响,为激发消费活力,中国很多企业都推出优惠券活动,但在新... 详细信息

优惠券是企业常用的营销工具,已有研究一般隐含着低外在风险的常态市场环境设定,鲜有探究在高外在风险下优惠券对消费决策的影响。新冠疫情对经济发展和居民消费都产生了深刻影响,为激发消费活力,中国很多企业都推出优惠券活动,但在新冠疫情这一高外在风险背景下,优惠券究竟如何影响消费者决策值得进一步探索。基于信任理论,探索在新冠疫情下消费者对企业优惠券的兑换意愿,并探究消费者对企业的能力信任和善意信任的中介作用,引入信任线索作为调节变量,考察企业应该如何影响消费者对优惠券的感知和态度。通过新冠疫情期间真实的企业优惠券发放和兑换数据,初步检验消费者在新冠疫情期间的优惠券使用情况,结合情景实验明确新冠疫情风险对优惠券兑换意愿的影响机制以及信任线索的调节作用。运用Spss进行方差分析,采用bootstraping法进行中介效应检验,以验证研究假设。研究结果表明,新冠疫情风险会影响消费者对企业优惠券活动的信任水平和优惠券的兑换意愿。研究1a通过二手数据为新冠疫情风险负面影响优惠券兑换率提供了初步证据;研究1b结合情景实验再次发现,在新冠疫情风险下消费者对企业优惠券的信任水平和兑换意愿下降,能力信任和善意信任在这一关系中起中介作用。研究2对企业优惠券的语义线索进行设计,结果表明在高新冠疫情风险下,增加信任线索可以提升优惠券的兑换意愿,其中善意信任线索的作用要优于能力信任线索。研究发现高外在风险情景下消费者对潜在的风险损失更为敏感,担心企业优惠券的真实意图和利益保障能力,降低对企业优惠券的信任水平和兑换意愿。研究结果为优惠券的相关研究提供了新的视角,为企业优惠券在风险情景下的发放策略提供了建议,也为在不确定性环境下如何恢复和刺激消费提供了一些思路。

关键词：优惠券外在风险善意信任能力信任兑换意愿

双渠道下考虑网络外部性的制造商优惠券投放策略研究

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工业工程与管理 2023年第4期28卷 156-169页

作者：林强郭恒嘉林晓刚陈丹娜广东工业大学管理学院广东广州510520 华南理工大学工商管理学院广东广州510641

在考虑网络外部性与消费者偏好共同影响消费者购买决策的基础上,构建由单个制造商与单个零售商组成两级供应链的Stackelberg博弈模型,对比分析制造商不同的优惠券投放策略(不投放、仅线下投放、仅线上投放和同时投放),探讨双渠道下制造... 详细信息

在考虑网络外部性与消费者偏好共同影响消费者购买决策的基础上,构建由单个制造商与单个零售商组成两级供应链的Stackelberg博弈模型,对比分析制造商不同的优惠券投放策略(不投放、仅线下投放、仅线上投放和同时投放),探讨双渠道下制造商的优惠券投放策略及其对零售商的影响。研究表明:制造商投放面值较大的优惠券才能增加自身利润;制造商的优惠券投放策略同时受到网络外部性折扣系数、消费者对线上渠道的偏好程度以及优惠券面值大小等因素的影响,而制造商选择仅线上投放或同时投放面值较大的优惠券优于不投放或仅线下投放优惠券;零售商总是能从制造商投放优惠券中获益,呈“搭便车”效应。

关键词：优惠券网络外部性定价决策双渠道供应链

全渠道零售企业在线投放优惠券的渠道整合策略

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系统工程理论与实践 2020年第3期40卷 630-640页

作者：李宗活杨文胜刘晓红司银元南京理工大学经济管理学院南京210094

全渠道是近年来涌现的新型零售模式,考虑优惠券投放的全渠道价格调控及渠道整合问题备受关注.本文针对同时开通线下、纯线上和BOPS (buy online,pick-up in-store)渠道并在线上渠道投放优惠券的全渠道系统,基于消费者效用分析不同渠道... 详细信息

全渠道是近年来涌现的新型零售模式,考虑优惠券投放的全渠道价格调控及渠道整合问题备受关注.本文针对同时开通线下、纯线上和BOPS (buy online,pick-up in-store)渠道并在线上渠道投放优惠券的全渠道系统,基于消费者效用分析不同渠道组合的形成条件及市场划分,通过数学模型的构建探讨零售企业全渠道整合策略.研究结果表明:零售商定价与优惠券面值正相关,而当BOPS渠道旅行成本或购买溢出较高时,BOPS渠道定价与优惠券面值负相关.若零售商在BOPS渠道投放大面值优惠券,线下渠道获得利好,总需求增大,利润增大.零售商应在纯线上渠道以低价吸引旅行成本较高的消费者,在BOPS渠道投放大面值优惠券吸引购买溢出或产品体验价值较大的消费者.不同系统参数阈值范围的零售商利润演变规律不同,零售商应根据消费者行为特性设计价格-优惠券组合及渠道组合策略提升收益水平.

关键词：全渠道优惠券价格调控渠道整合

考虑线上优惠券促销活动的混合渠道供应链定价决策研究

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工业工程 2022年第4期25卷 11-19页

作者：杜建国李景福江苏大学管理学院江苏镇江212013 江苏大学社会科学计算实验中心江苏镇江212013

在第三方线上零售商进行优惠券促销情景下,考虑消费者渠道偏好以及价格偏好的异质性,构建由制造商和第三方线上零售商共同构成的混合渠道供应链模型。同时基于消费者效用理论讨论市场划分情况,并通过建立制造商为领导者的Stackelberg博... 详细信息

在第三方线上零售商进行优惠券促销情景下,考虑消费者渠道偏好以及价格偏好的异质性,构建由制造商和第三方线上零售商共同构成的混合渠道供应链模型。同时基于消费者效用理论讨论市场划分情况,并通过建立制造商为领导者的Stackelberg博弈模型,研究制造商的定价决策与第三方线上零售商的促销决策。研究结果表明,当旅行成本较大时,线上渠道偏好比例的增大不能促使线上优惠券金额变小;促销活动的复杂程度与制造商的定价负相关,与优惠券金额负相关。

关键词：混合渠道供应链优惠券消费者效用理论 Stackelberg博弈

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优惠券促销效果研究:基于元分析的综合检验

珞珈管理评论 2022年第1期2022卷 75-96页

作者：寿志钢廖紫凌张怡武汉大学组织营销研究中心武汉430072

优惠券是一种广泛使用的促销工具,针对其效果的研究数量众多,但结论并不一致。文章通过元分析总结了影响兑现效果的优惠券特征和消费者特征,并从感知价值理论、计划行为理论和技术接受模型探究了优惠券兑现的内隐机制。基于107个独立研... 详细信息

优惠券是一种广泛使用的促销工具,针对其效果的研究数量众多,但结论并不一致。文章通过元分析总结了影响兑现效果的优惠券特征和消费者特征,并从感知价值理论、计划行为理论和技术接受模型探究了优惠券兑现的内隐机制。基于107个独立研究的360558个样本的元分析结果显示,当产品是快速消费品时,优惠券的兑现率下降;电子优惠券比传统优惠券的兑现率更高;东方国家的消费者更多使用优惠券,兑换意愿更多受到个人态度的影响;时间序列数据在个人态度与优惠券兑现关系中显示出更小的效应值;真实研究情境下,优惠券的兑现率及距离对兑现的负面影响都会下降。文章从多角度量化对比了优惠券促销效果研究,结论为企业优惠券设计、目标人群选择提供了借鉴。

关键词：优惠券兑现率兑现意愿元分析

社交电商平台的优惠券信息质量对分享意愿的影响研究

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社交电商平台的优惠券信息质量对分享意愿的影响研究

作者：严雯华侨大学

学位级别：硕士

21世纪以来社交电商飞速发展。为了争取平台流量,各大社交电商平台都在研究如何以较小成本快速获客,经济性奖励与社会性奖励类型层出不穷,但是最根本的还是在于如何让平台用户认可平台并在其社交朋友圈迅速分享。当前优惠券分享作为一... 详细信息

21世纪以来社交电商飞速发展。为了争取平台流量,各大社交电商平台都在研究如何以较小成本快速获客,经济性奖励与社会性奖励类型层出不穷,但是最根本的还是在于如何让平台用户认可平台并在其社交朋友圈迅速分享。当前优惠券分享作为一种低成本营销方式,既统合了优惠券的经济折扣性能,又能反映优惠券分享的熟人互动特性。目前各大电商平台如何快速实现优惠券裂变分享是需要研究的问题,单纯的依靠“表面”优惠已经无法吸引用户分享,在中国面子文化情境下,如何从社交电商平台优惠券信息质量角度入手,关注信息质量的哪些特性,从而提高用户的分享意愿依旧是本人研究的重点。本文在SOR模型基础上,结合社会交换理论中的理性思维,以社交电商平台用户为研究对象,探讨社交电商平台优惠券信息质量对用户分享意愿的影响因素,包含信息的真实性、表达完整性、及时性系统性能,并以感知分享价值作为中介变量,研究不同面子倾向(保护型面子倾向与获得型面子倾向)下的分享意愿机制。首先本文基于文献研究法,概括性的提出了优惠券信息质量的特征,并对变量之间的关系进行初步判断;其次在SOR模型等的理论指导下,提出了研究假设与模型;最后通过问卷调研,应用SPSS23.0统计工具对432份问卷数据展开实证分析与相关研究,并根据假设一一验证。根据结果可以明确:第一,优惠券信息质量中的信息的真实性、表达完整性、及时性、系统性能对分享意愿、感知分享价值均成正向影响;第二,感知分享价值中介了优惠券信息质量特征与分享意愿之间的关系;第三,获得型面子倾向在感知分享价值与分享意愿之间发挥了负向调节作用,而保护型面子倾向调节作用不显著。研究结论丰富了社交电商平台优惠券信息分享的研究,也对未来信息质量特征对分享意愿的研究提供了思路。实践上,基于平台在优惠券信息机制上的设计为实现快速获客提供一种新的视角。理论上,系统探究优惠券信息分享机制,从社交电商平台情境完善面子倾向在感知分享价值与分享意愿之间的研究机理,充分结合社交电商的网络外部性实现获客,提高用户的分享意愿。

关键词：社交电商平台优惠券信息质量面子倾向分享意愿

基于XGBoost的O2O优惠券使用预测研究及应用

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于XGBoost的O2O优惠券使用预测研究及应用

作者：宋霞西南交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O(Online To Offline)电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资... 详细信息

近年来,随着电商行业的蓬勃发展,越来越多的人关注O2O(Online To Offline)电子商务模式。优惠券作为O2O模式吸引顾客的一种重要营销手段,常被商家和电商平台所采用。然而,优惠券被发放后,无法预估用户是否会使用该优惠券,可能会造成资源的浪费等问题。只有通过分析用户的历史消费行为,提前判断该用户是否会使用优惠券,以此作为优惠券的发放依据,才能在减少浪费资源的同时提高营销能力。所以,对优惠券的使用预测研究具有一定的现实应用意义。本文应用特征工程完成了数据集上的特征构造,提出了一种特征选择算法MIRFS(Mutual Information-Random Forest-Sequential Backward Selection),并使用该算法对所构造的特征实施了特征选择。为解决正负样本不平衡问题,基于XGBoost算法提出了一种预测算法BG-XGBoost(Balanced Bagging Classifier&Genetic AlgorithmXGBoost),并基于此算法构建了O2O优惠券使用预测模型。最后,设计并实现了O2O优惠券使用预测系统。本文的主要研究内容如下:(1)对O2O优惠券的研究背景、研究意义以及国内外研究现状进行分析;研究了数据挖掘技术、特征工程技术及其相关算法的理论与原理。(2)对原数据集进行数据预处理、打标以及划分,并对预处理后的数据集进行数据统计分析和可视化分析。基于原始特征结合数据分析结果进行特征构造,得到5个基础特征群(即用户特征群、商家特征群、优惠券特征群、时间特征群和距离特征群)和2个组合特征群(即用户-优惠券特征群和用户-商家特征群),共计111个特征。(3)提出了一种特征选择算法MIRFS,并利用该算法对所构造的111个特征进行特征选择,从中选择出48个评价得分高的特征。为了验证MIRFS算法的有效性,基于特征选择前后的样本数据,采用AUC、F1值和训练时间等评估指标,选择XGBoost、Random Forest、GBDT和Light GBM四种算法进行了建模对比。实验结果表明,四个算法在使用MIRFS特征选择后的样本数据上的分类性能均得到了一定的提升。(4)为处理正负样本不平衡问题,提出一种基于XGBoost的BG-XGBoost预测算法,并以此构建了O2O优惠券使用预测模型。实验结果表明,使用BG-XGBoost算法构建的预测模型,AUC达到了0.8642,提升了1.41%,F1值提高了6.39%,说明本文提出的BG-XGBoost算法比其他集成学习算法能够更好地处理正负样本不平衡问题。(5)设计并实现了一个O2O优惠券使用预测系统。

关键词： O2O 优惠券特征构造特征选择 XGBoost