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关系型在线团购的厂商行为研究 李慧东，阚凯力** 作者简介：李慧东，（1989-），男，北京邮电大学经济管理学院硕士研究生，主要研究方向信息产业政策。 通信联系人：阚凯力，（1945-），男，教授，主要研究方向：信息产业政策与发展战略、信息产业经济学。 E-mail: kankaili@gmail.com （北京邮电大学经济管理学院，北京 100876） 5 摘要：本文重新梳理了已有的在线团购模式，并从厂商动机的角度将在线团购分为交易型团 购和关系型团购。结合groupon 模式在美国、中国乃至全球的快速发展，利用比较静态分析 的方法，分析了通过在线团购平台进行关系型团购的厂商的行为的影响因素，以及他们对厂 商行为的影响。 关键词：在线团购；关系型团购；交易型团购；Groupon 10 中图分类号：F49 Research on the relational online group-buying LI Huidong, KAN Kaili (School of Economics and Management, Beijing University of Posts and Telecommunications, 15 Beijing 100876) Abstract: This paper reviews the existing online group-buy model, and from the perspective of manufacturers’ motivation divided the online group-buying into transactional and relational group-buying. Using comparative static analysis method, I analyzed behavior of the manufacturers during the online relational group-buy. 20 Keywords: online group-buying; relational group-buying; transactional group-buying; groupon 0 引言 互联网和计算机技术的普及，使得电子商务蓬勃发展，新模式新应用不断出现。1998 年，Mercata 和Accompany（后改名为Mobshop）首先实现了在线团购，到2008 年11 月 25 Groupon 的成立，又一次引发了在线团购热潮，在线团购成为一种重要的电子商务模式。 2010 年，Groupon.com 网站估值接近30 亿美元。Groupon.com 的成功引发了中国互联 网行业的又一轮创业热潮，既饭否网创始人王兴创办美团网之后，中国陆续出现了拉手网、 团宝网（Groupon.cn）等一系列团购网站。中国电子商务研究中心调查数据显示，从今年1 月中国首家团购网站诞生开始，截至8 月底，国内初具规模的网络团购企业数量已达1215 30 家。仅今年9 月份，北京、上海、广州、深圳四个城市，团购成交人数达181 万人，交易总 额就超过1.1 亿元。 然而，传统的关于在线团购模式的研究都是基于Mercata 和Accompany 首创的团购模 式开展的，无论是Tsvetovat et al. (2000) [1]从触发交易的对象定义团购还是Chun-Hsien Chen （2003）[2] [3]从定价策略上的研究，都没有遇见到Groupon 模式的成功也没有很好地对于 35 Groupon 代表的新团购模式进行区分。 基于这样的研究背景，本文的研究目的有以下几点：（1）区分并定义Groupon 代表的 新在线团购模式；（2）利用比较静态分析方法，分析发起团购的厂商行为的影响因素。 1 在线团购的两种模式——交易型在线团购和关系型在线团购 1.1 在线团购模式的比较与区分 40 按照百度百科的定义“团购就是团体购物，指的是认识的或者不认识的消费者联合起来， 来加大与商家的谈判能力，以求得最优价格的一种购物方式。根据薄利多销、量大价优的原 理，商家可以给出低于零售价格的团购折扣和单独购买得不到的优质服务。”这个定义也符 合我们在生活中的实际经验。 事实上，“薄利多销”的描述也符合Mercata 和Accompany 发明的在线团购模式。商 45 家预先设定好价格曲线（即参与购买的人数和产品数量达到不同数量时可以获得的价格折 扣），并在达到相应人数的阶段提供与之匹配的折扣价格。根本上来说，规模的采购减少了 商家做生意的不确定性，而且也能增加资金周转速度，从而使得商家愿意提供相对较低的折 扣。[4] [5] 然而“薄利多销”却不能适用于对Groupon 为代表的在线团购模式。在Groupon.com 上 50 商家产品的折扣往往低至4~6 折，甚至还会有1 折、2 折的产品，并且网站要从中收取3~5 成的提成。显然，在正常的经济学规律下，商家在Groupon.com 上开展团购完全是“负利多 销”，这更符合“赔本赚吆喝”的描述。 显然，是有必要对这两种在线团购模式进行梳理和区分的。 “薄利多销”和“赔本赚吆喝”的形象描述告诉了我们厂商的团购动机，也揭示了一种 55 区分两种在线团购模式的视角——即从厂商动机的不同加以区分。 以Mercata 和Accompany 为代表的团购模式中，厂商追求的是通过交易本身带来的利 润，更看重交易本身。而以Groupon 为代表的在线团购中，商家并不一定看重交易，而是希 望利用交易带来更多的关注和宣传，并希望利用体验顾客的转换以及人际网络获得收益，所 以，厂商相对交易而言更看重消费者的关系。 60 于是，根据厂商动机，我们可以清楚的将在线团购模式分为交易型在线团购 （ Transactional Online Group-buying ， TOG ） 和关系型在线团购（ Relational Online Group-buying，ROG）。 1.2 定义交易型在线团购和关系型在线团购 交易型在线团购（Transactional Online Group-buying，TOG）是指提供团购折扣的商家 65 以获取利润为目的，通过折扣吸引更多购买者同时购买，以增加资金周转效率和降低不确定 性，通常而言，其单价的折扣幅度不会侵蚀掉边际利润。 关系型在线团购（Relational Online Group-buying，ROG）则指提供团购折扣的商家以 招徕顾客为目的，通过低折扣吸引更多消费者体验产品，并期望通过提升转化率以及口碑传 播获得更多消费者从而实现利润。为保证吸引力，通常会提供更低的折扣，导致售价甚至会 70 低于成本。 表1 交易型在线团购和关系型在线团购比较 Tab. 1 Comparision between TOG and ROG 在线团购模式 厂商动机 折扣幅度 折扣方式 中间商分成 交易型 达成交易，获取利润 小 浮动，随团购人数增加 而改变 低 关系型 吸引消费者，宣传推广大 固定，预先设定，不随 购买人数改变 高 关系型在线团购模式的本质是商家利用团购网站提供超低的折扣（低至一折或二折）， 75 从而吸引消费者购买。团购模式中的主要参与方是商家和消费者，从制度设计的角度分析， 团购模式体现了激励相容的特性:从商家的角度来看，短时间聚拢的大量人气，有可能带来 未来更多的营业收入；从消费者角度看，低价享受到了超值的服务，满足了更大的效用。所 以，团购网站一经推出，就收到了商家和消费者的巨大的参与热情，从而取得了成功。 2 关系型在线团购的厂商行为模型 80 接下来，本文的研究范围仅包括关系型在线团购，假定团购模式中商家提供的折扣无限 低，以至于所引起的收入可以忽略不计（或全部用于支付给团购网站）。这样，便于衡量商 家使用团购网站进行推广的成本。 团购中的实际参与方有三者，包括商家、消费者和团购网站，在本文的研究中，假定团 购网站乐于满足商家的营销需求，而不存在向商家收取额外费用（即将团购收入作为全部收 85 入），且不会因为采取不适当的行为影响消费者的体验和商家的营销效果。故在本文的研究 中，实际上假定的是团购的主要参与方只有二者：商家和消费者。本文，从商家的角度进行 分析。 2.1 假设 为便于研究，对本文研究内容作出如下假设。 90 （1） 商家追求自身效用的最大化，而其效用函数与其利润一致，即U = Y 。 （2） 商家提供的服务水平稳定不变，即如果商家采取机会主义行为，降低消费者在第一次 消费（通过团购超低折扣购买）的服务水平，会严重损害消费者体验，从而损害商家利益，所以 商家提供的服务水平是不会变化的。因此边际成本M 就是任意单次提供服务的成本。 （3） 转化率α 是商家实际定价合理性（即边际利润率R）的函数，及α = α (R )， 95 dα dR ≤ 0 ，也就是说商家利润越高，消费者越觉得不值，所以转化率越低。 （4） 商家采用成本加成定价法，加成率为β ，则R = βM 。 2.2 建立模型 考量商家的效用U Y R Q M Q n i i 1 2 − = = = Σ= ， 令Σ= = n i i B Q R Q 2 , 则U R Q M Q B 1 100 = − 又, Q (R )Q B 1 = α 于是， ( ) [ ( ) 1] 1 1 1 U = Q Rα R − Q M = Q M βα β − 2.3 考察Q1 的变化对U 的影响 dU d Q = Rα (R ) − M 1 ， （1） 当Rα (R ) > M 时， 0 1 105 dU d Q > ，增加团购人数会带来更多的利润； （2） 当Rα (R ) < M 时， 0 1 dU d Q < ,增加团购人数会降低利润； （3） 当Rα (R ) = M 时， 0 1 dU d Q = ，团购人数不会影响商家的利润。 在第二种和第三种情况中，商家通过团购并没有带来利润的增加，反而会增加自身的组 织成本和时间的耗费，故而商家不会采取团购网站进行营销推广。 110 这一结论也很容易用常识来理解，Rα (R )实际上代表了每次转化的客人带来的利润， 而M 则是满足这次服务的成本，在R 和M 确定的情况下，转化率如果不能达到一定的高度， 就会影响商家利润。 2.4 考察β的变化对于U 的影响 dU dβ = Q M[α (β ) + β dα dβ] 1 115 (1) 当dα dβ = −1 时，dU dβ = 0 ，商家定价合理性对于商家利润没有影响； (2) 当dα dβ < −1时，dU dβ < 0 ，商家边际利润越高，消费者觉得不合理，最终影 响商家的利润； (3) 当dα dβ > −1时，dU dβ > 0 ，商家边际利润增加，虽然引起了转化率的下降， 但是每个流失的客户都被其他客户的高利润补偿，从而实现了商家的利润的增加。 120 在现实生活中，dα dβ (dα dR )实际上是反应了消费者对于不同服务的利润率的敏感 度，消费者越敏感的商品或服务，商家边际利润的增加带来的顾客流失越严重。从这个角度 来讲，商家需要利用某种手段增加顾客感知价值，如提升装潢水平以及附加服务等，从而降 低消费者的敏感程度。 对于商家而言，选择团购进行营销推广也就产生了几条基于消费者利润敏感度的策略： 125 （1）对于敏感度高dα dβ < −1的服务，商家提供进行低利润率的定价策略；（2）对于 敏感度低dα dβ > −1的服务，商家宜实行高利润率的定价。 学术论文网Tag：代写硕士论文 代写论文 代写MBA论文 代写博士论文 |
