考虑顾客搜索成本的零售商信息披露和定价策略研究

Nowadays, many consumers prefer to shop online due to the fast development of electronic commerce platform. However, it is often difficult for consumers to determine whether they like the online product or not without examining in detail. Facing such uncertainty, consumers may devote their time to searching for more product information in order to make better informed purchase decisions. The information acquisition process often comes with a cost in form of time and energy. The good news is that due to the development of information technology, releasing information to consumers becomes easier for retailers than ever, which could greatly reduce consumers’ search cost. Intuitively, the retailers should provide information to consumers to mitigate their search cost with the help of information technology. Nevertheless, we observe many companies in practice are reluctant to release information as much as possible to the consumers. This project aims to study the information provision and pricing strategies while taking consumer search cost into account. We will establish quantitative models to describe the problem faced by practical firms and conduct thorough analysis. We will study consumers’ best strategies when they face valuation uncertainty products, based on which we will discuss retailer’s optimal information provision strategy and pricing decisions. In addition, by analyzing the data collected from practical firms, we will test the validity of this theoretical model, calibrate the system parameters, and dig practical implications of our results. We expect that the results not only make theoretical contributions to the area of revenue management and pricing, but also offer operational insights and directions to decision-making managers.

当前电商平台的迅速发展使得很多顾客选择网上购物。相对于实体店购物，顾客更加难以判断网上的产品是否符合自己的偏好。为了更好的做购买决策，顾客可能选择搜索产品的更多信息。但是，搜索意味着顾客需要花费时间和精力，付出一定的搜索成本。现代信息技术的发展使得零售商可以方便有效的向顾客披露更多的产品信息，极大的降低顾客的搜索成本。然而，我们在现实生活中观察到很多零售商并不乐意向顾客披露更多的产品信息以降低搜索成本。本项目立志于研究考虑顾客搜索成本的零售商信息披露和定价问题。我们从现实出发建立量化模型，并对模型深入分析。我们将分析顾客面对偏好不确定的产品时的最优（搜索）策略，然后在此基础上研究零售商的最优信息披露和定价策略。此外，我们将从企业获取现实数据，对本项目的理论模型进行验证，挖掘项目研究结果的现实意义。本项目的研究成果不仅可以为运营管理与定价理论做出贡献，同时也能为企业管理者提供决策依据和支持。

现代信息技术的发展使得零售商可以方便有效地向顾客披露产品信息，极大地降低顾客的搜索成本。从直观上讲，零售商应该利用这些信息技术更好地披露信息，降低顾客的搜索成本。然而，我们在现实生活中观测到很多零售商并不乐意向顾客披露更多的产品信息。为了研究零售商的信息披露问题，该项目首先研究了考虑顾客搜索成本的垄断零售商销售两种替代品的模型，每个顾客至多购买其中一种产品。我们考虑三种不同的信息结构，它们的不同之处在于是否披露这两种产品的信息。我们分析了顾客在每种信息结构下的最优选择，然后求解零售商在每种信息结构下的最优价格和收益，并进行比较，得出哪种信息结构下的收益最大。该结果可以给互联网零售企业的信息披露和定价策略提供一定的理论指导和参考价值。.其次，该项目考虑了更为实际的情形，即零售商销售的产品是不对称的，譬如老牌产品的不确定性较小，新产品的不确定性较大。我们分析了零售商的信息披露和定价策略会有怎样的变化。该项目进一步分析了如果顾客选择搜索产品信息，那么顾客应该先搜索哪种产品？是先搜索不确定性较大的产品，还是先搜索不确定性较小的产品？对于零售商来讲，如果选择只披露一种产品的信息，那么应该披露哪种产品？在零售商的最优策略中，哪种产品的定价较高？ 该结果进一步丰富了互联网零售企业销售不对称产品的信息披露和定价策略。.再次，该项目研究了策略型个体和组织在稳定市场价格过程中所发挥的作用。该部分研究内容以发展中国家农产品价格的波动问题为背景，分析了策略型个体和组织在缓解产品价格波动过程中所发挥的作用。我们发现策略型个体和企业在追逐自身利益最大化或者保证自身不受损的同时，也会在一定程度上给短视型个体带来收入上的提高，从而提高了整个社会的效益。该结果可以为我国稳定农产品市场价格、提高农民收入提供一定的理论指导和较为新颖的解决思路。.本项目研究总计发表英文期刊论文3篇，其中1篇为Management Science，1篇为Production and Operations Management，1篇为Operations Research，均为UT-Dallas 24种商学院顶级期刊；国际国内学术会议报告和交流8人次，包括INFORMS，POMS-HK，POMS-China，CSAMSE等运营管理领域国内外主流学术会议。