退货再次销售的在线零售定价与订货联合决策

针对在线零售的季节性销售,销售末期和促销期商品,构建了退货再次销售的单周期库存模型,以销售利润最大化为目标,对商品定价和订货量进行联合决策.对于确定型问题给出解析解,对于需求服从均匀分布的随机型问题,分析得出最优解存在的条件并给出求解方法,算例分析表明,制定库存策略时考虑在销售期内再次出售退货,可以用更低定价获取更大利润,实现商家和消费者的"双赢".在商品价值高,退货率高以及退货量对定价敏感时,采用该策略的优势更明显.     

渠道努力下互补型闭环供应链定价与服务决策

本文基于线上销售-线下服务的互补型双渠道闭环供应链模式,分别考虑了线上直销商主导定价和服务决策(M型),以及单一线上直销商-单一线下服务商(M-S型)基于收益共享机制的两种模型定价和服务决策,研究其产品定价,回收定价,库存决策,渠道服务努力以及最优回收量等问题.通过比较分析研究发现:渠道服务水平与服务敏感系数正相关,但回收价格较逆向渠道服务水平受服务敏感系数的影响程度在M型情景下更明显.继而我们又探讨了逐期回收情境下的定价与服务决策,发现再制造节约的成本增大,且市场需求受渠道服务更加敏感时,M型情景下的决策会提高服务水平或降低产品价格以求维持市场份额:并且当正向服务渠道收益等于逆向渠道损失时,服务商(零售商)做决策时将不再考虑直销商(制造商)的产品定价决策。最后,我们通过数值分析观察了不同的转移支付系数对正逆向服务水平比例的影响以及对决策变量的影响。     

产品销量影响服务需求的产品服务供应链定价及协调策略

针对由1个制造商和1个销售服务集成商构成的产品服务供应链,服务需求受产品销量影响的情形,构建了制造商和销售服务集成商的利润函数,分析、比较了分散决策和集中决策下产品服务供应链的最优产品价格和最优服务价格,提出一种使供应链实现协调的价格折扣-服务收益补偿契约。研究表明,在此契约机制下,供应链产品价格降低,产品销售规模扩大,进而使得服务需求量提高,售后服务利润上升,供应链总利润提高,供应链效率达到集中决策时状态,实现协调,且契约参数满足一定条件时,制造商和销售服务集成商均能实现帕累托改善。最后,通过数值仿真,得出契约参数的范围,并进一步验证了价格折扣-服务收益补偿契约协调供应链的有效性。     

退货约束下供应商主导调拨的订货与定价模型

针对调拨过程中供应链成员之间可能会由于缺乏信任以及信息不对称等因素导致调拨策略失效问题,建立了零售商有条件退货情形下供应商主导的调拨模型.证明了零售商订货纳什均衡的存在性和惟一性,构建了订货量与批发价格和调拨价格的关系.在此基础上,分析了最优调拨价格与退货率的关系,并在一定条件下得到了最优调拨价格.然后,进一步分析了调拨价格和批发价格等与退货率的关系.结果表明,零售商有条件退货情形下供应商主导的调拨实施后,供应商的利润得到提高,零售商的利润是否提高取决于退货率的大小,供应链的整体效率得到改善.     

易逝品随机生产库存模型动态定价、服务水平和生产控制策略

本文研究需求受价格和服务水平双重影响下的易逝品随机生产库存模型,探讨考虑外部随机扰动对库存变动影响下易逝品企业的最优联合动态定价、服务和生产策略,并基于随机最优控制理论,运用Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程对最优策略进行了求解.研究表明:最优动态价格、服务水平和生产速率是库存水平的线性反馈形式;外部随机扰动的大小对易逝品生产企业所获得的折现利润总期望会产生不同影响,在整个经营周期内外界不确定因素越大,易逝品生产企业所获得的折现利润总期望越小;价格敏感系数和服务敏感系数会影响易逝品企业生产、服务、价格策略.     

平台自营业务与第三方商家的劝说性广告竞争策略

针对综合型平台自营业务和第三方商家之间的销售竞争，考虑双方进行劝说性广告投放，构建了平台自营和第三方商家在不同市场地位情况下的博弈模型，分别给出了平台自营主导，第三方商家主导以及市场地位相同时的最优决策和均衡利润，并分析了横向差异化、纵向差异化和广告服务费系数对最优决策和均衡利润的影响。研究表明：横向差异化（消费者偏好强度）越大，在平台主导和第三方商家主导的两种情况下，平台价格和广告投放水平越高；第三方商家广告投放水平降低，价格先降低后增加；双方市场地位相同情况下，平台和第三方商家的均衡价格和广告投放水平相等，并且双方的价格随消费者偏好强度增加而增加，广告投放水平与消费者偏好强度无关。纵向差异化（平台相对于第三方商家的质量差异）越大，无论市场地位情况如何，平台（第三方商家）均衡价格和广告投放水平越高（越低）。广告服务费系数并不是越高越好，只有当第三方商家主导市场且广告服务费系数达到一定水平之后，此时广告服务费系数增加才能增加平台利润。     

替代产品价格和服务竞争的在线渠道决策与协调

在加盟商产品和亚马逊产品间存在替代效应的条件下,研究了价格和服务相互竞争时在线渠道的决策和协调问题.分别运用博弈论理论和最优化理论得到了分散和集中决策模型下的最优决策,并分析了产品替代率对整个在线渠道以及参与者的影响.结果表明,分散决策下,亚马逊为自有产品提供的服务并不一定优于为加盟商产品提供的服务,随着产品替代率的增大,亚马逊会降低对自有产品的服务质量而提高加盟商产品的服务质量,集中决策的情况刚好相反;只有当产品替代率较大时集中决策对整个在线渠道才是最优的,但是该替代率的范围会受到消费者对服务的敏感系数的影响.最后,借鉴纳什议价模型来协调在线渠道.     

无理由退货政策下的在线定价及补偿优化策略

在传统零售行业,质量越好退货越少,退货政策的慷慨程度通常被用作消费者识别商家质量水平的一个依据.一般理论认为,无理由退货通常是质量水平高的商家采用的慷慨退货政策.但在如今的在线零售领域,绝大多数的在线零售商都承诺无理由退货,显然基于传统零售的退货政策理论已不适用于新环境下的在线零售.为了找到在电子商务环境下,无理由退货在哪些情况下能更大程度地增加销售利润和社会福利,文中建立了一个由垄断制造商和异质偏好消费者组成的在线零售模型.通过这一模型,发现无理由退货政策的盈利能力取决于商品质量水平,退货残值大小及消费者退货麻烦成本等因素.通过探讨质量风险与提供无理由退货的在线零售商利润间的关系,得到在特定技术成本和退货损失下,无理由退货是中等质量水平在线零售商的最佳退货处理策略.另外,在承诺无理由退货基础上增加一个策略性补偿,以使消费者接受商品而取消退货,通常是质量水平较低的在线零售商行为.     

考虑需求替代与社会学习的易逝品动态定价策略

考虑需求不确定下在线平台销售两种相互可替代的有限库存易逝品,引入消费者由于价格以及库存驱动的需求替代以及社会学习行为,构建了两阶段动态定价模型,得出了最优定价策略。结果表明:首先,无论销售产品真实质量高低,考虑消费者的社会学习行为能够制定出更优的价格策略从而提高平台利润,对于高质量产品,平台的最优定价路径为先定低价后提高价格,对于低质量产品,平台的最优定价路径为先定高价后降低价格。同时,引入消费者延迟购买的机会损失时,随着机会损失系数的增大,对于两高质量产品,最优定价路径逐渐降低,对于两低质量产品,最优定价路径为对一产品定相对低价,对另一产品定相对高价。     

顾客退货影响的多零售商库存博弈

研究顾客退货对多个分散式零售商库存决策的影响.构建了广义退货函数下零售商期望利润模型,给出了库存竞争博弈纯战略纳什均衡解存在性和唯一性的充分条件.在广义线性退货量函数的基础上对零售商的纳什均衡战略的性质进行了分析,并分析了顾客退货对于零售商最优期望利润的影响.给出了外生需求相关系数影响零售商最优订货量和最优期望利润的理论证据.研究表明,当库存竞争使得零售商的最优订货量调整较大时,库存竞争将会加剧顾客退货对于零售商的影响,而零售商间较大的需求相关性将会进一步加剧顾客退货的影响.     

考虑服务水平约束的制造商定价和交货期联合决策

以M TO制造企业为研究对象,分析服务水平高低对制造商定价和交货期决策的影响。分别建立不考虑和考虑服务水平约束时定价和交货期联合决策模型,以最大化期望收益为目标,得到制造商的最优定价、最优承诺交货期和最大期望收益。并且通过分析可知,服务水平高低对最优决策的影响是分段的;其中对最优价格的分段影响,还与持有成本以及价格和交货期敏感系数的大小有关;并且当服务水平等于不考虑服务水平约束下最优承诺交货期的概率分布值时,期望收益达到最大。     

降低顾客退货的店铺辅助服务战略的均衡分析

顾客退货,尤其是无理由退货已经成为困扰零售业企业运作的关键问题.本文考虑企业可以选择投资店铺辅助服务来降低顾客退货率,在Hotelling模型的框架下建立了竞争性企业店铺辅助服务的战略选择的博弈模型,给出了四种战略组合下企业服务水平与定价决策的子博弈精炼纳什均衡及其唯一存在的条件,讨论了企业店铺辅助服务战略选择博弈的纳什均衡.研究发现,产品的差异性及非对称的顾客退货率将会对四种战略组合下的企业决策及绩效产生显著影响,而顾客退货率的差异程度则是影响企业是否选择店铺辅助服务战略的关键要素.     

考虑参照效应的网络内容动态定价与广告版面决策

在考虑参照效应的基础上,研究了网络内容提供商的3种定价策略:基本定价策略、考虑参照效应时的固定定价策略以及考虑参照效应时的动态定价策略。得到了最优解存在唯一性的条件,并给出了3种情况下最优价格和广告版面的显式解。数值模拟发现:初始参照价格影响最优动态定价,初始参照价格越高,最优广告版面越小,总收益越大;最优广告版面随着消费者记忆系数的增大而减小,随着订阅量关于参照价格的敏感系数的增大而增大,随着广告对订阅量的负效应的增大而减小;动态定价下的总收益总是高于固定定价下的总收益;参照效应对于企业的收益有较大影响,当初始参照价格较高时,不考虑参照效应时的总收益低于考虑参照效应时的总收益;但当初始参照价格较低时,不考虑参照效应时的总收益高于考虑参照效应时的总收益。     

预售与正常销售集成模式下B2C企业退货策略

销售模式和退货策略是现代B2C企业赢得市场的两个重要方面。针对B2C企业在预售与正常销售集成模式中退货问题,构建了基于退款和分担退货费用退货组合模型。通过仿真分析发现,在预售折扣和退货组合制约下B2C企业为实现利润最大化应分别采取以下三种策略:对于低价商品要控制企业分担费用,采取宽松退款策略;对于高价商品则控制企业退款,提高分担退货费用比例的策略;对于中间价格商品需根据市场退款和退货费用偏好合理调整退货组合策略。     

考虑参照效应的网络内容动态定价与广告版面决策

在考虑参照效应的基础上，研究了网络内容提供商的3种定价策略：基本定价策略、考虑参照效应时的固定定价策略以及考虑参照效应时的动态定价策略。得到了最优解存在唯一性的条件，并给出了3种情况下最优价格和广告版面的显式解。数值模拟发现：初始参照价格影响最优动态定价，初始参照价格越高，最优广告版面越小，总收益越大；最优广告版面随着消费者记忆系数的增大而减小，随着订阅量关于参照价格的敏感系数的增大而增大，随着广告对订阅量的负效应的增大而减小；动态定价下的总收益总是高于固定定价下的总收益；参照效应对于企业的收益有较大影响，当初始参照价格较高时，不考虑参照效应时的总收益低于考虑参照效应时的总收益；但当初始参照价格较低时，不考虑参照效应时的总收益高于考虑参照效应时的总收益。     

销售服务集成商提供售后服务的产品服务供应链能力决策

针对由一个制造商和一个提供售后服务的销售服务集成商构成的产品服务供应链的能力决策问题,建立了制造商和销售服务集成商的主从博弈模型和能力决策函数,分析和比较了分散决策和集中决策下产品服务供应链的最优生产能力和服务能力以及服务水平,设计了一种使供应链实现帕累托改善的成本分摊-收益共享-固定转移支付契约。研究表明,分散决策下的最优生产能力和服务能力以及服务水平都要弱于集中决策,通过成本分摊-收益共享-固定转移支付契约,销售服务集成商的服务水平提高,产品需求增加,制造商的生产能力扩大,供应链的整体利润得到提高。协调参数满足一定条件时,制造商和销售服务集成商能够实现帕累托改善。     

渠道联合促销下制造商的定价决策

在渠道成员联合促销且存在双边道德风险下,考察了制造商对零售价和批发价的决策问题,指出双边道德风险下的最优市场价格应低于无道德风险下的对应价格。分析了市场潜在需求和价格敏感系数等外生变量对定价决策的影响,指出最优市场价格和最优批发价格随市场潜在需求的增加而增加,随价格敏感系数的增大而减小。最后运用数值分析对文中结论进行了验证。     

双向搭便车时双渠道供应链定价与销售努力决策

考虑由制造商、网络零售商和实体零售商组成的双渠道供应链,在零售商之间存在价格竞争和双向搭便车的情形下,研究集成和分散供应链两种模式下最优定价和努力水平决策.研究发现,在集成供应链模式下,最优零售价格和销售努力水平只取决于努力成本,当努力成本低于某临界值时,网络和实体零售商都努力,否则,都不努力.在分散供应链中,努力水平与批发价格,努力成本以及搭便车系数有关:当努力成本过低与过高时,制造商设定同样的批发价格,零售商会分别选择同时努力和同时不努力,则努力水平和供应链利润与搭便车系数无关,否则,制造商实行批发价格歧视策略,且搭便车系数越大,价格歧视越明显,此时,随着搭便车系数的增大,制造商的利润减少,零售商的利润增大,供应链的利润增大.     

考虑策略型消费者损失厌恶下的新产品预售与退货策略研究

新产品通常面临较大的市场不确定性,如何保证产品的供应与市场需求的匹配性对于企业来说尤为重要,企业通过预售提前获取需求信息有助于实现这一目标.本文在考虑策略型消费者损失厌恶下研究了零售商的预售及退货策略,首先基于策略型与短视型消费者的行为特点构建预售与正常销售两阶段模型,对允许退货与不允许退货两种预售策略展开对比研究,接着通过构建两种策略下零售商的收益模型得出相应的最优预售价格和最优退货价格,并给出退货价格的取值范围.研究发现,由于策略型消费者的损失厌恶,零售商不得不降低预售期产品的价格.当预售期结束后的退货价格不高于某一特定的值时,退货策略的实施能够使零售商获得更优收益,并且存在一个最优的退货价格,使得退货模式下零售商的期望利润达到最大值.     

提前期敏感商品的销售商采购提前期压缩

研究提前期敏感商品的销售商采购提前期压缩与库存优化问题。分别假设单位采购成本函数为分段线性函数和光滑幂函数,应用国外研究关于销售提前期的结论,建立了销售商的最大利润函数数学模型。通过数学推导及证明的方法得到最优采购提前期,又通过问题的转化求解最优采购提前期下的最优价格和最大利润。最后通过数值实验的方法对销售商采购提前期及库存决策进行分析,数据分析得到了一些销售商提前期和库存最优决策的规律。