基于感知风险和涉人程度的消费者新能源汽车购买意愿实证研究

新能源汽车即节能又环保,是未来汽车产业的发展方向,其在市场中的有效扩散很大程度上依赖于消费者对新能源汽车的采纳行为。本文利用实证方法分析了感知风险和涉入程度对消费者新能源汽车购买意愿的影响;同时,探讨了人口统计变量对本研究中各变量的影响。通过利用SPSS和AMOS17.0软件对收集的264个有效样本进行分析,得出结论:(1)消费者的感知风险会负向影响其对新能源汽车的购买意愿。其中,财务风险、身体风险以及功能风险对购买意愿的影响较大;(2)消费者对新能源汽车的涉入程度会正向影响其购买意愿,而消费者关于新能源汽车的产品知识、产品象征性对其涉入程度有正向影响;(3)不同人口统计特征的消费者的感知风险、涉入程度以及购买意愿部分存在显著差异。最后,对政府和汽车制造商提出了开展新能源汽车市场推广工作的管理建议。     

搜寻成本下可替代产品的定价策略与库存决策

为探寻存在搜寻成本情况下消费者购买可替代产品时的定价与库存问题,从消费者效用出发,对厂商收益构建了基于马尔可夫决策过程的优化模型。在消费者方面,分析了其购买与继续搜寻的条件,并分别在搜寻成本不变和搜寻成本边际递减的情况下研究了消费者保留效用的变化情况以及购买相应产品的概率。此外,与很多相关文献不同的是,由于搜寻成本的存在,该情形下的消费者并不一定会在完成购买之前搜寻完所有的产品。在厂商方面,根据实际情况构建不同搜寻顺序下的收益模型并求解出最优定价策略与库存策略,并将定价模型与库存策略扩展到了动态的环境,为厂商制定价格及库存方案提供相应的决策支持。     

基于Jury判据对加权蛛网模型稳定性的探讨

在传统的蛛网模型中同时对需求函数与供应函数引入权值,用以反映消费者和生产者对未来市场的预测和决策.在生产者根据近n个周期商品的价格决定商品的生产量和消费者根据近q个周期商品的数量决定商品的需求量的条件下,利用差分方程理论和Jury判据讨论了平衡点的稳定性区域,并在一些特殊情况下给出了平衡点稳定时参数的范围,改进并推广了部分文献中的相关结果.     

两阶段免费增值商业模式中的定价优化与时序研究

免费增值商业模式在信息产品和服务当中被广泛采用。针对企业首先推出免费产品再推出付费产品以充分利用两种产品推出的时间差来提升消费者学习效应、降低消费者使用成本的情形,本文首先建立两阶段模型,求解给定系统参数情况下的付费版产品最优定价问题并给出解析解,然后通过与企业应用单阶段免费增值模式时的利润进行比较,解析地得到企业选择两阶段模式可获得较高利润的条件,最后在数值计算基础上讨论了学习效应强度对企业利润的影响,和优化学习效应强度以拓展两阶段模式适用范围的问题。本文的研究成果为拟采用免费增值商业模式的企业提供了关于产品最优定价和模式选择的决策支持。     

消费者对再制造产品的认知程度及购买行为分析

分析和研究消费者对再制造产品的认知程度及购买行为将有助于生产者进行决策.本研究通过在校大学生关于再制造产品的实际调查数据,运用描述性统计分析和Logistic计量模型分析,深入研究了大学生消费者对再制造产品的认知程度及其购买行为,并分别从消费者和产品两个角度对影响消费者购买行为的因素进行了研究,得出相关结论并提出了相关建议.     

心理帐户视角下基于电子优惠券的零售商渠道整合策略——以“优衣库”为例

当前, 零售商的渠道策略从以往各自为政的经营模式转向于关注渠道整合程度。越来越多的零售商开始通过为搜索产品中的线上消费者提供电子优惠券, 以此吸引其转移到线下渠道购买产品。本文基于对“优衣库”渠道整合案例的梳理, 引入心理账户收入幻觉, 建立了不同渠道策略下两个零售商之间的Hotelling模型。研究发现电子优惠券能够实现消费者从线上向线下渠道的转移, 零售商在一定条件下能够借此扩大市场规模并获利。此外, 优惠券策略受消费者到店产生的额外购买给零售商带来的收益的影响。同时, 消费者心理账户形成的收入幻觉、消费者对线上渠道的偏好异质性也影响优惠券策略。     

考虑策略型消费者和退货的零售商降价促销决策研究

基于零售商降价促销问题,引入策略型消费者,考虑到异质性消费者有可能对商品不满意,构建两期决策模型,旨在从退货和价格路径优化两方面提高零售商利润。研究给出(不)允许退货时,零售商面对策略型消费者的定价建议,指出零售商制定价格要在一定程度上参考商品类型。订货量相同时,给出策略型消费者降低零售商的期望利润的条件;面对短视型或者策略型消费者时,允许退货可在特定条件下提升零售商利润。消费者退货成本越高,对策略型消费者消极影响的抑制作用越明显,零售商的利润增长越显著。最后,通过数值算例分析了在两种退货决策以及不同退货成本下产品类型对零售商定价的影响,以及退货措施对策略型消费者消极影响的作用。     

带有提前购买价格折扣的易逝品库存模型

经典Newsboy模型是在购买价格不变的情形下去确定最优进货批量．然而,对于一些具有特定的消费时间的商品（如中秋节的月饼等）,生产厂家为了更好地安排生产,通常提供提前购买价格折扣．这样确定何时进货、进多少货的问题对经销商来说就显得非常重要．本文研究了该问题,并建立了带有提前购买价格折扣的易逝品的一个库存模型,同时也给出了应用实例与参数的灵敏度分析．     

互联网专柜代购下实体店商品订货策略研究

近年来,"专柜代购"成为网购的一个热门词汇,这种模式价格比商场便宜,使实体经营店的销售受到很大冲击.考虑互联网快速发展下专柜代购对实体店商品经营的影响,建立了相应的经济订货批量模型,分析了优化模型唯一最优解存在的条件和相关的管理启示,采用数值仿真分析了互联网专柜代购影响因子、短缺量滞后供给分数等参数对实体销售商订货策略和平均利润的影响.     

基于策略型消费者购买习惯的产品动态定价决策研究

消费者具有浏览销量和评论的购买习惯.为分析此购买习惯对零售商定价的影响,以策略型消费者为研究对象,建立了受产品价格、销量与评论内容影响的效用函数,并构建了策略型消费者和零售商的两阶段博弈模型.同时,基于消费者购买习惯对零售商公布和调整价格的两种策略进行博弈和比较分析.结论表明,消费者通过浏览评论信息对产品质量的感知达到一定程度时,购买习惯改变了零售商总是降价的定价策略;零售商在公布价格策略中产品定价和收益高于调整价格策略;当消费者较具有耐心且对产品质量感知显著时,能提高消费者需求.研究结果对零售商的定价决策具有指导意义.     

融合两阶段过程模型和改进Bass模型的网络社交平台上产品信息扩散研究

提出并验证了融合两阶段过程模型和改进Bass模型的网络社交平台上产品信息扩散模型。考虑用户转发动机构建产品信息扩散两阶段过程模型;考虑用户兴趣衰减效应改进Bass模型;融合这两个模型,考虑产品信息发布者明星效应、产品信息质量对产品信息扩散的影响,提出了产品信息扩散模型。以2019年11~12月新浪电影发布的电影预告片转发数据验证了所提模型,并与Bass模型进行了比较。结果表明,用户转发动机和用户兴趣衰减效应对产品信息扩散均有显著影响,所提模型的预测精度和拟合效果均优于Bass模型。所提模型可用于存在不同转发动机及具有衰减效应的其他信息转发量预测,尤其适合于在产品信息投放前期和早期对转发量的预测,是对信息扩散模型的补充。     

基于知识管理视角的复杂产品研发绩效模型

复杂产品研发团队的知识管理显著地影响其研发绩效,基于知识管理视角研究了复杂产品研发团队的研发绩效。本文基于团队合作理论和知识管理理论,以复杂产品研发活动为背景,提出若干合理假设,应用经济学中成本-收益方法,建立了复杂产品研发绩效的数学模型,分析了影响复杂产品研发绩效的主要因素。研究结果表明:提高成员的知识接受能力可以提高研发绩效,但存在平台现象;团队规模与研发绩效之间呈现倒U型曲线关系;团队分组影响绩效,规模较大的团队适宜进行较多的分组;工作时间分配与绩效的关系取决于成员的知识接受能力。     

考虑损失厌恶型顾客的产品推荐方法研究

随着电子商务和社交网络的快速发展,在线商品和服务的数量日益增长,顾客越来越难以依据在线信息制定其购买决策。本文基于数据体量较大的在线数值评分,构建产品推荐模型,帮助顾客成功定位所需商品。首先,引入直觉梯形模糊数进行数值评分转换,以处理历史用户给定评分数据的不确定性特征;其次,引入经典前景理论来刻画现实决策过程中顾客的损失厌恶心理。最后,通过汽车之家网站的汽车购买案例及与完全理性顾客推荐结果的对比分析,验证了该模型的实用性和有效性。     

再使用产品的质量判断研究

再使用产品是回收产品再利用的第一优先级.给出了再使用产品的定义,并利用数据包络分析方法对其进行了质量判断.通过案例分析,说明该模型用于再使用产品质量判断是可行的和有效的.     

面向战略型消费者的产品创新与定价策略

考虑垄断制造商面向战略型消费者时的产品创新与定价问题。运用消费者效用理论和博弈论等方法,构建静态和动态定价下制造商和消费者两期决策模型并求解分析。结果表明,消费者是否购买以及何时购买产品取决于升级换代产品的价格阈值。与静态定价相比较,动态定价能使制造商获得更多期望收益,但会降低消费者剩余、弱化制造商的产品创新积极性,并且这种弱化现象在产品价值折扣系数较高的情况下尤为明显。战略消费者购买行为对制造商的产品创新、期望收益和消费者剩余的影响,不仅依赖于制造商选择何种定价策略,还取决于产品价值折扣系数的大小。研究结论为消费者的产品购买和升级换代提供了理论建议,为企业的产品创新和定价提供了决策参考。     

考虑无缺陷退货的在线商品信息发布策略

消费者网络购物面临的不确定性往往导致非质量原因的退货。合理发布产品信息,并提供退货保障,是网络零售商促进消费者购买和提高利润的有效策略。基于消费者效用理论和博弈论,构建了产品信息影响消费者购买和退货模型,研究了零售商在垄断和竞争情形下的产品信息发布决策问题,发现垄断性零售商的最优信息发布策略和竞争性零售商在发布产品信息量和信息内容方面的均衡策略均取决于产品价值和退货成本特征,提出了不同市场结构下基于产品特征的在线商品信息发布策略。     

多企业竞争条件下的产品创新扩散研究

产品创新扩散中,生产同类产品的企业相互竞争,实力不同的企业在产品生命周期的不同阶段会采取不同的扩散策略.以往的研究多是基于单个企业或两个企业,其模型难以扩展或推广,具有很大的局限性.本文分析多个企业竞争条件下的产品创新扩散,通过建模和求解,对结果进行分析和讨论,为实践提供一些启示.     

Alternative supply chain production-sales policies for new product diffusion: An agent-based modeling and simulation approach

Applying agent-based modeling and simulation (ABMS) methodology, this paper analyzes the impact of alternative production-sales policies on the diffusion of a new generic product and the generated NPV of profit. The key features of the ABMS model, that captures the marketplace as a complex adaptive system, are: (i) supply chain capacity is constrained; (ii) consumers’ new product adoption decisions are influenced by marketing activities as well as positive and negative word-of-mouth (WOM) between consumers; (iii) interactions among consumers taking place in the context of their social network are captured at the individual level; and (iv) the new product adoption process is adaptive. Conducting over 1 million simulation experiments, we determined the “best” production-sales policies under various parameter combinations based on the NPV of profit generated over the diffusion process. The key findings are as follows: (1) on average, the build-up policy with delayed marketing is the preferred policy in the case of only positive WOM as well as the case of positive and negative WOM. This policy provides the highest expected NPV of profit on average and it also performs very smoothly with respect to changes in build-up periods. (2) It is critical to consider the significant impact of negative word-of-mouth in choosing production-sales policies. Neglecting the effect of negative word-of-mouth can lead to poor policy recommendations, incorrect conclusions concerning the impact of operational parameters on the policy choice, and suboptimal choice of build-up periods.     

一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法

在线评论信息对消费者的商品购买决策影响非常显著,如何使用数据体量较大的在线评论信息来进行有针对性的商品购买决策分析是近年来尤为需要关注的一个新研究内容。本文提出一种使用在线评论信息的商品购买决策分析方法。首先,通过在线评论信息的挖掘来确定了消费者所重点关注的关于候选商品的商品特征及其权重;然后,通过消费者情感的分析来构建了关于各候选商品的商品购买决策矩阵;在此基础上,通过给出的一种基于随机TOPSIS的方案排序方法来进行了各候选商品的排序。最后,依据携程网提供的关于三家客栈的在线评论信息进行了数据实验,从而说明了本文提出方法的实用性与可行性。     

Product innovation with lumpy investment

The paper provides a framework that enables us to analyze the important topic of capital accumulation under technological progress. We describe an algorithm to solve Impulse Control problems, based on a (multipoint) boundary value problem approach. Investment takes place in lumps and we determine the optimal timing of technology adoptions as well as the size of the corresponding investments. Our numerical approach led to some guidelines for new technology investments. First, we find that investments are larger and occur in a later stadium when more of the old capital stock needs to be scrapped. Moreover, we obtain that the size of the firm’s investments increase when the technology produces more profitable products. We see that the firm in the beginning of the planning period adopts new technologies faster as time proceeds, but later on the opposite happens. Furthermore, we find that the firm does not invest such that marginal profit is zero, but instead marginal profit is negative.