B2C市场中电子零售商的动态定价策略研究

我国B2C市场近年发展迅猛，B2C电子零售商目前已超过9400家，但整个B2C市场尚无一家B2C电子零售商公开宣布盈利。针对此问题，本项目将充分发挥B2C市场中电子零售商的动态定价能力，从微观层面分析电子零售商的运作过程，分别给出订货提前期内和整个订货周期内的动态定价策略。对订货提前期内，提出定时调价法、适时调价法、定额调价法和适额调价法；对整个订货周期内，提出两段定价法。对每种动态定价方法，本项目将建立基于排队论的解析模型和离散模拟模型，给出计算期望利润函数和最优定价方案的方法；再通过数值实验，分析系统参数对各动态定价方法的影响，并比较各动态定价方法和传统的单一定价方法，指出各动态定价方法的优劣和动态定价能力的作用。本项目的研究将丰富现有的动态定价理论，对提高B2C电子零售商的盈利能力、促进我国B2C市场的发展具有重要意义。

我国电子商务近年来发展迅猛，特别是B2C电子零售商市场空前繁荣。然而，在B2C市场高速增长的同时也出现了很多问题，特别是B2C零售商的盈利能力普遍较低。本项目研究B2C市场中电子零售商的动态定价策略，以充分发挥电子零售商的动态定价优势，提高零售商的盈利能力，具体研究内容包括：. 对订货提前期内的动态定价，我们分析了以下五种定价策略：. （1）固定定价策略，即在整个订货期内都保持一个价格不变。我们分析了固定定价策略下期望利润函数，并给出了求解最优定价的算法；比较了固定定价策略下的随机模型与确定性模型。. （2）定时调价法，即在订货提前期内一个预先指定的时间点，调整商品价格。我们建立了定时调价策略的解析模型，给出了计算期望利润的方法，并通过数值实验比较了定时调价法与固定定价法，说明了定时调价策略的优势。之后，建立了定时调价策略的仿真模型，比较了Poisson与非Poisson需求过程假设下，电子零售商期望利润的差异。. （3）适时调价法，这种方法与定时调价法相似，不过调价的时间点是根据初始库存量等参数情况选择，可以看作是定时调价法的延伸。我们给出了求解最优适时调价策略的算法，并进行了参数敏感性分析。. （4）定额调价法，即在订货提前期内，当库存量下降到一定固定值时，调整商品价格。我们建立了定额调价策略的解析模型，得出了期望利润函数，并给出了计算最优定价策略的算法，并比较了定额调价法与固定定价法。此外，我们还建立了定额调价策略的仿真模型，比较了Poisson与非Poisson需求过程假设下，电子零售商期望利润的差异。. （5）适额调价法，这种方法与定额调价相似，不过调价时的库存量是根据初始库存量等参数情况选择。这种策略可以看作是定额调价法的延伸，我们给出了求解最优适额调价策略的算法，并进行了参数敏感性分析。. 对于整个订货周期内的动态定价，我们扩展了传统的(R,Q)策略，建立了电子零售商的两段定价法，即在订货提前期内外，分别采用不同的价格。我们建立了两段定价策略的解析和仿真模型，给出了计算单位时间期望利润的方法，比较了不同需求过程对单位时间期望利润的影响。. 本项目的研究丰富了动态定价理论，将收益管理方法扩展到电子零售商的库存管理中，揭示了动态定价在对提高B2C电子零售商盈利能力的潜力，可促进我国电子商务市场的发展。