基于动态学习机制和选择多样化的网上消费者购买策略研究

With the fast development of Internet, E-business caused by ‘Internet+Business’ also develops at full speed. Internet has become an effective method of entrepreneurship and innovation. More and more new companies enter this trade, operating types of strategies to fit customers’ needs. However, E-commerce are confronting with many problems: big variation in market demand, poor effectiveness of precision marketing strategy and etc. Two reasons that caused above problems are concluded: one is that no precise dynamic model to resolve the problem of high variation of market demand; the other one is the dynamic analysis of purchasing behavior and market demand is not enough, there is a lack of accurate prediction of dynamic market demand. Based on the deep investigation on customer dynamic learning theory and simultaneous choice behavior, this study is purposing a dynamic simultaneous choice model through the methodologies from econometrics, statistics, nonlinear programming and etc, to model and predict theoretically each customer’s purchase strategy. This study has the managerial implications in providing decision support and quantitative basis with optimizing the inventory and precision marketing strategy, and resolving the variational market demand.

随着互联网的发展和普及，以“互联网+商贸”模式的电商业务得到迅速发展，“互联网+”成为大众创业、万众创新的重要载体。越来越多的企业成为电商卖家，通过多种商务模式满足消费者多层次需求。然而，电商行业的经营也面临很多问题：突变的市场需求难以预测，精准营销实施效果欠佳等。导致上述问题的原因可归纳为两点：其一，缺乏准确的动态预测以迎合不断变动的网络市场需求。其二，未对消费者需求信息进行深入、动态的跟踪分析。本项目在深入研究消费者学习机制和选择多样化的网络购买特征基础上，利用计量经济学、统计学和非线性规划等多学科技术方法，构建动态多样化选择模型，对单个消费者购买策略进行动态模拟和预测，为电商卖家迎合波动较大的市场需求、优化各商品储备方案和研定精准营销策略提供决策支持和精准的定量化依据。

随着互联网的发展和普及，越来越多的企业进入电商行业。电商卖家在充分利用节假日促销活动盈利的同时，亟需面对随之而来的挑战：如何准确的预测波动较大的市场需求。对于这一棘手问题很多电商卖家未能有效处理。造成仓储成本和资金占用成本增加和顾客资源的流失。除了节假日促销活动外，卖家还通过制定精准营销策略以吸引顾客。但很多卖家在开展精准营销前，未研究分析目标消费者的相应信息，导致精准营销实施的效果不理想。针对此类市场问题，本课题设立研究问题：基于动态学习机制和选择多样性的网上消费者购买策略模拟研究。旨在模拟预测网络消费者购买行为，为电商卖家提供较为准确的市场需求预测。主要研究内容分为三个方面：（1）消费者动态学习机制模拟研究；（2）多个约束条件下的选择多样化研究；（3）网络消费者浏览信息和销售数据分析。经过三年的研究探索，课题组取得了一定的成果，包括以下六项内容：（1）完成了对网络消费者动态学习机制的模拟，并量化了动态学习和遗忘行为对购买策略的影响力。（2）解决了网络消费者选择多样化问题，完成了购买量、边际效用和效用最大化之间的关系模拟，并构建了效用函数量化模拟。（3）提出了新型方法解决动态模型在多个约束条件下的参数估计问题，解决了网络消费者购买策略的模拟和预测问题。（4）总结研究成果，提供一套多约束动态购买策略预测模型及相关理论证明和参数估计计算方法。同时提供模拟算法。（5）一作（通讯）发表论文10篇，其中SSCI/SCI收录论文5篇，CPCI收录2篇，中文期刊3篇，CSSCI收录1篇，英文专著一部。（6）参加国际/国内会议2次/年，培养硕士生2人。论文获奖一次。该课题结合电商卖家的经营特点和特殊要求，充分利用网络消费者购买信息，构建新型动态的消费者购买策略研究模型，不仅具有理论意义，而且对卖家迎合波动较大的市场需求、优化各商品储备方案和制定精准营销策略具有重大实践意义。