基于顾客满意度的分布式电子商务型服务供给链中定价和合同设计问题

在服务型供给链中，价值不在于实物，在于服务。不像制造型产业链，库存量与产品合格率等都有较完善的衡量方法，服务型供给链中，服务内容和质量不易度量、顾客满意度的主观性和地区差异，使得对服务型产业链的管理比制造型产业链更加复杂。电子商务的兴起，促生了许多新兴的分布式全球性或全国性电子商务型服务供应链。这种分布式结构利于新兴服务型产业链迅速形成规模。但服务链中各方都有自身的利益，导致服务质量难以监管，处理不好会严重阻碍每个公司的发展。本项目通过研究服务质量要素对顾客满意度和服务需求的影响，构建基于服务流的多方博弈模型，分析引入顾客满意度下最优的合同的设计，找出提升服务质量和整个服务供给链绩效的新方法。本项目扩展了合约理论在服务供应链中的应用，并给出实际运作的有效方法。对新兴的网上服务供应链的质量管理给出理论和实践上的指导，具有广阔的应用前景。

服务产业链中，服务内容和质量的不易度量性、顾客满意度的主观性和顾客的差异性，使得对服务型产业链的管理比制造型产业链更加复杂。电子商务的兴起促生了许多新兴的全球或全国性网上服务链，这些服务链一般是由多方构成的。品牌公司利用电话或网上收单，依靠当地的合同服务商来最终完成服务，顾客根据自己的满意度决定是否继续使用该品牌公司的服务。这种分布式结构，是新兴服务型产业链形成规模的有效手段。但因为产业链中各方都有自身的利益，导致服务质量难以监管，处理不好会严重阻碍产业链的发展。本项目针对分布式电子商务型服务供应链，就如何利用顾客满意度反馈、合同激励设计、服务合理定价等方式以提高服务质量增加收益等问题进行研究。本课题通过企业调研、文献搜集，研究了我国企业采用服务满意度指标提高管理质量的现状。 在此基础上，通过定量模型重点研究了分布式服务供应链中基于服务满意度激励指标的合同设计、满意度指标选择、合同形式和服务需求函数未知情况下的服务定价等的若干问题，并获得了很多创新的理论成果。在顾客满意度激励合约设计研究中，揭示了顾客满意度指标的信息和风险分担的价值，给出了不同于现有实证研究中顾客满意度对提高收益作用的机理，并指出不同满意度指标的选择对激励效果的影响。在服务定价研究中，首次提出了针对随机服务需求函数未知情况下的动态“边学习边决策”的服务定价思想，给出了根据这一思想设计的算法收敛速度，这一结果终结了两个理论间隙：一、最优参数和非参数学习策略的效率差别是渐进为零的；二、在定价上，标价和拍卖两种定价机制在渐进意义上是差别为零的。这两个结论，可以大为降低决策者对信息的需求和依赖程度，获得国际同行很高的评价。在项目执行的过程中，项目组加强了与国内外学术界的联系，培养了数名研究生，提高了项目研究人员的研究能力。