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    大數(shù)據(jù)背景下雙渠道供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)廣告協(xié)調(diào)機(jī)制研究

    2018-09-19 06:49田能能
    市場周刊 2018年6期
    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)

    田能能

    摘 要:以供應(yīng)商和零售商組成的二級供應(yīng)鏈為對象,引入大數(shù)據(jù)背景下的計(jì)算廣告,建立了微分對策模型。比較分散模式、集中模式和契約模式下的最優(yōu)決策,設(shè)計(jì)了聯(lián)合收益共享、成本共擔(dān)的雙渠道協(xié)調(diào)機(jī)制。研究表明,基于微分對策的聯(lián)合契約能夠促成大數(shù)據(jù)背景下雙渠道供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)合作廣告的協(xié)調(diào)。最后,利用數(shù)值算例的仿真對結(jié)論進(jìn)行驗(yàn)證。

    關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);雙渠道供應(yīng)鏈;計(jì)算廣告;微分博弈

    中圖分類號:F273 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1008-4428(2018)06-0012-04

    一、 引言

    約翰·沃納梅克(John Wanamaker)曾提出:“我知道在廣告上的投資有一半是無用的,但問題是我不知道是哪一半?!边@個(gè)問題困擾了人們一百多年,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,互聯(lián)網(wǎng)廣告應(yīng)運(yùn)而生,特別是其計(jì)算廣告有效解決了這一難題。在計(jì)算廣告中,大數(shù)據(jù)技術(shù)需要從龐雜的數(shù)據(jù)背后實(shí)時(shí)處理和分析用戶購買行為,找出更符合用戶“口味”的產(chǎn)品和服務(wù),激發(fā)用戶消費(fèi)行為,并在此過程中不斷進(jìn)行調(diào)整、優(yōu)化。依托于大數(shù)據(jù)的計(jì)算廣告能夠?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)匹配,提供定制化個(gè)性廣告,提高廣告的直接轉(zhuǎn)化效。本文在此基礎(chǔ)下研究大數(shù)據(jù)背景下雙渠道供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)合作廣告策略。

    在動(dòng)態(tài)合作廣告問題方面,很多學(xué)者進(jìn)行了深入研究。Nerlove等建立了經(jīng)典的Nerlove-Arrow廣告模型,用微分博弈刻畫品牌商譽(yù)動(dòng)態(tài)變化;Jorgensen等將廣告分為長期廣告和短期廣告,指出商譽(yù)受長期廣告影響,建立了供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)廣告合作模型;Jorgensen等假設(shè)銷量依賴于商譽(yù)和促銷活動(dòng),分析了制造商對零售商的促銷活動(dòng)提供補(bǔ)貼和不提供補(bǔ)貼兩種情形,研究供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)定價(jià)和合作策略;Zhang等提出零售商可能在某些情況下?lián)碛信c制造商相同甚至更大的權(quán)力,將伙伴關(guān)系納入合作廣告協(xié)調(diào);Chutani等及Karray等,將模型擴(kuò)展至多個(gè)制造商和多個(gè)零售商的情形,研究了供應(yīng)鏈動(dòng)態(tài)合作策略。

    綜上所述,關(guān)于供應(yīng)鏈廣告的現(xiàn)有文獻(xiàn)大都研究傳統(tǒng)廣告對供應(yīng)鏈的影響,綜合考慮大數(shù)據(jù)背景下雙渠道供應(yīng)鏈廣告動(dòng)態(tài)合作策略較少。鑒于此,本文研究大數(shù)據(jù)背景下,供應(yīng)商投放計(jì)算廣告,進(jìn)行大數(shù)據(jù)營銷,并借鑒經(jīng)典Nerlove-Arrow模型,將消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率設(shè)定為狀態(tài)變量,構(gòu)建大數(shù)據(jù)背景下動(dòng)態(tài)廣告微分博弈模型,研究分散模式、集中決策模式和契約模式下的最優(yōu)決策問題,為大數(shù)據(jù)環(huán)境下投入計(jì)算廣告的供應(yīng)鏈雙渠道協(xié)調(diào)提供一定的指導(dǎo)意義。

    二、 問題描述與基本假設(shè)

    (一)問題描述

    考慮由單一供應(yīng)商(S)和單一零售商(R)組成的供應(yīng)鏈系統(tǒng),生產(chǎn)銷售一種固定生命周期的產(chǎn)品,供應(yīng)商投入計(jì)算廣告,進(jìn)行大數(shù)據(jù)營銷,與此同時(shí)收集到的消費(fèi)者偏好信息用以質(zhì)量改進(jìn)。零售商通過傳統(tǒng)渠道進(jìn)行銷售,同時(shí)供應(yīng)商開拓網(wǎng)上直銷渠道,假設(shè)零售商在供應(yīng)鏈中占主導(dǎo)地位,供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    由圖2和圖3可知,契約協(xié)調(diào)機(jī)制下的消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率高于分散狀態(tài)下的消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率,契約機(jī)制下的供應(yīng)商收益、零售商收益均高于分散狀態(tài)下的相應(yīng)收益。

    圖4 契約下供應(yīng)商和零售商利潤隨σs和σr的變化趨勢

    圖4驗(yàn)證了命題4的正確性,說明供應(yīng)鏈成員的利潤隨著渠道權(quán)利的增大而增大。圖4是契約下供應(yīng)商和零售商獲得的利潤隨σs和σr的變化趨勢,x軸、y軸分別為供應(yīng)商和零售商在供應(yīng)鏈渠道中的影響力和相對的談判議價(jià)能力,z軸為供應(yīng)商和零售商在契約機(jī)制下各自的利潤,由圖4可說明供應(yīng)鏈成員的利潤隨著渠道權(quán)利的增大而增大。

    表1給出了不同傳統(tǒng)渠道新增市場份額占雙渠道比例下的最優(yōu)契約參數(shù)及供應(yīng)商和零售商最優(yōu)收益變化。例如當(dāng)傳統(tǒng)渠道新增市場份額占雙渠道比例η=0.36時(shí),此時(shí)由聯(lián)合協(xié)調(diào)契約的充分條件,可解得零售商的廣告合作比例及質(zhì)量改進(jìn)參與程度為0.35、0.35。此時(shí)協(xié)調(diào)前的供應(yīng)商和零售商最優(yōu)利潤分別為7567.83元和6428.103元,協(xié)調(diào)后的供應(yīng)商和零售商最優(yōu)利潤分別為7823.66元和7003.71元,由此可見通過聯(lián)合契約協(xié)調(diào)可以明顯增加供應(yīng)鏈成員企業(yè)利潤,并且供應(yīng)鏈的總體利潤也從13995.94元變?yōu)?4827.36元,供應(yīng)鏈系統(tǒng)帕累托改進(jìn)明顯。

    六、 結(jié)語

    文章針對大數(shù)據(jù)背景下單一供應(yīng)商和零售商組成的雙渠道供應(yīng)鏈,考慮供應(yīng)商在大數(shù)據(jù)背景下投入計(jì)算廣告及質(zhì)量努力水平對消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率的影響,構(gòu)建了消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率變化的微分方程和網(wǎng)上直銷渠道、傳統(tǒng)渠道的不同需求函數(shù),在這種情況下并通過Stackelberg博弈比較了分散決策模式和集中決策模式下供應(yīng)商的最優(yōu)計(jì)算廣告投入水平、最優(yōu)質(zhì)量努力水平和最優(yōu)收益,發(fā)現(xiàn)集中決策模式下的供應(yīng)鏈?zhǔn)找婷黠@優(yōu)于分散決策情形。通過契約機(jī)制設(shè)計(jì)使得分散決策模式下的最優(yōu)計(jì)算廣告投入水平、質(zhì)量努力水平等于集中決策模式下最優(yōu)計(jì)算廣告投入水平及質(zhì)量努力水平,使之等于集中決策時(shí)的供應(yīng)鏈整體最優(yōu)收益,以實(shí)現(xiàn)雙渠道供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)的最終目的。因此本文設(shè)計(jì)了成本共擔(dān)契約、利潤分享契約,通過契約參數(shù)設(shè)計(jì)可以實(shí)現(xiàn)雙渠道協(xié)調(diào),實(shí)現(xiàn)雙渠道供應(yīng)鏈的整體收益最優(yōu)化。最后通過算例仿真驗(yàn)證了文章相關(guān)結(jié)論。

    另外,文章考慮的是單一供應(yīng)商和零售商的大數(shù)據(jù)背景下計(jì)算廣告投入水平及質(zhì)量努力水平對消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率的影響,在此基礎(chǔ)上建立的微分對策模型,研究對象為單一品種的兩級供應(yīng)鏈雙渠道動(dòng)態(tài)合作廣告協(xié)調(diào),因此如何考慮多品種的多級供應(yīng)鏈的雙渠道動(dòng)態(tài)合作廣告協(xié)調(diào)機(jī)制將是下一步值得研究的方向。同時(shí),大數(shù)據(jù)背景下的互聯(lián)網(wǎng)廣告與傳統(tǒng)廣告很多情況下是并存的,下一步可綜合考慮這兩種情形。

    參考文獻(xiàn):

    [1]Lynch C. Big data: How do your data grow?[J]. Nature,2008,455(7209):28-29.

    [2]紀(jì)文迪,王曉玲,周傲英.廣告點(diǎn)擊率估算技術(shù)綜述[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2013(3):2-14.

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