利用消費者瀏覽行為識別品牌競爭關(guān)系研究

劉洪偉，梁周揚，左妹華,2，陸 丹，范夢婷，何銳超

（1. 廣東工業(yè)大學 管理學院，廣東 廣州 510520；2. 惠州學院 建筑與土木工程學院，廣東 惠州 516007）

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及、手機網(wǎng)民規(guī)模的增長及物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，電子商務(wù)領(lǐng)域消費群體的數(shù)量逐年增加[1]；同時，由于電商平臺進入門檻、運維成本、產(chǎn)品展示成本[2-3]及搜索成本低[4-5]，各品牌零售商群體不斷涌入電子商務(wù)平臺. 相較于實體店而言，消費者在電商平臺進行品牌間及品牌內(nèi)產(chǎn)品對比的成本極大縮減，使線上各品牌間及品牌內(nèi)產(chǎn)品的競爭異常激烈. 各生產(chǎn)企業(yè)要在殘酷的競爭環(huán)境中立于不敗之地，需客觀地分析和理解在線消費者的搜索和選擇行為，從而有效地識別消費個體的潛在需求，并及時改進其品牌的網(wǎng)絡(luò)營銷方式. 然而，由于在線消費群體體量龐大，要想有效識別個體消費者的潛在需求實屬不易. 但因電商平臺產(chǎn)品展示成本低，大多品牌通過加長產(chǎn)品線來保留原有消費者同時吸引潛在消費者. 采用該營銷方式的后果是導致各品牌內(nèi)產(chǎn)品存在嚴重的長尾現(xiàn)象[6]，同一品牌內(nèi)產(chǎn)品數(shù)量較多會增加品牌內(nèi)各產(chǎn)品之間同質(zhì)化競爭. 綜上，由于電商平臺特有的屬性，在線零售產(chǎn)品無論是在品牌間還是品牌內(nèi)都存在異常激烈的競爭關(guān)系[7]. 因此，如何根據(jù)消費者客觀的品牌瀏覽行為有效識別品牌間及品牌內(nèi)潛在的競爭關(guān)系，將會是企業(yè)戰(zhàn)略管理及產(chǎn)品供應(yīng)鏈決策領(lǐng)域值得關(guān)注的核心問題.

電商平臺的興起，將原有小型市場整合成大市場. 以京東平臺2016年3月份消費者瀏覽行為的數(shù)據(jù)為例，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，平均每類產(chǎn)品中包含77個品牌、2 969種產(chǎn)品. 然而，現(xiàn)有文獻在分析品牌競爭關(guān)系時，普遍存在樣本量小的問題，從而導致不能全面識別如此龐大市場中的品牌競爭關(guān)系. 樣本量小主要是由數(shù)據(jù)收集方式導致，如Erdem[8]采用掃描儀面板數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)采集，而掃描儀面板數(shù)據(jù)需要重復(fù)購買，使其不適合分析耐用消費品. DeSarbo等[9]采用調(diào)查數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)收集，調(diào)查數(shù)據(jù)受到受訪消費者認知能力的限制，不太可能記住考慮購買的所有產(chǎn)品. 因此，在大型競爭市場下，需尋找新的數(shù)據(jù)源才能全面識別品牌競爭關(guān)系，部分學者開始采用消費者瀏覽行為數(shù)據(jù)來分析產(chǎn)品競爭關(guān)系，如DeSarbo等[9]及Grewal[10]采用考慮集信息，Kim等[11]采用聚合在線搜索信息，Netzer等[12]采用論壇中的帖子，Kim等[13]采用消費者在線瀏覽信息揭示產(chǎn)品間的競爭關(guān)系.但在實證分析時，其產(chǎn)品數(shù)量最多為169個[12]，品牌個數(shù)為30個[12]. 由于消費者瀏覽行為數(shù)據(jù)相較于調(diào)查數(shù)據(jù)及掃描儀面板數(shù)據(jù)而言具有數(shù)據(jù)收集快、成本低的優(yōu)點且能客觀地反映消費者的潛在偏好. 因此，本研究擬從消費者瀏覽行為數(shù)據(jù)的角度分析品牌競爭關(guān)系. 與以往研究相比，本文的創(chuàng)新之處在于采用大數(shù)據(jù)進行分析，為了簡化研究問題，提出采用2階段識別品牌非對稱競爭關(guān)系. 首先，統(tǒng)計同類產(chǎn)品的品牌數(shù)，根據(jù)消費者的瀏覽行為數(shù)據(jù)構(gòu)建品牌間競爭關(guān)系的二元矩陣，使品牌間非對稱競爭關(guān)系可視化；其次，基于識別出的品牌細分市場，選擇某一品牌，對該品牌內(nèi)產(chǎn)品間同質(zhì)化競爭狀況進行識別.

本文將從以下幾方面進行闡述：首先，從實際數(shù)據(jù)出發(fā)，說明采用大數(shù)據(jù)進行品牌競爭識別的必要性；其次，構(gòu)建消費者個體的品牌考慮集，根據(jù)個體考慮集建立品牌與品牌間的二元非對稱矩陣，隨后，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[14-15]的方法使品牌間非對稱競爭關(guān)系可視化；再次，根據(jù)品牌非對稱競爭網(wǎng)絡(luò)圖，挑選某一細分市場的品牌，對該品牌內(nèi)產(chǎn)品同質(zhì)化競爭強度較大的關(guān)系進行識別；最后，對本研究的結(jié)論、創(chuàng)新點，未來研究方向進行簡要闡述.

1 大數(shù)據(jù)分析的需求

分析品牌間競爭及品牌內(nèi)產(chǎn)品同質(zhì)化競爭任務(wù)的主要挑戰(zhàn)是同類產(chǎn)品中品牌及產(chǎn)品的數(shù)量不斷增加. 以往研究在分析品牌競爭關(guān)系時，其主要局限在于選擇少數(shù)先驗的產(chǎn)品，如DeSarbo[9]研究中的10輛汽車或Kim等[11]研究中的62臺攝像機. 但京東平臺在線瀏覽行為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計顯示，該平臺銷售的每類產(chǎn)品的品牌數(shù)少則幾十種，多則100多種，而產(chǎn)品數(shù)則多達數(shù)千種. 因此，在分析和識別大型市場的競爭結(jié)構(gòu)時，是否有必要考慮更多的產(chǎn)品，還是僅僅考慮部分代表性的品牌或產(chǎn)品就足夠？為了分析該問題，本文通過對京東官方公布的用于大數(shù)據(jù)競賽的數(shù)據(jù)集進行挖掘，該數(shù)據(jù)集包含了該平臺2016年3月份消費者瀏覽的8類產(chǎn)品脫敏的點擊流數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)集由25 916 378條記錄組成，描述了96 087個獨特的用戶序貫瀏覽8類產(chǎn)品、數(shù)百個品牌的23 753種商品. 具體點擊流數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計表如表1所示，該表統(tǒng)計了每類產(chǎn)品瀏覽的用戶數(shù)、瀏覽記錄、品牌數(shù)、購買量、點擊記錄及購買轉(zhuǎn)化率. 其中，消費者的瀏覽記錄由6個部分構(gòu)成，分別為瀏覽產(chǎn)品詳情頁、加入購物車、刪除購物車、下單、關(guān)注及點擊. 京東平臺是中國2大B2C在線零售網(wǎng)站之一，網(wǎng)站的數(shù)據(jù)涵蓋了中國受歡迎的耐用消費品及易耗品，代表了廣泛的產(chǎn)品類別，由于第7類和第8類產(chǎn)品的購買次數(shù)較少，所以本文在市場特征統(tǒng)計時只分析前6個類別的品牌及產(chǎn)品數(shù)，以確定每個類別的競爭品牌和產(chǎn)品數(shù)量、市場集中度、每個產(chǎn)品的平均市場份額、單一銷量最大產(chǎn)品的市場份額、前50種產(chǎn)品的累計市場份額、前50種產(chǎn)品中包含的品牌數(shù)量及市場包含產(chǎn)品數(shù)最多的品牌及產(chǎn)品數(shù)，具體統(tǒng)計結(jié)果如表2所示.

通過表2可知，被分析的京東平臺零售市場每類產(chǎn)品平均包含84種品牌，每個品牌平均包含3 435種產(chǎn)品. 使用Herfindahl-Hirschman指數(shù)(HHI)[16]來衡量市場競爭激烈的程度，發(fā)現(xiàn)所有類別產(chǎn)品的HHI值都小于100，表明該平臺競爭環(huán)境非常激烈. 通過對每類銷量產(chǎn)品的市場份額進行統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，在每類產(chǎn)品市場中，最暢銷的產(chǎn)品市場份額平均值為3%.更重要的是，如果在分析產(chǎn)品市場競爭結(jié)構(gòu)時僅限于銷售額排名前50的產(chǎn)品(就市場份額而言)，則大約50%的在售產(chǎn)品和70%的競爭品牌將不予考慮.

表 1 京東平臺2016年3月點擊流數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計表1)Tab.1 Descriptive statistics of click stream data in JD.com in March in 2016

表 2 6類產(chǎn)品的市場特征1)Tab.2 Market characteristics of six kinds of products

然而，現(xiàn)有研究在分析品牌競爭關(guān)系時，大都從實證的角度，僅選擇10個[9]甚至62個[11]先驗產(chǎn)品進行市場結(jié)構(gòu)分析，選擇小樣本將排除大部分在售產(chǎn)品的市場競爭關(guān)系，從而使得研究結(jié)果的普適性較弱.一方面，如果樣本僅選擇排名前50的產(chǎn)品，那么對于產(chǎn)品排名不在前50名的小型制造商(例如新推出的品牌，奢侈品牌和小眾品牌的制造商)來說，該研究結(jié)果對其產(chǎn)品的市場結(jié)構(gòu)分析沒有借鑒意義；另一方面，如果分析僅選擇少數(shù)先驗的產(chǎn)品，那么對于產(chǎn)品排名在前50的大公司而言，其管理人員在借鑒現(xiàn)有研究進行實踐時，可能會對競爭形勢得出錯誤的判斷，因為不斷發(fā)展的小型制造商的競爭威脅將會長時間未被發(fā)掘. 綜上，為了能更清晰、全面地識別品牌及產(chǎn)品的市場競爭結(jié)構(gòu)，有必要采用大數(shù)據(jù)進行分析，即對京東平臺收集的數(shù)據(jù)而言，要求品牌數(shù)在40以上，產(chǎn)品數(shù)在2 200以上. 傳統(tǒng)的小樣本分析方法對于包含幾千種產(chǎn)品的市場來說不可行[12]. 因此，本文提出從數(shù)據(jù)挖掘的角度，采用兩階段品牌競爭模型來全面分析品牌間及品牌內(nèi)產(chǎn)品同質(zhì)化競爭關(guān)系.

2 方法描述與實例分析

對于包含少量產(chǎn)品的市場，可以通過將點映射到二維空間來相對容易地識別競爭性市場結(jié)構(gòu)，其中每個點代表單個產(chǎn)品. 然而，當競爭產(chǎn)品的數(shù)量急劇增加時，通過二維空間可視化的圖形形成一團密集的點，使得映射出的競爭關(guān)系難以識別[12]. 雖然采用三維空間可減少這種影響[9]，但三維表示的圖像變得相當復(fù)雜且不利于解讀. 為了解決大數(shù)據(jù)分析時出現(xiàn)的圖像難以識別的問題，本文提出兩階段品牌競爭分析模型，該模型的第一階段采用加權(quán)網(wǎng)絡(luò)[17]識別出相互競爭的品牌；第二階段選擇某一細分市場分析其強度較大的產(chǎn)品間的非對稱競爭[18]關(guān)系.該方法的具體實施過程包括以下4個階段，如圖1所示.

圖 1 兩階段品牌競爭模型操作流程Fig.1 The operating process of two-stage brand competition model

2.1 數(shù)據(jù)采集

根據(jù)消費者的在線瀏覽行為，收集其點擊流數(shù)據(jù)，為詳細說明具體操作流程，以京東平臺3月份第3類產(chǎn)品的瀏覽行為數(shù)據(jù)為例，共收集40 076名用戶瀏覽82個品牌、2 317個產(chǎn)品的3 320 444條點擊流數(shù)據(jù)，選第3類產(chǎn)品進行分析的原因是該類產(chǎn)品的市場特征值與整個市場的均值較為接近，因此，第3類產(chǎn)品對京東平臺的整體競爭狀況具有一定的代表性.除此以外，數(shù)據(jù)集還可從任何提供廣泛消費者瀏覽行為數(shù)據(jù)的其他網(wǎng)站獲得，此類網(wǎng)站包括在線零售商網(wǎng)站、產(chǎn)品和價格比較網(wǎng)站及產(chǎn)品評論網(wǎng)站等.

2.2 聯(lián)合考慮矩陣構(gòu)建

針對收集的消費者瀏覽行為的點擊流數(shù)據(jù)，構(gòu)建以個體為單位的考慮集[19-20]，即進行數(shù)據(jù)的初步處理時，以消費者為中心匯總其瀏覽品牌(產(chǎn)品)的行為數(shù)據(jù). 而聯(lián)合考慮集則表示在特定情況下，認為彼此可進行替代的品牌(產(chǎn)品)組合的消費者數(shù)量. 該集合一旦構(gòu)建，則可用其揭示競爭性市場結(jié)構(gòu)[21-22]，假設(shè)消費者i訪問的品牌集合表示為Bi，則Bi應(yīng)是該類產(chǎn)品所有品牌集合B的子集，當集合Bi由(B1,B2,B3,B1,B3)構(gòu)成時，則表示該消費者i在進行某類產(chǎn)品搜索時，先瀏覽了B1品牌，隨后瀏覽了B2品牌，進而瀏覽了B3品牌，而后又瀏覽B1及B3品牌. 根據(jù)共生原理[23]可知，對于消費者i而言，其認為B1、B2和B3品牌存在一定的競爭關(guān)系. 同理，如果消費者i在線瀏覽過的產(chǎn)品集合表示為Pi，當集合Pi由(P1,P2,P3,P1,P3)構(gòu)成時，則表示對消費者i而言，其認為P1、P2和P3產(chǎn)品間存在一定的競爭關(guān)系. 當將所有消費者的在線瀏覽行為進行聚合，則可得到市場上所有在售品牌及產(chǎn)品間的二元競爭關(guān)系矩陣N，即聯(lián)合考慮矩陣.

具體而言，在該矩陣中，Njk表示將品牌(產(chǎn)品)j和k一起考慮的消費者的數(shù)量，其數(shù)學表達式如式(1)所示.

式(1)中I表示瀏覽該品牌(產(chǎn)品)的所有消費者集合，i表示某一特定的消費者個體，如在消費者i的品牌(產(chǎn)品)考慮集Bi(Pi)中包含品牌(產(chǎn)品)j，則有Lij=1；如在消費者i的考慮集Bi(Pi)中不包含品牌或產(chǎn)品j，則有Lij=0. 同理，如在消費者i的品牌(產(chǎn)品)考慮集Bi(Pi)中包含品牌(產(chǎn)品)k，則有Lik=1；否則Lik=0.

表 3 構(gòu)建消費者個體考慮集Tab.3 Coustructing consumer individual consideration set

表 4 構(gòu)建聯(lián)合對稱考慮集Tab.4 Constructing a joint symmetric consideration set

表 5 構(gòu)建聯(lián)合非對稱考慮集Tab.5 Constructing a joint asymmetric consideration set

2.3 可視化品牌間非對稱競爭關(guān)系

根據(jù)非對稱聯(lián)合考慮集的構(gòu)建思路，以消費者瀏覽的品牌為單位，構(gòu)建品牌間非對稱二元矩陣，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[14-15]的方法進行非對稱關(guān)系的可視化. 本研究在研究可視化品牌間及品牌內(nèi)競爭關(guān)系時均采用具有分辨率參數(shù)的Louvain社區(qū)檢測法[24-25]來實現(xiàn)，選擇該方法進行市場結(jié)構(gòu)可視化的原因是相較于K-means聚類方法而言，該方法不需提前確定具體分類的個數(shù)[24]，因此，識別出的競爭狀況更客觀. 此外，采用該方式進行可視化的另一個優(yōu)勢是，識別出的各社區(qū)間區(qū)分度較高[25].

在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，對象(品牌間非對稱競爭分析時為品牌)被稱為頂點或者節(jié)點，各頂點間通過邊連接，表示頂點之間存在競爭關(guān)系，若兩種品牌間不存在競爭關(guān)系則該品牌間無邊相連. 在本文提出的方法中，兩種品牌間的競爭關(guān)系用品牌在消費者考慮集合中的共存表示[12,23]. 如同類產(chǎn)品不同品牌更頻繁共現(xiàn)，則代表這兩種品牌間存在更強的競爭關(guān)系，在可視化過程中則用更粗的箭頭表示. 考慮品牌競爭關(guān)系的非對稱性，采用有向邊表示，B品牌對A品牌的競爭強度的大小則由A指向B的箭頭粗細表示，A品牌對B品牌的競爭強度的大小則由B指向A的箭頭粗細表示. 圖2表示根據(jù)所提方法，將京東平臺第3類產(chǎn)品的所有品牌分為3個細分市場，為了能更清晰地對各細分市場進行區(qū)分，本文分別采用綠色、橙色和紫色來進行表示. 其中，頂點的大小表示相對應(yīng)品牌的市場份額，頂點內(nèi)的數(shù)字則表示該品牌所對應(yīng)的代號.

圖 2 品牌間非對稱競爭關(guān)系網(wǎng)Fig.2 Asymmetric competition network intra-brands

2.4 識別品牌內(nèi)非對稱競爭關(guān)系

根據(jù)識別出的品牌間競爭關(guān)系，隨機挑選某一細分市場來分析品牌內(nèi)各產(chǎn)品之間的競爭大小. 以橙色的細分市場為例，選取市場份額占該類細分市場較高的品牌來分析其產(chǎn)品內(nèi)的競爭關(guān)系，通過分析發(fā)現(xiàn)代號為235、269及885這3個品牌的市場份額占該類細分市場的91%，說明這3個品牌的市場競爭強度比該細分市場其他品牌間的競爭要激烈. 接下來，用品牌間競爭關(guān)系識別的方法可視化品牌內(nèi)產(chǎn)品間的非對稱競爭關(guān)系，具體可視化結(jié)果如圖3所示. 圖3中每個頂點代表一個產(chǎn)品，頂點內(nèi)的第一個數(shù)字代號表示產(chǎn)品，第二個數(shù)字代號表示該產(chǎn)品相對應(yīng)的品牌. 箭頭的大小表示非對稱競爭的權(quán)重，雙向箭頭表示兩個產(chǎn)品相互間都存在競爭關(guān)系，出向箭頭表示只受其他產(chǎn)品的威脅、本身對其他產(chǎn)品不能構(gòu)成威脅. 圖3中一共有5種顏色的箭線，表示在該細分市場中主要有5組相互間存在競爭關(guān)系的產(chǎn)品，在這5組競爭關(guān)系的產(chǎn)品中，有3組產(chǎn)品間的競爭關(guān)系是在同一品牌內(nèi)(如圖3中的綠色品牌885、紅色品牌235以及紫色品牌269)，有2組產(chǎn)品的競爭關(guān)系存在于不同品牌之間(如淺藍色的競爭產(chǎn)品7和24屬于235品牌, 而產(chǎn)品1和27則屬于品牌269；棕色的競爭產(chǎn)品29屬于品牌885，而產(chǎn)品14則屬于品牌235). 因此，對于尋找到了細分市場的品牌而言，提高其品牌競爭力的首要任務(wù)是優(yōu)化品牌內(nèi)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的長度，以便減少該品牌內(nèi)產(chǎn)品間的相互競爭強度，從而有利于該品牌的生產(chǎn)企業(yè)節(jié)約生產(chǎn)成本，優(yōu)化企業(yè)的資源配置，提升品牌的綜合競爭能力.

圖 3 品牌內(nèi)非對稱競爭關(guān)系網(wǎng)Fig.3 Asymmetric competition network inter-brands

3 結(jié)論

有效識別品牌間及品牌內(nèi)同質(zhì)化產(chǎn)品競爭關(guān)系的重要性不言而喻，然而，現(xiàn)有研究方法在大型市場中全面分析競爭關(guān)系的能力有限，而這些市場正變得越來越普遍，典型的同類生活消費品市場可能包含上百個品牌和幾千種可相互替代的產(chǎn)品. 本文通過開發(fā)一種新方法來擴展競爭分析研究的范圍，該方法使用點擊流數(shù)據(jù)，在包含2 000多種產(chǎn)品的大型生活消費品類別中創(chuàng)建品牌競爭市場的可視化與品牌內(nèi)同質(zhì)化產(chǎn)品競爭市場的兩階段可視化，從而為企業(yè)的品牌戰(zhàn)略決策其尋找細分市場提供了一個研究的新視角.

本研究的主要做了3方面的創(chuàng)新：(1) 利用京東平臺的消費者瀏覽記錄，通過各類產(chǎn)品的市場特征數(shù)據(jù)，證明在線大型消費品市場中采用大數(shù)據(jù)進行品牌及產(chǎn)品競爭關(guān)系分析的必要性；(2) 建立品牌及產(chǎn)品同質(zhì)化競爭關(guān)系可視化的兩階段二維映射模型，該模型相對于傳統(tǒng)的聚類模型而言，能夠更清晰地展示各競爭性品牌及產(chǎn)品的邊界；(3) 本研究利用消費者瀏覽行為的點擊流數(shù)據(jù)，從需求方的角度客觀地分析品牌及產(chǎn)品同質(zhì)化競爭關(guān)系，與其他調(diào)查數(shù)據(jù)相比本研究的結(jié)果更客觀，與面板交易數(shù)據(jù)相比本研究的結(jié)果更有可預(yù)見性.

本研究采用消費者瀏覽行為的考慮集數(shù)據(jù)分析品牌間及品牌內(nèi)競爭關(guān)系，在指標衡量時沒有仔細考量消費者各個具體行為數(shù)據(jù)所反映的品牌競爭關(guān)系，如操作行為中的瀏覽與關(guān)注以及加入購物車所反映的品牌競爭關(guān)系的強弱不一致，但在本文全部以統(tǒng)一權(quán)重予以考量，未來研究可針對不同的行為給予不同的權(quán)重.