融入直播方式的電商供應(yīng)鏈最優(yōu)決策研究

申 彥，敬露藝，袁 圓 （江蘇大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013）

0 引言

近年來，隨著直播的出現(xiàn)，“電商+直播”的模式逐漸開始發(fā)展。與傳統(tǒng)電商模式不同的是，直播模式下的電商將商品信息由原來的圖片或視頻展示轉(zhuǎn)變到現(xiàn)在的直播演示，以主播親自體驗商品的方式讓消費者更好的全方位了解商品，在很大程度上刺激了消費者的購買欲望，直播電商模式愈加受到消費者的青睞。

電商銷售模式的興起不僅受到來自民眾與業(yè)界的關(guān)注，還成為了學(xué)術(shù)界的研究熱點。當(dāng)前不少學(xué)者在電商供應(yīng)鏈決策問題上展開了深入研究。He等分析了三種在線銷售模式，通過博弈模型分析TSC及成員的最優(yōu)銷售模式和定價決策。Zhong等基于Stackelberg理論研究電商商城和物流兩階段物流服務(wù)供應(yīng)鏈，制定利潤分配的契約，通過物流服務(wù)與供應(yīng)鏈之間合作達(dá)到利潤最優(yōu)。He等考慮電商供應(yīng)鏈中雙渠道LSS競爭問題，研究發(fā)現(xiàn)，零售商價格的高低取決于物流的優(yōu)質(zhì)問題。田晨等研究了制造商對銷售模式選擇以及平臺物流模式，研究發(fā)現(xiàn)，制造商選擇不同的平臺模式取決于平臺是否提供物流服務(wù)。Qin等分析了電商中物流服務(wù)共享的影響，研究表明若市場潛力和服務(wù)水平較低時，會出現(xiàn)平臺與賣方雙贏局面，當(dāng)市場潛力和服務(wù)水平較高時，會出現(xiàn)平臺與賣方雙輸局面，當(dāng)服務(wù)水平和市場潛力處于中等情況時，會出現(xiàn)雙贏的局面。肖迪、方慧敏等在電商平臺賦能情況下，對信息不對稱進(jìn)行研究。研究表明平臺型電商通過設(shè)計混合分離策略來激勵零售商訂購數(shù)量，若零售商通過其他渠道訂購數(shù)量越高時，平臺型電商的分離策略可以提高零售商的訂貨量，反之則使用混合策略。Chen等對平臺收益進(jìn)行分析，研究表明廣告模式占有比例決定平臺收益，考慮在廣告高比例時，平臺上匹配概率高低對平臺的影響。士明軍、王勇等研究了電商—物流—平臺之間的決策，研究表明在不同的市場能力結(jié)構(gòu)下，各主體投入決策的改變會對另外兩個主體造成不一致的影響。Wei等從顧客接受度角度出發(fā)，構(gòu)建了制造商和零售商博弈模型，以增加零售商的利潤流來提高制造商的盈利能力。洪定軍、范建昌等分析了電商供應(yīng)鏈系統(tǒng)的最優(yōu)決策問題，研究發(fā)現(xiàn)分散決策偏離會使系統(tǒng)利潤受到損失。Wang等研究了制造商和第三方電子商務(wù)平臺組成的電商供應(yīng)鏈，結(jié)果表明利他偏好有利于提高制造商的銷售水平和銷售量。

綜上可知，針對電商供應(yīng)鏈決策問題，學(xué)者從供應(yīng)鏈利益、消費者受益度、收益共享契約等方面均做了相關(guān)研究，然而當(dāng)前研究范圍局限于傳統(tǒng)電商的供應(yīng)鏈管理，對于直播模式下的電商供應(yīng)鏈涉及較少。

基于此，本文在融入直播方式背景下，構(gòu)建“供應(yīng)商—直播方零售—消費者”與“供應(yīng)商—直播方代理—消費者”兩種直播電商供應(yīng)鏈模型，分別進(jìn)行博弈與均衡分析，以期求得供應(yīng)鏈的最優(yōu)決策。當(dāng)前直播電商模式主要分為兩種，一種是直播方從供應(yīng)商處批發(fā)商品，再借助直播平臺進(jìn)行直播帶貨，即直播方充當(dāng)零售商的角色，如抖音平臺里的部分直播方。另一種是供應(yīng)商與直播方進(jìn)行合作，直播方在直播平臺上為其代銷商品，商品價格由供應(yīng)商決定，直播方不參與決策，這種模式常見于淘寶、天貓等平臺。

1 模型構(gòu)建

表1 符號說明

1.1 “供應(yīng)商—直播方零售—消費者”模型?！肮?yīng)商—直播方零售—消費者”模式如圖1所示，簡稱“直播方零售”模式。其中，供應(yīng)商為主導(dǎo)者。供應(yīng)商以批發(fā)價格ω將商品銷售給直播方，直播方再通過直播平臺以價格p銷售給消費者，消費者的支付意愿應(yīng)高于商品銷售價格，消費者才會選擇去購買，設(shè)支付意愿為δ，即當(dāng)δ-p>0時，消費者會選擇購買。同時直播方還需向直播平臺支付交易費用，單位商品的交易費用為cp。

圖1 供應(yīng)商—直播方零售—消費者模型

則消費者需求函數(shù)為：

考慮到在實際情況中，消費者存在退貨的行為，因此假設(shè)消費者退貨函數(shù)為R=kq，其中k為商品的退貨率，直播方對消費者提供全價退款，由于供應(yīng)鏈成員企業(yè)能承受的消費者退貨率不會超過50%。因此，假設(shè)k<0.5。

直播方的利潤函數(shù)為：

供應(yīng)商的利潤函數(shù)為：

1.2 “供應(yīng)商—直播方代理—消費者”模型。“供應(yīng)商—直播方代理—消費者”模式如圖2所示，簡稱“直播方代理”模式。其中，供應(yīng)商為主導(dǎo)者。供貨商與直播方簽訂合同，直播方作為代理商僅為其代銷商品且不參與決策，由供應(yīng)商直接向消費者發(fā)貨。銷售價格由供應(yīng)商決定，供應(yīng)商按照商品售價的一定比例向直播方支付傭金，設(shè)傭金為ξp，ξ為傭金比例系數(shù)，0<ξ<1。供應(yīng)商還需向直播方支付坑位費用，參考邢鵬等研究，設(shè)坑位費為T。由供應(yīng)商向直播平臺支付交易費用，單位商品的交易費用為cp。

圖2 供應(yīng)商—直播方代理—消費者模型

消費者需求函數(shù)為：

在該模式下，同樣存在消費者退貨現(xiàn)象，假設(shè)消費者退貨函數(shù)為R=kq，其中k為商品的退貨率，供應(yīng)商對顧客退貨提供全價退款。

供貨商的利潤函數(shù)則為：

直播方的利潤函數(shù)為：

2 模型決策

2.1 “直播方零售”模式下Stackelberg模型。在分散決策的情形下，該供應(yīng)鏈實行供應(yīng)商主導(dǎo)的Stackelberg博弈，供應(yīng)商作為主導(dǎo)者，直播方作為跟隨者。供應(yīng)商決定批發(fā)價格，直播方?jīng)Q定商品銷售價格與服務(wù)滿意度。通過逆向求解法，對博弈過程中的決策變量均衡解進(jìn)行計算。

命題1：在此決策方式下，供應(yīng)鏈最優(yōu)決策為：

此時可以求得直播方和供應(yīng)商在分散決策下的利潤分別為：

2.2 “直播方代理”模式下的Stackelberg模型。在分散決策的情形下，該供應(yīng)鏈實行供應(yīng)商主導(dǎo)的Stackelberg博弈，供應(yīng)商作為主導(dǎo)者，直播方作為跟隨者。供應(yīng)商決定銷售價格，直播方?jīng)Q定服務(wù)滿意度。通過逆向求解法，對博弈過程中的決策變量均衡解進(jìn)行計算。

命題2：在此決策方式下，供應(yīng)鏈最優(yōu)決策為：

此時可以求得直播方和供應(yīng)商在分散決策下的利潤分別為：

3 均衡解性質(zhì)分析

針對兩種模式下的模型，對上述求得的均衡解進(jìn)行分析，旨在得到一定的規(guī)律和管理啟示。

命題3 在“直播方零售”的模式下，商品的最優(yōu)銷售價格、批發(fā)價以及直播方的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度、供應(yīng)商和直播方利潤均與商品退貨率呈負(fù)相關(guān)。

命題3表明在“直播方零售”的模式下，隨著退貨率的提高，直播方將通過降低服務(wù)成本來彌補(bǔ)退貨造成的損失，采取降低商品售價的手段來刺激銷量的提升。由于退貨率的上升影響著整個供應(yīng)鏈的供需情況，處于上游的供應(yīng)商也因此受到影響，不得不降低批發(fā)價格。越高的退貨率導(dǎo)致供應(yīng)商、直播方的利潤越低，不利于供應(yīng)鏈的良好發(fā)展。對此，降低商品的退貨率是十分有必要的。導(dǎo)致消費者退貨的因素常常與直播方對商品的夸大宣傳、商品的品質(zhì)有關(guān)，因此，直播方在講解商品時應(yīng)做到實事求是，拒絕虛假宣傳、過度宣傳，而供應(yīng)商應(yīng)嚴(yán)格把控商品的質(zhì)量，從源頭上降低退貨的風(fēng)險。

命題4 在“直播方代理”的模式下，商品的最優(yōu)銷售價格、直播方最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度、直播方利潤均與傭金比例呈正相關(guān)，供應(yīng)商利潤與傭金比例呈負(fù)相關(guān)。

命題4表明在“直播方代理”模式下，當(dāng)傭金比例增加時，供應(yīng)商為保證自身利益，會通過提高銷售價格來彌補(bǔ)成本的增加。同時也說明供應(yīng)商愿意花費更多的直播營銷成本去提升商品的銷量，對直播方的服務(wù)質(zhì)量努力程度有了更高的要求。整體上來說，傭金比例的提升有利于直播方，但會導(dǎo)致供應(yīng)商利潤的下降。所以一般情況下，傭金比例都較低，如在“淘寶”平臺上，供應(yīng)商支付給直播方的傭金比例往往低于20%。因此，直播方主要依靠賣出更多的商品賺取利潤。

4 算例分析

為更直觀的分析在“直播方零售”模式下，退貨率、消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對均衡解的影響。在“直播方代理”模式下，傭金比例系數(shù)、消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對均衡解的影響。假設(shè)“直播方零售”模型中的參數(shù)取值如下：d=10，c=0.1；假設(shè)“直播方代理”模型中的參數(shù)取值如下：d=10，k=0.2，c=0.1，T=1。

4.1 “直播方零售”模式下退貨率對均衡解的影響。根據(jù)以上的參數(shù)賦值和模型假設(shè)，取消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)t=0.5，退貨率k的取值范圍為(0,0.5)，結(jié)果如圖3、圖4所示：

圖3 退貨率對均衡解的影響

圖4 退貨率對各主體利潤的影響

由圖3可知，最優(yōu)銷售價格、批發(fā)價格與直播的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度均與退貨率呈負(fù)相關(guān)，該結(jié)論與命題3一致，由于退貨率的提升，直播方的損失進(jìn)一步擴(kuò)大，為減小退貨帶來的損失，直播方不得不降低直播服務(wù)的成本，并且通過降低售價來增加商品的銷量。由圖4可知，直播方、供應(yīng)商的利潤隨著退貨率的升高而降低，并且退貨率對供應(yīng)商利潤造成的影響程度大于對直播方造成的影響程度。因此，為減少過高的退貨率造成的損失，供應(yīng)商需從源頭上降低退貨的風(fēng)險，保證自身產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)性。直播方應(yīng)如實宣傳商品，降低商品與介紹不符導(dǎo)致的商品退貨率。

4.2 “直播方零售”模式下直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對均衡解的影響。根據(jù)以上的參數(shù)賦值和模型假設(shè)，取退貨率k=0.2，消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)t的取值范圍為(0,0 .6)，結(jié)果如圖5、圖6所示：

圖5 敏感系數(shù)對均衡解的影響

圖6 敏感系數(shù)對各主體利潤的影響

由圖5可知最優(yōu)銷售價格、直播的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度與消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)呈正比，而批發(fā)價不受直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)的影響。消費者對直播方的質(zhì)量努力越敏感，直播方的服務(wù)質(zhì)量努力水平也跟著提升，但直播方的服務(wù)成本隨之增加。直播方則通過提高商品的售價來增加單個商品的利潤，減少成本的增加帶來的損失。由圖6可知，直播方、供應(yīng)商的利潤隨著直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)的升高而增加，但直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對供應(yīng)商利潤造成的影響大于對直播方造成的影響，且隨著敏感系數(shù)的增大，對供應(yīng)商利潤的影響變大。對此，供應(yīng)商可以采取一些措施提高直播方的服務(wù)努力程度來擴(kuò)大其利潤，達(dá)到雙贏的目的。

4.3 “直播方代理”模式下傭金比例系數(shù)對均衡解的影響。根據(jù)以上的參數(shù)賦值和模型假設(shè)，取消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)t=0.5，傭金比例系數(shù)ξ的取值范圍為(0,0.3)，結(jié)果如圖7、圖8所示：

圖7 傭金比例系數(shù)對均衡解的影響

圖8 傭金比例系數(shù)對各主體利潤的影響

由圖7可知，最優(yōu)銷售價格、直播的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度均與傭金比例成正比，該結(jié)論與命題4一致。傭金比例的提高意味著直播方能獲取更多的利潤，刺激直播方付出更大的努力提升服務(wù)水平。由圖8可知，傭金比例的提升雖有利于直播方，但會導(dǎo)致供應(yīng)商利潤的下降，由于該模型下供應(yīng)商占據(jù)主導(dǎo)地位，因此在供應(yīng)商與直播方商定傭金比例時，供應(yīng)商更具有話語權(quán)。在現(xiàn)實情況中，傭金比例往往低于20%。

4.4 “直播方代理”模式下直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對均衡解的影響。根據(jù)以上的參數(shù)賦值和模型假設(shè)，取傭金比例系數(shù)ξ=0.2，消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)t的取值范圍為(0,0.6)，結(jié)果如圖9、圖10所示。

由圖9可知最優(yōu)銷售價格、直播的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度均與直播服務(wù)質(zhì)量努力敏感系數(shù)呈正相關(guān)。由圖10可知，直播方、供應(yīng)商的利潤均與直播服務(wù)質(zhì)量努力敏感系數(shù)呈正相關(guān)。當(dāng)消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)的值超過0.35時，對供應(yīng)商利潤的影響程度明顯增大。因此供應(yīng)商與直播方在直播前期，可加大對直播的宣傳，讓消費者充分了解直播帶貨下商品的優(yōu)惠力度，提升消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感程度。

圖9 敏感系數(shù)對均衡解的影響

圖10 敏感系數(shù)對各主體利潤的影響

5 結(jié)論

本文構(gòu)建了“供應(yīng)商—直播方零售—消費者”、“供應(yīng)商—直播方代理—消費者”兩種模式的決策模型，研究直播電商不同的銷售模式下，供應(yīng)商與直播方的最優(yōu)決策問題，并進(jìn)一步分析了在“直播方零售”模式下，商品的退貨率、消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對均衡解的影響；在“直播方代理”模式下，傭金比例系數(shù)、消費者對直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對均衡解的影響。研究結(jié)果表明：（1）在“直播方零售”模式下，最優(yōu)銷售價格、批發(fā)價以及直播方的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度均與商品退貨率呈負(fù)相關(guān)，直播方、供應(yīng)商的利潤隨著退貨率的升高而降低。因此為減少過高的退貨率造成的損失，供應(yīng)商需從源頭上提高自身產(chǎn)品的質(zhì)量，降低退貨的風(fēng)險，保證產(chǎn)品的優(yōu)質(zhì)性。直播方在講解商品時應(yīng)做到實事求是，拒絕過度宣傳、虛假宣傳。（2）在“直播方零售”模式下，最優(yōu)銷售價格、直播的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度與直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)呈正比，而批發(fā)價不受直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)的影響。直播方、供應(yīng)商的利潤隨著直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)的升高而增加，但直播服務(wù)質(zhì)量努力的敏感系數(shù)對供應(yīng)商利潤造成的影響大于對直播方造成的影響，因此，供應(yīng)商可采取相應(yīng)措施激勵直播方提高服務(wù)努力水平來擴(kuò)大其利潤，合作共贏。（3）在“直播方代理”的模式下，商品的最優(yōu)銷售價格、直播方的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度和直播方的利潤均與傭金比例呈正相關(guān)，隨著傭金比例的增加，供應(yīng)商銷售價格和直播方服務(wù)質(zhì)量均提高，而供應(yīng)商的利潤卻下降。所以在一般情況下，傭金比例都較低，直播方主要依靠提升銷量賺取更多利潤。（4）在“直播方代理”的模式下，最優(yōu)銷售價格、直播的最優(yōu)服務(wù)質(zhì)量努力程度均與直播服務(wù)質(zhì)量努力敏感系數(shù)呈正相關(guān)。直播方、供應(yīng)商的利潤也均與直播服務(wù)質(zhì)量努力敏感系數(shù)呈正相關(guān)。因此供應(yīng)商與直播方在直播帶貨前，可采取網(wǎng)絡(luò)宣傳等手段提升消費者的敏感程度。

本文針對直播電商供應(yīng)鏈僅分析了直播方與供應(yīng)商之間的博弈，還未涉及到原產(chǎn)地、物流、倉儲等環(huán)節(jié)。今后的研究中可引入物流方等其他供應(yīng)鏈成員企業(yè)，進(jìn)一步探究直播電商供應(yīng)鏈中多方主體間的最優(yōu)決策問題。