基于復雜網絡的電商平臺商品競爭識別研究

劉玉林，凌 潔，高 蕾，連辰馨

（1.南京航空航天大學 經濟與管理學院，江蘇 南京 211106；2.安徽商貿職業(yè)技術學院 電子商務學院，安徽 蕪湖 241002）

隨著中國電商產業(yè)的飛速發(fā)展，居民的消費習慣正在進一步向線上渠道傾斜。國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2021年全國網上零售額為13.09萬億元，較上年增長11.31%，電商及其衍生產業(yè)的發(fā)展，已經成為構建國際國內雙循環(huán)經濟格局的重要支撐。對于企業(yè)經營管理而言，電商產業(yè)的快速發(fā)展使企業(yè)在迅速掌握電商平臺商品競爭態(tài)勢，高效識別競爭對手以及監(jiān)測競爭變動等方面面臨新的挑戰(zhàn)，部分學者和企業(yè)管理人員對此展開了相關理論和實證方面的探討。Ramun e建立了電商競爭力理論框架，通過對電商多樣性的分析，提出了電子商務競爭力概念模型，包括四個級別：公司級別、行業(yè)級別、國家級別和全球級別［1］；金永生等提出了基于生態(tài)學的外來企業(yè)入侵理論，發(fā)現(xiàn)市場環(huán)境對企業(yè)競爭會產生不對稱影響［2］；張琳琳等基于發(fā)電市場不同競爭模式，探討了多個非對稱電商的策略性問題［3］；王寶義總結了中國電商二十年的發(fā)展歷程，發(fā)現(xiàn)行業(yè)整合和協(xié)同發(fā)展成為電商競爭基本態(tài)勢［4］；Rosenzweig等從供應鏈戰(zhàn)略視角，構建、開發(fā)和測量了B2B賣家的競爭能力，定義和衡量了B2B賣家競爭的顯著基礎設施能力，包括技術技能、變更處置、沖突管理、市場敏銳度等［5］；張昊分析了電商商品促銷定價機制及其對競爭的影響，并以京東、蘇寧和國美三大電商4000多項家電產品為實證案例，說明高低交錯的調價方式顯著提升了促銷效果［6］；呂魁等引入差異化轉化成本分析和實證分析研究小公司在惠買定價上的競爭狀況，發(fā)現(xiàn)小公司雖然活躍用戶少但是惠買利潤高這一現(xiàn)象［7］。

隨著大數(shù)據(jù)在電商產業(yè)的快速滲透，部分學者開始將大數(shù)據(jù)算法引入電商企業(yè)競爭的相關研究。Wu Pei等通過大數(shù)據(jù)分析來探索電子商務物流的商業(yè)模式，尤其是基于關聯(lián)規(guī)則算法揭示了資源依賴在電商競爭中的作用［8］；孫瑞麗等以ebay平臺數(shù)據(jù)為研究對象，通過改進支持向量機算法識別電商行業(yè)競爭對手［9］；夏名首基于余弦相似度，計算產品布局相似度和銷量規(guī)模相似度，并建立了電商產品競爭圖 譜，以此識別競爭對手［10］。

隨著復雜網絡技術的興起，部分學者對電商產業(yè)中的網絡關系進行了研究，進一步解釋電商產業(yè)的發(fā)展和運行。Xiao Bing通過復雜網絡可視化識別電商核心顧客關鍵節(jié)點，發(fā)現(xiàn)復雜網絡技術能夠減少信息不對稱給消費者帶來的逆向選擇風險［11］；逯宇鐸等通過復雜網絡理論對電商物流網絡進行抗毀性研究，發(fā)現(xiàn)電商物流網絡是無標度網絡，存在關鍵節(jié)點［12］；孫軍艷等通過復雜網絡技術，分析了B2C電商供應鏈網絡度分布以及集聚系數(shù)，發(fā)現(xiàn)該網絡具有高聚集性和較強的魯棒性［13］。

綜上所述，已有文獻在電商企業(yè)經營管理的理論及實證方面，開展了豐富且深入的研究，特別是隨著電商大數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長，引入復雜網絡算法開展電商商品競爭識別研究展現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢：一方面復雜網絡算法融合了大數(shù)據(jù)技術，通過大量的節(jié)點及其分布、拓撲性質指標等較好地表達了電商競爭特性；另一方面復雜網絡技術具備較強的可視化功能，能夠幫助研究人員更好地觀察、分析和探索電商競爭狀態(tài)，但是現(xiàn)有復雜網絡技術在電商競爭分析研究中，尚未有以電商平臺中以店鋪作為節(jié)點，店鋪與店鋪之間的競爭關系作為連接構建復雜網絡的嘗試。因此，本文提出在電商商品競爭研究中以店鋪為節(jié)點，店鋪與店鋪之間的競爭關系作為連接，引入復雜網絡算法研究電商商品競爭識別，以期在競爭對手識別、競爭態(tài)勢判斷等方面為相關領域的研究提供更多借鑒。

二、研究方法

復雜網絡是利用事物及其主要關系建立節(jié)點和連接，并在網絡拓撲性質基礎上研究結構、關系和演化的方法。汪小帆等總結了復雜網絡技術在Internet網絡、電力與交通網絡、生物網絡、經濟與金融網絡、社會網絡、科研與教育網絡等領域的突出應用，歸納了復雜網絡具備易于處理事物連接關系，擅于通過度和度分布等指標進行特性研究的共性特點［14］。在電商平臺中，店鋪提供商品、制定銷售價格，經營同一種商品的店鋪必然存在競爭關系，同時，由于消費者對價格的敏感性，價格相同或者趨近的商品競爭關系將更加激烈，因此，將價格進行分區(qū)，在不同價格區(qū)間上研究店鋪的直接競爭關系更有意義。在構建復雜網絡時，店鋪和價格區(qū)間等均可以作為節(jié)點，以店鋪與價格區(qū)間的鋪貨關系、店鋪與店鋪在某個價格區(qū)間的競爭關系等建立節(jié)點連接。具體方法是：首先對價格進行分區(qū)，統(tǒng)計不同價格區(qū)間上店鋪銷量；其次計算店鋪之間的余弦相似度，在設定閾值對余弦相似度閾值化后，構建店鋪競爭網絡；最后通過K-殼分解法等對店鋪競爭網絡特性進行分析，以此為基礎探討電商平臺中商品之間的競爭關系。

（一）價格分區(qū)—銷量向量矩陣

電商平臺中的商品價格為連續(xù)性變量，對商品價格進行分區(qū)（或離散化）后的價格段定義為價格區(qū)間，根據(jù)價格區(qū)間和店鋪節(jié)點，制作店鋪與價格區(qū)間關聯(lián)矩陣，具體形式見表1。其中pj表示價格區(qū)間，ni表示店鋪代碼，qij表示店鋪ni在價格區(qū)間pj鋪貨商品銷量的總和。

表1 店鋪與價格區(qū)間關聯(lián)矩陣表

（二）余弦相似度

余弦相似度是通過計算兩個向量的夾角余弦值來評估相似度，在電商競爭中常用于衡量兩個店鋪的競爭相似性。夏名首通過余弦相似度計算在不同價格分區(qū)下店鋪銷量相似度，提出了基于經驗閾值劃分的競爭圈分析模型［10］。余弦相似度計算公式表示為

（三）店鋪競爭網絡

如果店鋪和余弦相似度超過設定值，則可以閾值化建立節(jié)點連接，閾值計算公式表示為

其中：w表示店鋪ni和nj的閾值化值。當wij=0時，表示店鋪ni和nj不建立節(jié)點連接關系；當wij=1時，表示店鋪ni和nj建立節(jié)點連接關系。表示店鋪ni和店鋪nj之間的余弦相似度值，a為設定的閾值。需要說明的是，由于店鋪ni與自身沒有相似度值，故wii定義為0。店鋪ni和nj確定余弦相似度閾值后，形成店鋪節(jié)點鄰接矩陣，見表2所示。

表2 店鋪節(jié)點鄰接矩陣

將表2導入Gephi軟件中，繪制店鋪競爭網絡模型圖（圖1）。制作復雜網絡圖時，配置了節(jié)點度顏色以及連接線顏色、寬度，以達到合理展示網絡形態(tài)直觀分析的效果。店鋪競爭網絡中節(jié)點連接表示店鋪ni與店鋪nj存在競爭關系。

圖1 店鋪競爭網絡模型

（四）K-殼分解法

在專利網絡中，K-殼分解法通常用來分析和揭示網絡的層次結構，以及識別有影響力的節(jié)點。Konstantinos等通過K-殼分解法繪制了專利引文網絡中的殼層結構，發(fā)現(xiàn)一些度較高的節(jié)點位于非常低的殼層中［15］。Carmi等使用K-殼分解法研究了網絡拓撲結構，發(fā)現(xiàn)網絡拓撲結構內部存在部分連接良好的子網絡結構［16］。具體而言，K-殼分解法的層次劃分方式為：首先，將度為1的節(jié)點以及與這些節(jié)點相連的邊去除，去除后如果網絡中出現(xiàn)新的度為1的節(jié)點，再進行第二輪度去除，反復迭代，直到網絡中不再有度值為1的節(jié)點出現(xiàn)，此時被去除的節(jié)點以及它們之間的連邊成為網絡1-殼。同樣，接下來繼續(xù)操作度為2的節(jié)點剝離，直到不再有度值為2的節(jié)點出現(xiàn)為止，此時這一輪被去除的節(jié)點及它們之間的連邊成為網絡2-殼。依此類推，直到網絡中每一個節(jié)點都被劃分到相應的K-殼中，最終得到網絡K-殼分解結構。具體過程如圖2。

圖2 K-殼網絡結構迭代過程

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)準備

選取天貓電商平臺碧根果進行復雜網絡視角下電商商品競爭實證分析。首先，在天貓電商平臺頁面搜索框中，以“碧根果”為唯一關鍵詞進行搜索，選擇店鋪展示方式，運用八爪魚采集器采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集特征主要包括店鋪序列號、店鋪名稱、店鋪屬地、相關商品數(shù)量等；其次，轉換天貓頁面搜索結果的展示方式，選擇以“大圖”方式顯示“碧根果”的商品搜索結果，再次運用八爪魚采集器采集數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)集特征主要包括店鋪名稱、商品名稱、商品售價、商品重量（以天貓頁面已有的顯示數(shù)據(jù)為準）、月成交額等。對兩次采集的數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)清洗后，最終確定店鋪數(shù)量341家，相關商品695件，截至2020年12月31日商品銷售量共696704件，同時對兩個數(shù)據(jù)集按照相同店鋪名稱進行數(shù)據(jù)聚合。

（二）店鋪競爭網絡構建

由于在數(shù)據(jù)集中商品價格為連續(xù)性變量，可以根據(jù)前述研究方法，對價格進行分區(qū)。采用非監(jiān)督離散化方式，以10元間隔等寬離散方法［17］，將0～100元價格進行等寬離散，形成0～10元、10～20元、20～30元等價格區(qū)間，由于100元以后在售商品數(shù)較少，故設置100元以上為開放價格區(qū)間。上述離散操作將商品價格共分為11個價格區(qū)間。

1.店鋪銷量價格分區(qū)

通過編寫Python程序判斷店鋪在不同價格區(qū)間的商品銷量數(shù)據(jù)，得到店鋪銷量與價格區(qū)間關聯(lián)矩陣，具體見表3。表3中的具體數(shù)值表示店鋪在對應價格區(qū)間上鋪貨商品銷量的總和。

表3 店鋪銷量與價格區(qū)間關聯(lián)矩陣

2.店鋪競爭相似度計算

將表3數(shù)據(jù)導入python程序中，設計余弦相似度計算程序，基于價格分區(qū)下銷量數(shù)據(jù)計算店鋪之間的相似度值。將相似度閾值設定為0.6，等于或者超過閾值的店鋪對之間建立節(jié)點連接，未達到閾值的店鋪對之間不具有競爭關系，因此不建立節(jié)點連接。店鋪之間相似度閾值化后結果見表4。表4中1表示店鋪節(jié)點n2和n4建立節(jié)點連接關系，0表示店鋪節(jié)點不建立節(jié)點連接關系。需要說明的是，閾值是根據(jù)管理決策的需要而設定的，高閾值下建立的節(jié)點連接為高強度競爭關系，低閾值下建立的節(jié)點連接為低強度競爭關系。

表4 店鋪—店鋪相似度閾值化值（部分）

3.店鋪競爭網絡分析

將閾值化后的表4導入Gephi軟件，合理設定節(jié)點、邊線、布局等功能，制作天貓電商平臺碧根果店鋪競爭網絡圖（圖3）。

圖3 天貓電商平臺碧根果店鋪競爭網絡

圖3顯示，天貓電商平臺碧根果店鋪形成了一個超大的競爭網絡，其中包含339個店鋪節(jié)點，占電商店鋪節(jié)點的99.4%，僅有2個節(jié)點獨立競爭網絡之外，說明電商平臺碧根果商品競爭基本上“無處不在”。使用模塊化系數(shù)衡量碧根果店鋪競爭網絡的特性聚類和度量連接強度，取值區(qū)間為［0,1］，當模塊化系數(shù)為0時不存在競爭網絡社團，隨著模塊化系數(shù)增加，競爭網絡社團結構越來越清晰。碧根果店鋪競爭網絡模塊化系數(shù)為0.643，說明已經形成的競爭網絡社團之間連接強度較高，結構清晰。下面進一步采用K-殼分解探究碧根果店鋪競爭網絡內部競爭社團狀況。

（三）競爭網絡中競爭社團分析

根據(jù)分解后形成的子網絡分布，在圖3中用虛線圈出相對集中的店鋪節(jié)點，每一個虛線圈代表一個競爭社團，碧根果店鋪競爭網絡內部出現(xiàn)了10個競爭社團，具體從競爭強度、競爭圈層和競爭戰(zhàn)略等層面對競爭社團展開詳細分析。

1.競爭強度分析

根據(jù)表5的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，天貓電商平臺碧根果店鋪競爭網絡10個競爭社團的店鋪節(jié)點數(shù)、網絡密度等均有不同的表現(xiàn)，競爭強度也存在較大差異。其中，競爭社團1由95個節(jié)點組成，是碧根果店鋪競爭網絡中最大的社團，網絡密度為1，為完全競爭網絡，表明該社團中競爭已達到最激烈的程度，社團中任意兩個店鋪節(jié)點均存在競爭關系，例如競爭社團1中的店鋪節(jié)點n14百草味旗艦店，與社團中其他94個店鋪均存在高強度的競爭關系。競爭社團3由80個節(jié)點組成，網絡密度0.994，比較接近完全競爭網絡，競爭強度較為激烈，但相較社團1有所緩和，例如店鋪節(jié)點n203三只松鼠旗艦店與n130良品鋪子旗艦店均為社團3中的成員，它們與社團中絕大多數(shù)店鋪都存在競爭關系。競爭社團2和4在節(jié)點數(shù)量規(guī)模上處于30到50的中等區(qū)間，網絡密度同為1。其中店鋪節(jié)點n134林之源旗艦店是競爭社團2的代表性成員，店鋪節(jié)點n139樓蘭蜜語旗艦店是競爭社團4的代表性成員。競爭社團5到10在節(jié)點數(shù)量規(guī)模上處于30以下區(qū)間，除競爭社團6的網絡密度為0.985外，其余競爭社團的網絡密度均為1。

表5 競爭社團拓撲性質統(tǒng)計

總體而言，不論競爭社團的節(jié)點規(guī)模大小差異，其網絡密度均為1或者接近1，說明在天貓電商平臺碧根果店鋪競爭網絡中，競爭社團內部表現(xiàn)出高強度的競爭關系，而競爭社團之間的邊連接較少，說明競爭社團之間表現(xiàn)出低強度的競爭關系，因此準確劃分競爭社團是識別競爭關系強度的有效方法。

2.競爭網絡競爭社團層次分析

對競爭網絡進行K-殼分解后，再進一步按照網絡外層、中層和深層對競爭社團進行劃分，具體見圖4所示。

圖4 K-殼分解下的網絡競爭社團層次

圖4清晰地展現(xiàn)了不同競爭社團在天貓電商平臺碧根果店鋪競爭網絡中所處的競爭圈層。通過觀察K-殼值的大小，能夠看出不同電商平臺商品業(yè)態(tài)的競爭狀況，K-殼值越大，表明競爭網絡層級越大，競爭程度越強，競爭的復雜性越高。碧根果店鋪競爭網絡的深層競爭社團包括競爭社團1和3，分別位于K-殼值=93和K-殼值=76的層級中，競爭社團1處于競爭網絡的最深層，是整個競爭網絡中的核，代表了天貓電商平臺碧根果的業(yè)態(tài)競爭狀況。競爭社團2、4和9處于競爭網絡的中間層，競爭程度較強，競爭的復雜性較高。處于競爭網絡最外層級的競爭社團包括競爭社團5到8和10，相對而言，網絡最外層級的競爭社團商品之間的競爭程度一般，競爭的復雜性較弱，隨著網絡由深層向外層延伸，競爭關系逐漸遞減，K-殼值的分布進一步印證了天貓電商平臺碧根果的競爭形勢。

3.競爭戰(zhàn)略分析

根據(jù)價格分區(qū)和銷量分區(qū)，對競爭社團進行區(qū)分，能夠描繪不同競爭社團的經營狀態(tài)，幫助電商企業(yè)了解整個行業(yè)競爭業(yè)態(tài)，為企業(yè)競爭戰(zhàn)略提供決策依據(jù)。圖5為天貓電商平臺碧根果店鋪競爭網絡的價格—銷量二維經營狀態(tài)圖。

圖5 競爭社團的價格-銷量二維經營狀態(tài)圖

圖5顯示，碧根果店鋪競爭網絡中，各競爭社團在價格—銷量二維經營狀態(tài)圖中呈現(xiàn)出高度規(guī)律的分布狀態(tài)。競爭社團1占據(jù)p20-p30價格區(qū)間的高銷量競爭方位，這一價格也是消費者較為青睞的低價區(qū)域，雖然在這一特定的價格區(qū)間里處于該競爭社團的店鋪具有較強的業(yè)績優(yōu)勢，但從前文的競爭層次分析可知，該社團的競爭也是最激烈的，將其定位為“低價格高銷量高競爭”業(yè)態(tài)；競爭社團3與競爭社團1的競爭方位類似，唯一不同的是其鋪貨的價格區(qū)間為p30～p40，是更有挑戰(zhàn)性的中等價格區(qū)域，將其定位為“中價格高銷量高競爭”業(yè)態(tài)；競爭社團2占據(jù)p10～p20元價格區(qū)間的中銷量競爭方位，對比競爭社團1，其競爭性雖然減弱，但銷量也相應下降，將其定位為“低價格中銷量中競爭”業(yè)態(tài)；競爭社團4與競爭社團2的競爭方位類似，不同的也是價格區(qū)間，處于中等價格區(qū)域的p40～p50元價格區(qū)間，將其定位為“中價格中銷量中競爭”業(yè)態(tài)；競爭社團9、10、7、8、6、5分別 對應著p50～p60、p60～p70、p70～p80、p80～p90、p90～p100、p100以上等價格區(qū)域，從前文分析來看，這些競爭社團的共同特征之一是競爭態(tài)勢相對緩和，從銷量來看，也無一例外都處于低銷量區(qū)域，而且較為均勻地分散于不同的價格區(qū)，將其定位為“高價格低銷量低競爭”業(yè)態(tài)。從以上分析可知：中、低價格區(qū)吸收了絕大部分的競爭，同時也回饋了絕大部分的銷量；而高價區(qū)雖然競爭較為緩和，但市場本身回饋的銷量也有限，拉低了店鋪由于規(guī)避競爭而轉向這一類競爭社團的心理預期。從店鋪的角度來看，它們需要充分考慮價格、銷量、競爭三者之間的博弈關系，或者在原有的競爭社團里做大做強，或者轉向其他的競爭社團，以追求更低的競爭、更高的銷量或者更高的單位利潤。

四、結論與討論

通過構建價格分區(qū)—銷量向量矩陣，計算電商平臺經營商品店鋪之間余弦相似度，構建店鋪商品競爭網絡，并通過K-殼分解法劃分網絡競爭社團，分析電商平臺商品競爭強度、競爭結構和競爭狀態(tài)，證實基于復雜網絡開展電商平臺商品競爭識別的有效性，幫助電商企業(yè)在行業(yè)快速發(fā)展與經營方式不斷變革的挑戰(zhàn)下，迅速掌握電商平臺商品競爭態(tài)勢，高效識別競爭對手，提升企業(yè)經營管理水平。

以天貓碧根果商品為例展開實證研究，通過復雜網絡技術識別該類商品存在的競爭態(tài)勢，得出以下結論：第一，天貓碧根果店鋪形成了一個模塊化系數(shù)為0.643的超大競爭網絡；第二，碧根果店鋪競爭網絡可以劃分為10個競爭社團，網絡密度均為1或接近1，表現(xiàn)出高強度的社團內競爭關系，社團間的邊數(shù)較少，體現(xiàn)出低強度的社團間競爭關系；第三，通過K-殼分解，可以將10個競爭社團進一步劃分為網絡外層、網絡中層和網絡深層，競爭社團1和3的K-殼值最高，處于競爭網絡中核，競爭強度最高，隨著競爭網絡由深層向外層延伸，競爭關系逐漸遞減；第四，通過構建競爭社團的價格—銷量二維經營狀態(tài)圖，進一步識別了不同競爭社團所處的“價格—銷量—競爭”三維區(qū)間，有效幫助商家根據(jù)所處的競爭方位準確識別競爭對手。

研究中還存在以下需要改進的方面：第一，僅考慮了商品的靜態(tài)價格數(shù)據(jù)，沒有引入價格變動參數(shù)，未能針對價格變動曲線構建更為復雜的競爭網絡；第二，僅考慮了常規(guī)的電商競爭，對“雙十一”、“618”等特殊電商銷售時間節(jié)點沒有進行單獨分析?？傮w而言，本文基于復雜網絡技術識別電商平臺商品競爭關系的研究，提供了一個全新的視角和有效的識別方法，希望能獲得更多相關領域專家學者的關注，對這一問題進行更深入的探究。