摘要:直播作為具備新媒體特性的電商行業(yè),渠道銷售額與關(guān)鍵意見領(lǐng)袖(KOL,keyopinionleader)主導(dǎo)的直播營銷息息相關(guān)。這種營銷模式不僅開拓了全新直播渠道,還對傳統(tǒng)網(wǎng)店渠道形成營銷影響。聚焦直播帶貨背景下雙渠道供應(yīng)鏈激勵機制問題,本文構(gòu)建傭金激勵和混合激勵模型,對比分析溢出效應(yīng)和渠道競爭強度對激勵機制實施效果的影響。結(jié)果表明,無論溢出效應(yīng)和渠道競爭強度如何變化,混合激勵在大部分情況下都能有效緩解強溢出效應(yīng)的負面影響,提升全渠道需求和營銷努力,增加品牌商和KOL利潤;品牌商僅在溢出效應(yīng)為負且渠道競爭強度較激烈的情況下偏好傭金激勵。
關(guān)鍵詞:直播帶貨;激勵機制;溢出效應(yīng);營銷努力;定價策略
中圖分類號:F724.6文獻標識碼:A文章編號:2096-0298(2024)12(b)--05
1引言
直播帶貨作為互聯(lián)網(wǎng)電商的新風口,引領(lǐng)電商產(chǎn)業(yè)進入爆發(fā)式發(fā)展新階段。根據(jù)艾瑞咨詢報告,2023年直播購物用戶規(guī)模達5.3億人,占網(wǎng)購用戶的59.5%,淘寶、京東、抖音等紛紛開設(shè)直播專欄。相比網(wǎng)店渠道主要以圖片和文字介紹產(chǎn)品信息,消費者難以確定產(chǎn)品需求匹配度;直播渠道聘請主播或關(guān)鍵意見領(lǐng)袖(KOL)以專業(yè)講解和現(xiàn)場試用等場景化方式展示產(chǎn)品,例如抖音將戶外郊游場景搬入直播間,加深大眾產(chǎn)品印象,真實立體地展示產(chǎn)品信息和使用體驗[1-2]。直播渠道改善了線上渠道體驗不足的缺點。然而,直播不是隨時可得的,且直播廣告具有延遲性[3],因此直播往往會對其他渠道形成溢出效應(yīng),即渠道需求受其他渠道營銷或服務(wù)影響。這種影響可能是正向的,譬如渠道偏好、貨品數(shù)量不足等原因[4],消費者享受直播服務(wù)依然在網(wǎng)店購買,即搭便車現(xiàn)象,這類現(xiàn)象提高了網(wǎng)店渠道銷售額,但不利于提高KOL營銷努力[5],影響也可能是負向的,消費需求在直播渠道滿足后不會二次購買,導(dǎo)致渠道沖突加劇,不利于雙渠道供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)發(fā)展。
直播電商模式下,渠道需求與KOL營銷努力息息相關(guān)。為解決上述問題,提高供應(yīng)鏈整體利潤,品牌商與KOL簽訂傭金合同,將直播銷售額按比例作為傭金分成。為更直接地提高營銷努力,品牌商會根據(jù)時長和流量等因素發(fā)放營銷激勵,例如向KOL繳納排期“坑位費”。這種混合激勵機制積極地推動了直播帶貨供應(yīng)鏈的發(fā)展,但由于渠道情況差異和酬金激勵力度,最終效果不一。因此,有必要分析激勵機制對品牌商和KOL最優(yōu)決策的影響,探索直播帶貨激勵機制設(shè)計問題。這對于促進社會消費需求和推動直播帶貨產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。
作為新興電商模式,眾多國內(nèi)外學者對直播帶貨供應(yīng)鏈展開了廣泛研究。Mehra等(2018)[6]基于“展廳效應(yīng)”研究線上線下渠道定價策略。Xu等(2023)[7]額外考慮了碳排放約束下制造商渠道選擇問題。張鑫和張杰(2023)[8]將直播拓展為廠家自播、網(wǎng)紅直播和混合直播的三渠道模式。李恒宇和柴俊虎(2022)[9]聚焦直播銷售合同,發(fā)現(xiàn)競爭強度較低時,雙方更偏好傭金合同;反之更偏好轉(zhuǎn)賣合同。傭金率過高過低都可能會損害平臺和供應(yīng)鏈的利潤。以上文獻主要集中在多渠道下的合同定價、影響因素和渠道選擇問題,并未考慮品牌商對直播的激勵問題。
本文同樣涉及激勵機制設(shè)計問題。周馳等(2022)[10]探究了差異信息下直播電商最優(yōu)激勵問題,發(fā)現(xiàn)信息優(yōu)勢能夠幫助品牌商獲得更多利潤,甚至無需額外激勵。He等(2022)[11]針對直播模式設(shè)計了固定支付、利潤分成和混合激勵三種激勵機制,發(fā)現(xiàn)不存在完全最優(yōu)機制。Zhou等(2018)[12]比較雙渠道價格策略,發(fā)現(xiàn)品牌商分擔服務(wù)成本能夠提高雙渠道利潤。許明星(2020)[13]總結(jié)現(xiàn)有文獻提出成本分擔和收益共享契約能夠有效協(xié)調(diào)雙渠道矛盾。鄭森圭等(2020)[14]發(fā)現(xiàn)簽約主播數(shù)與平臺規(guī)模不匹配,導(dǎo)致激勵失效是平臺盈利不足的重要原因。Wang等(2019)[15]則認為應(yīng)按照帶貨能力采取差異化薪酬,對明星主播實行高底薪和高要求的精英策略,對新人主播采取低底薪和高績效的大眾化策略。Zhang等(2020)[16]提出給與直播方服務(wù)補償能夠?qū)崿F(xiàn)供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)。這些文獻都認為合理的收益分成和努力激勵是激勵機制的關(guān)鍵,但大多僅局限于單渠道,較少考慮存在競爭因素的雙渠道問題。
現(xiàn)有文獻從不同角度對直播帶貨供應(yīng)鏈和激勵機制進行了研究,但大多忽略雙渠道下的激勵機制問題。對品牌商而言,傭金激勵是間接策略,營銷激勵是直接策略,但營銷激勵酬金成本又過于高昂。綜上所述,本文研究一個品牌商和一個KOL構(gòu)成的雙渠道供應(yīng)鏈,設(shè)計兩種激勵機制模型(簡稱傭金激勵和混合激勵),對比分析溢出效應(yīng)和渠道競爭對品牌商和KOL策略的影響。本文主要貢獻:(1)以往文獻多是從搭服務(wù)便車角度來討論直播帶貨的渠道溢出效應(yīng),僅考慮正向溢出效應(yīng),本文則將溢出效應(yīng)拓展為正負性;(2)以往文獻多采用利潤共享或成本共擔契約來改善雙渠道問題,本文則是混合激勵機制設(shè)計。
2問題描述及參數(shù)說明
2.1問題描述
假設(shè)存在一個品牌商(r)和一個KOL(l)組成的雙渠道直播帶貨供應(yīng)鏈,品牌商同時采用網(wǎng)店渠道和直播渠道。品牌商直接決策網(wǎng)店渠道價格pr,網(wǎng)店市場需求Dr(以下稱網(wǎng)店價格和網(wǎng)店需求),如官方旗艦店。此外,品牌商可委托KOL代理銷售,KOL決策直播渠道價格pl,并付出營銷努力u直播推廣,網(wǎng)店需求也會受直播影響,直播市場需求Dl(以下稱直播價格和直播需求)。品牌商以直播渠道收益的θ作為KOL傭金。
為加強直播推廣作用,品牌商根據(jù)時長和流量等因素發(fā)放營銷激勵tu,如流量費、坑位費等,t代表混合激勵系數(shù),tgt;0,鼓勵直播營銷。本文構(gòu)建以下兩種激勵機制:(1)不采用營銷激勵的傭金激勵機制(C);(2)采用營銷激勵的混合激勵機制(I),對比分析不同機制實施效果。
決策順序如下:(1)品牌商作為領(lǐng)導(dǎo)者,決策是否采用營銷激勵;(2)品牌商決定網(wǎng)店價格pr;(3)KOL作為追隨者,決定直播價格pl和營銷努力u;(4)消費者決定是否購買。
2.2相關(guān)假設(shè)及函數(shù)
本文主要假設(shè)如下:
(1)消費者規(guī)模單位化,所有消費者都會觀看直播。假設(shè)網(wǎng)店和直播市場潛在規(guī)模分別為ar和al,即消費者渠道偏好,al+ar=1。其中,網(wǎng)店消費者在開設(shè)直播前曾經(jīng)購買或使用品牌商產(chǎn)品,有基本產(chǎn)品認知;直播消費者在直播前并未接觸品牌商產(chǎn)品。
(2)渠道間溢出效應(yīng)存在正負性。網(wǎng)店和直播需求函數(shù)分別為:
Dr=ar-pr+γpl+ηs(1)
Dr=al-pl+γpr+s(2)
式(1)(2)中:γ代表渠道間價格交叉彈性系數(shù),表示渠道競爭強度,γ越大,渠道競爭越激烈,[17]。令ar=a代表消費者網(wǎng)店渠道購買偏好,al=1-a。η代表KOL影響力,即直播溢出效應(yīng),,|η|越大KOL影響力越強。ηgt;0,直播存在正溢出效應(yīng),享受直播服務(wù)的消費者仍可到網(wǎng)店渠道購買,產(chǎn)生搭便車現(xiàn)象;ηlt;0,直播存在負溢出效應(yīng),如新產(chǎn)品較舊產(chǎn)品優(yōu)勢不明顯,網(wǎng)店渠道消費者產(chǎn)品認知更充分,直播服務(wù)產(chǎn)生抑制作用[18-19]。
(3)因為電商網(wǎng)絡(luò)發(fā)展較為成熟,不考慮品牌商網(wǎng)店渠道銷售成本。
(4)不存在虛假宣傳、推廣問題。
本模型相關(guān)參數(shù)及說明見表1。
3模型建立與分析
3.1傭金激勵C
傭金激勵機制下,品牌商將部分直播渠道利潤分給KOL。品牌商利潤函數(shù)如下:
直播需求越高,KOL利潤越高,包括直播渠道分成和營銷努力成本,具體函數(shù)如下:
采用逆向求解法可得,
命題1傭金激勵機制下,品牌商和KOL最優(yōu)決策分別為
將和代入式(1)和式(2),可得網(wǎng)店需求,直播需求和全渠道需求。
同理可得傭金激勵品牌商最優(yōu)利潤和KOL最優(yōu)利。
3.2混合激勵I(lǐng)
混合激勵機制下,除直播渠道銷售分成,品牌商還會發(fā)放營銷激勵tu,鼓勵KOL提高營銷努力。因此,品牌商利潤函數(shù)包括網(wǎng)店渠道利潤,直播渠道分成和營銷激勵酬金成本,具體函數(shù)如下:
KOL可從品牌商處獲得營銷激勵酬金。KOL包括直播渠道分成,營銷激勵酬金和營銷努力成本,具體函數(shù)如下:
采用逆向求解法可得,
命題2混合激勵機制下,品牌商和KOL最優(yōu)決策分別為:
將和代入式(1)和式(2),可得網(wǎng)店需求,直播需求和全渠道需求。
最后,將和代入式(10)和式(11),可得混合激勵品牌商最優(yōu)利潤和KOL最優(yōu)利潤。
4均衡結(jié)果分析
4.1溢出效應(yīng)對品牌商和KOL決策變量的影響推論1(1)。
由推論1可知,兩種機制下,最優(yōu)渠道價格和營銷努力均受溢出效應(yīng)影響,網(wǎng)店和直播價格及營銷努力與溢出效應(yīng)強度均呈正相關(guān),溢出效應(yīng)影響呈現(xiàn)一致性。上述結(jié)果表明,KOL在溢出效應(yīng)正向增強時應(yīng)增加營銷努力,提高直播價格。
4.2渠道競爭強度γ對品牌商和KOL決策變量的影響
推論2(1)當時,;當時,;當時,。
(2)當時,;當時,;當時,。
由推論2可知,兩種機制下,渠道價格和營銷努力都受渠道競爭強度影響。網(wǎng)店市場規(guī)模較低時,網(wǎng)店價格與渠道競爭強度呈正相關(guān),直播價格和營銷努力與渠道競爭強度呈負相關(guān);網(wǎng)店市場規(guī)模適中時,網(wǎng)店和直播價格及營銷努力與渠道競爭強度呈負相關(guān);網(wǎng)店市場規(guī)模較高時,網(wǎng)店價格與渠道競爭強度呈負相關(guān),直播價格和營銷努力與渠道競爭強度呈正相關(guān)。結(jié)果表明,在渠道競爭較為激烈時,市場規(guī)模越大,渠道價格越低;而當兩方市場規(guī)模相近時,全渠道價格提高,規(guī)避價格競爭是雙方實現(xiàn)互利共贏的共識。直播市場規(guī)模越小,渠道競爭越會促進KOL增加營銷努力。
4.3不同機制下網(wǎng)店和直播價格及需求對比
命題3(1)當時,,當時,;;。
(2)當ηlt;η2-或ηlt;η2+時,;當η2-lt;ηlt;η2+時,。
(3)當ηlt;η3-或ηlt;η3+時,;當η3-lt;ηlt;η3+時,;。
其中,η2±和η3±做差可得,η2±gt;η3±,,T=4-2θ-γ2(4-θ+θ2)。若,η3-gt;0。
由命題3可知,混合激勵下,直播價格和需求以及KOL營銷努力都會增加;網(wǎng)店價格和需求以及營銷努力與溢出效應(yīng)正負性和強度有關(guān)。對于網(wǎng)店需求,若溢出效應(yīng)較弱,混合激勵網(wǎng)店需求更高,若溢出效應(yīng)較強,混合激勵網(wǎng)店需求更低;而當競爭強度較弱且溢出效應(yīng)為負時,混合激勵網(wǎng)店需求較低。此外,若負溢出效應(yīng)較強,混合激勵網(wǎng)店價格較高。上述結(jié)果表明,混合激勵機制能夠有效提高直播價格和需求,鼓勵KOL提高營銷努力。正溢出效應(yīng)下,品牌商借助混合激勵可提高網(wǎng)店價格增加利潤,而負溢出效應(yīng)則會抑制網(wǎng)店需求,尤其是渠道競爭強度較低時,品牌商在網(wǎng)店渠道需要降價促銷。
4.4不同機制下品牌商和KOL利潤對比
命題4(1)若,當ηlt;η4-或ηlt;η4+時,;當η4-lt;ηlt;η4+時,。若,當ηlt;η4+時,;當ηlt;η4+時,。
(2)恒成立。
其中η4±利潤做差可得,
由命題4可知,當正溢出效應(yīng)和渠道競爭強度較強時,混合激勵品牌商利潤更高;隨正溢出效應(yīng)減弱,逐步變?yōu)樨撓蚝?,傭金激勵品牌商利潤更高。然而,渠道競爭強度低于閾值溢出效?yīng)下混合激勵品牌商利潤會反超傭金激勵。上述結(jié)果表明,混合激勵機制在強正溢出效應(yīng)更能發(fā)揮作用,品牌商通過營銷激勵提高KOL營銷努力,雙方提價增加銷售額;當渠道競爭強度較弱時,傭金激勵機制下雙渠道價格較低,混合激勵機制可激勵KOL增加營銷努力以提高直播價格和需求量。當溢出效應(yīng)強度較弱時,直播營銷溢出影響較弱,無須采用營銷激勵。因此,品牌商在與有強影響力的明星KOL合作時應(yīng)關(guān)注渠道間競爭強度,當渠道競爭強度較弱時,采用帶有營銷激勵的混合激勵;當渠道競爭強度較強時,若直播能增加網(wǎng)店需求采用混合激勵;反之采用傭金激勵。此外,混合激勵機制下KOL利潤總是高于傭金激勵機制,實現(xiàn)帕累托改善,原因在于混合激勵不僅讓KOL獲得額外收益,且讓其在營銷努力決策上更加靈活。如圖1所示(a=0.2,t=0.6,θ=0.15)。
5結(jié)語
本文以直播帶貨為背景,考慮渠道溢出效應(yīng)正負性,建立傭金激勵和混合激勵兩種直播帶貨供應(yīng)鏈博弈模型,以品牌商為Stackelberg博弈領(lǐng)導(dǎo)者,對比分析激勵機制效果,探討溢出效應(yīng)和渠道競爭對直播帶貨雙渠道供應(yīng)鏈定價決策和利潤影響。本文主要結(jié)論如下:(1)與強影響力明星KOL合作時,帶有營銷激勵的混合激勵機制能有效提高供應(yīng)鏈利潤,品牌商僅在溢出效應(yīng)為負且渠道競爭強度較強的情況下采用傭金激勵機制策略。(2)規(guī)避價格競爭是雙方實現(xiàn)互利共贏的共識。當市場規(guī)模相近時,品牌商和KOL應(yīng)共同提高價格,避免價格競爭;當市場規(guī)模差距較大時,品牌商和KOL將采取差異化價格策略。(3)當溢出效應(yīng)較弱時,傭金激勵是更好的激勵機制。(4)混合激勵能夠有效增加強溢出效應(yīng)下全渠道需求、營銷努力和供應(yīng)鏈整體利潤。
本文還存在一定局限性,如直播價格有時會高于網(wǎng)店價格,現(xiàn)實場景的直播帶貨合同更為多元化,比如全網(wǎng)同價、直播優(yōu)惠卷、對賭合同等。此外,還可以考慮營銷努力信息不完全對稱、預(yù)算限制等因素的影響,后續(xù)可以在此基礎(chǔ)上進一步深入研究。
參考文獻
ChengC,HuY,LuY,etal.EveryoneCanBeaStar:UnderstandingtheRoleofLiveVideoStreaminginOnlineRetail[J].SocialScienceElectronicPublishing,2019.
SunY,ShaoX,LiX,etal.Howlivestreaminginfluencespurchaseintentionsinsocialcommerce:AnITaffordanceperspective[J].ElectronicCommerceResearchandApplications,2019,37:100886.
Martin,Eisend,Tobias,etal.Immediateanddelayedadvertisingeffectsofcelebrityendorsers'attractivenessandexpertise[J].InternationalJournalofAdvertisingtheReviewofMarketingCommunications,2010.
YangW.Spillovereffectsoflivestreamingsellinginadual-channelsupplychain[J].2023.
PuX,GongL,HanX.Consumerfreeriding:Coordinatingsaleseffortinadual-channelsupplychain[J].ElectronicCommerceResearchandApplications,2017,22:1-12.
MehraA,KumarS,RajuJS.CompetitiveStrategiesforBrick-and-MortarStorestoCounter“Showrooming”[J].ManagementScience,2018,64(7):3076-3090.
XuX,YangY,ZhangJ,etal.Livestreamingplatformoperationsandcoordinationunderthecap-and-traderegulation:Platform-enabledmodeversusplatform-agencymode[J].InternationalJournalofProductionEconomics,2023,260:108859.
張鑫,張杰.直播背景下電商供應(yīng)鏈混合渠道定價與選擇策略[J/OL].系統(tǒng)管理學報,1-22[2024-12-17].http://kns.cnki.net/kcms/detail/31.1977.N.20231019.0945.002.html.
李恒宇,柴俊武.溢出效應(yīng)下制造商的直播帶貨策略研究[J].中國管理科學,2024,32(9):171-181.
周馳,李赫,于靜.委托代理關(guān)系下品牌商網(wǎng)絡(luò)直播營銷激勵機制設(shè)計[J/OL].中國管理科學,1-12[2024-12-17].https://doi.org/10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.0732.
HeY,ChenL,MuJ,etal.Optimalcontractdesignforlivestreamingshoppinginamanufacturer–retailer–streamersupplychain[J].ElectronicCommerceResearch,2022.
ZhouY-W,GuoJ,ZhouW.Pricing/servicestrategiesforadual-channelsupplychainwithfreeridingandservice-costsharing[J].InternationalJournalofProductionEconomics,2018,196:198-210.
許明星.搭便車行為下雙渠道供應(yīng)鏈決策的研究綜述[J].供應(yīng)鏈管理,2020,1(10):20-28.
鄭森圭,蘇丹華,汪壽陽,等.直播平臺打賞收入分成模式研究[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2020,40(5):1221-1228.
WangX,TaoZ,LiangL,etal.Ananalysisofsalarymechanismsinthesharingeconomy:Theinteractionbetweenstreamersandunions[J].InternationalJournalofProductionEconomics,2019,214:106-124.
ZhangT,LiG,ChengTCE,etal.ConsumerInter‐ProductShowroomingandInformationServiceProvisioninanOmni‐ChannelSupplyChain[J].DecisionSciences,2020,51(5):1232-1264.
MatsuiK.Whenshouldamanufacturersetitsdirectpriceandwholesalepriceindual-channelsupplychains?[J].EuropeanJournalofOperationalResearch,2017,258(2):501-511.
李偉,李凱,安崗.考慮渠道勢力與服務(wù)負溢出效應(yīng)的雙渠道供應(yīng)鏈決策研究[J].管理學報,2017,14(5):767-774.
王瑤,但斌,劉燦,等.服務(wù)具有負溢出效應(yīng)的異質(zhì)品雙渠道供應(yīng)鏈改進策略[J].管理學報,2014,11(5):758-763.