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      社群學(xué)習(xí)環(huán)境下的互聯(lián)網(wǎng)眾籌定價策略研究

      2022-01-17 11:04:36劉征馳郭飛宇
      管理工程學(xué)報 2022年1期
      關(guān)鍵詞:眾籌社群定價

      劉征馳 馬 滔? 郭飛宇

      (1.湖南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院, 湖南 長沙 410079; 2.湖南省物流信息與仿真技術(shù)重點實驗室, 湖南 長沙 410079)

      0 引言

      互聯(lián)網(wǎng)眾籌已逐步成為初創(chuàng)企業(yè)緩解融資困境、獲得大眾資金支持的一種新型融資模式[1]。作為影響融資績效的關(guān)鍵因素,眾籌產(chǎn)品定價歷來是學(xué)者們關(guān)注的焦點[2-3]??紤]到消費者參與眾籌能夠獲得較高的嘗鮮體驗與社區(qū)收益,發(fā)起人可以通過制定相對較高眾籌價格進(jìn)行“撇脂”定價[4-5]。然而在眾籌實踐中,項目發(fā)起人卻更傾向于采取“滲透”定價,即制定較低眾籌價格和較高銷售價格。以淘寶眾籌平臺一個非常成功的項目“極米無屏電視Z5”為例,發(fā)起人發(fā)布的眾籌價格為2999元,而銷售價格則上升到3499元。與之類似,作為中國首款籌資破億的項目,京東眾籌平臺的“PowerEgg小巨蛋無人機(jī)”,其發(fā)起人制定的眾籌價格與銷售價格分別為7888元和9076元。顯然,理論預(yù)測與產(chǎn)業(yè)實踐出現(xiàn)了鮮明的反差。一個可能原因在于:之前研究往往將眾籌決策視為消費者個體獨立行為,僅考慮其為實現(xiàn)“夢想”與“情懷”而溢價支付,卻忽略了消費者群體內(nèi)的信息交互效應(yīng),及其對發(fā)起人定價策略的重要影響。

      互聯(lián)網(wǎng)眾籌以創(chuàng)新產(chǎn)品為紐帶構(gòu)建了興趣導(dǎo)向的消費者社群,可視為社會化商務(wù)(social commerce)的一種典型代表。正如美國學(xué)者Jones[6]的經(jīng)典論斷所指出,“網(wǎng)絡(luò)社群最關(guān)鍵的不是構(gòu)建者,也不是使用者,而是在使用過程中所產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)互動現(xiàn)象。”在眾籌社群中,消費者不再是獨立行為主體,通過信息交互與社會學(xué)習(xí),消費者個體行為將與群體社會行為相互影響[7]。眾籌發(fā)起人常常利用公開身份信息[8-9]、展示社交網(wǎng)絡(luò)[10]、視頻呈現(xiàn)產(chǎn)品[1]等方式緩解消費者對眾籌產(chǎn)品的不確定性。相較于這些被動接收的信息,消費者通過社群交互主動獲取的產(chǎn)品信息則顯得更加可信和真實[11-12]。因此,潛在消費者通過與已購買消費者在眾籌社群中進(jìn)行信息交流,對產(chǎn)品形成新的認(rèn)知(所謂社群學(xué)習(xí)),以期做出更“聰明”的決策。

      互聯(lián)網(wǎng)眾籌中,消費者決策有效性很大程度上依賴于其“社群學(xué)習(xí)”成效。顯然,社群規(guī)模大小、社群活躍程度與社群交互效率等因素都將影響消費者社群學(xué)習(xí)收益(對產(chǎn)品精準(zhǔn)認(rèn)知而獲得價值)。對于眾籌消費者而言,其決策行為需要綜合考慮以下兩個選擇:①在前期眾籌階段購買,盡早接觸產(chǎn)品而獲得更多“嘗鮮價值”;②延遲至后期銷售階段購買,通過社群學(xué)習(xí)獲得更多“信息價值”。因而,理性消費者總在參與眾籌與延遲購買之間進(jìn)行得失權(quán)衡。相應(yīng)的,考慮到消費者通過“社群學(xué)習(xí)”調(diào)整產(chǎn)品認(rèn)知并改變決策模式,眾籌發(fā)起人也將“因地制宜”設(shè)計兩階段價格策略以最大化收益。

      通過對眾籌消費者行為重新審視和產(chǎn)品定價策略的深入思考,本文試圖回答以下三個關(guān)鍵理論問題:①如何理解互聯(lián)網(wǎng)眾籌社群學(xué)習(xí)機(jī)制?哪些因素決定了社群學(xué)習(xí)效果?②社群學(xué)習(xí)環(huán)境下消費者行為將發(fā)生什么變化?其又如何影響發(fā)起人定價策略?③消費者及其社群特性對眾籌產(chǎn)品定價與發(fā)起人收益有何影響?

      在實踐意義上,本文為互聯(lián)網(wǎng)眾籌中常見的“先低后高”定價模式提供了一個有趣解釋:與追求更多嘗鮮價值而導(dǎo)致的提前消費不同,社群學(xué)習(xí)所引致的策略效應(yīng)和信息效應(yīng)延遲了消費者購買決策。此時,眾籌發(fā)起人可能需要制定(相對于后期銷售價格)較低的眾籌價格,通過“價格補貼”吸引消費者在早期參與眾籌活動。

      下文結(jié)構(gòu)安排如下:第一部分為相關(guān)研究文獻(xiàn)回顧與評述;第二部分構(gòu)建了社群學(xué)習(xí)、消費者決策與眾籌產(chǎn)品定價的數(shù)學(xué)模型;第三部分通過數(shù)值仿真討論消費者耐心、社群活躍度與社群交互效率如何影響定價變動;第四部分為發(fā)起人福利分析;最后是本文的結(jié)論與啟示。

      1 文獻(xiàn)回顧

      有關(guān)消費者社會化學(xué)習(xí)(social learning)的探討可以追 溯 到 Banerjee[13]、Bikhchandani 和 Welch[14]、 Bikhchandani等[15]的研究,彼時消費者學(xué)習(xí)的主要途徑是觀察其他消費者線下行為。隨著在線電商的發(fā)展,當(dāng)前社會化學(xué)習(xí)研究主要集中于網(wǎng)絡(luò)評論信息。消費者社會化學(xué)習(xí)方法主要包括非貝葉斯學(xué)習(xí)、貝葉斯學(xué)習(xí)與擬社會化學(xué)習(xí)[16]。其中,非貝葉斯學(xué)習(xí)是通過外生系數(shù)的方式簡單刻畫社會化學(xué)習(xí)強(qiáng)度[17-18],突出在不同學(xué)習(xí)強(qiáng)度下廠商針對獲取產(chǎn)品質(zhì)量信息的消費者進(jìn)行“延遲購買”所采用的差異化策略。貝葉斯學(xué)習(xí)是通過跨期產(chǎn)品質(zhì)量方差之間的關(guān)系刻畫社會化學(xué)習(xí)的過程[19-20],強(qiáng)調(diào)前期消費者評論信息對后期產(chǎn)量質(zhì)量信號與消費者決策行為的影響。而擬社會化學(xué)習(xí)則通過建立期望和方差之間的聯(lián)系共同刻畫社會化學(xué)習(xí)程度[21]。

      消費者社會化學(xué)習(xí)效果依賴于哪些因素?從在線評論有效性出發(fā),現(xiàn)有文獻(xiàn)考察了產(chǎn)品類型[22]、信息來源[23]、信息本身[24]和信息接收者[25]等方面的影響。此外,學(xué)者們還探討了社會化學(xué)習(xí)對消費者決策行為的影響。例如,Sahoo等[26]研究產(chǎn)品評論信息的效價與準(zhǔn)確性變化如何影響消費者購買與退貨的可能性,發(fā)現(xiàn)更多評論信息與“有用”評論將減少退貨可能性。Papanastasiou和Savva[19]發(fā)現(xiàn)社會化學(xué)習(xí)將提升消費者延期購買的意愿。社會化學(xué)習(xí)背景下廠商運作管理也是學(xué)者關(guān)注焦點,例如廣告策略制定[27]、評論機(jī)制設(shè)計[11]、產(chǎn)品質(zhì)量提供[20]與定價策略[28]等。Feldman等[20]研究了社會化學(xué)習(xí)對壟斷廠商產(chǎn)品設(shè)計的影響。Crapis 等[29]研究發(fā)現(xiàn),相對于不考慮社會化學(xué)習(xí)的情境,考慮社會化學(xué)習(xí)的定價策略將增加廠商收益。

      與本文情境相關(guān)的另一類研究是互聯(lián)網(wǎng)眾籌文獻(xiàn)。其一是涉及眾籌產(chǎn)品定價機(jī)制的研究:代表性的文獻(xiàn)有,Hu等[2]通過構(gòu)建兩期博弈模型研究眾籌產(chǎn)品定價策略,發(fā)現(xiàn)可依據(jù)消費者對項目質(zhì)量評價不同實施差別化定價。鄧萬江等[3]對Hu等[2]模型進(jìn)行了拓展,綜合考慮產(chǎn)品在眾籌階段與銷售階段的定價問題,認(rèn)為發(fā)起人應(yīng)該根據(jù)投資人預(yù)支付或購買選擇不同而存在的兩種市場均衡制定兩種定價策略。此外,薛巍立等[30]研究了模仿企業(yè)所帶來的競爭對眾籌企業(yè)在各階段(眾籌階段與銷售階段)最優(yōu)定價的影響。其二是有關(guān)眾籌參與意愿的影響因素研究,可分為“收益因素”與“風(fēng)險因素”兩方面:收益因素如感知利益[31]、社區(qū)價值[4]、實現(xiàn)合作共創(chuàng)[32];風(fēng)險因素如信任感知[33]、不確定性[34]、投資額度與籌款周期[1]。

      本文從眾籌社群信息交互的現(xiàn)實場景出發(fā),通過對消費者決策和發(fā)起人定價的建模分析,試圖在以下三個方面作出邊際貢獻(xiàn):

      首先,不同于現(xiàn)有文獻(xiàn)針對靜態(tài)評論的學(xué)習(xí)情境,本文基于貝葉斯學(xué)習(xí)方法考察消費者社群動態(tài)信息交互。通過引入社群規(guī)模、社群活躍度與社群交互效率刻畫消費者社群學(xué)習(xí)過程,探討影響消費者社群學(xué)習(xí)效果的邏輯機(jī)理,從而更為貼合“掃碼進(jìn)群”“問買過的人”“品牌粉絲群”等新興社群運營模式。

      其次,有別于現(xiàn)有大多數(shù)研究“就眾籌談眾籌”的單階段決策模式,本文將分析視閾拓展至產(chǎn)品銷售階段。此時,在社群學(xué)習(xí)效應(yīng)影響下,消費者將面臨眾籌階段“嘗鮮價值”與銷售階段“信息價值”之間的權(quán)衡取舍。同樣,考慮到社群學(xué)習(xí)環(huán)境中消費者行為變化,眾籌發(fā)起人也必須適應(yīng)性調(diào)整其兩階段定價策略。

      最后,傳統(tǒng)觀點認(rèn)為,眾籌產(chǎn)品的“新奇特”屬性足以令其在眾籌中贏得較高價格(所謂“撇脂定價”),而本文則揭示了現(xiàn)實中眾籌發(fā)起人常常“低價賺吆喝”的深層原因。互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,消費者業(yè)已習(xí)慣通過社群互動獲取產(chǎn)品信息,也甘愿為獲得對產(chǎn)品的精準(zhǔn)認(rèn)知而延遲消費。因此,“先低后高”的價格策略有利于吸引更多消費者參與認(rèn)籌(構(gòu)建社群學(xué)習(xí)環(huán)境),進(jìn)而提高眾籌發(fā)起人整體收益。

      2 基本假設(shè)

      假定眾籌發(fā)起人預(yù)先設(shè)定(并向消費者發(fā)布)產(chǎn)品的眾籌階段價格(pc)和銷售階段價格(ps)。這一假設(shè)符合現(xiàn)實情形,各大眾籌平臺的項目描述中一般包含產(chǎn)品眾籌價格及后期上市銷售價格信息。假設(shè)眾籌產(chǎn)品的單位生產(chǎn)成本為c(c<1),根據(jù)下文假設(shè),這確保至少部分消費者的效用高于產(chǎn)品生產(chǎn)成本。一般而言,賣方比買方更有耐心[35],因此不考慮發(fā)起人在銷售階段的收益貼現(xiàn)問題(或者說發(fā)起人收益貼現(xiàn)因子為1)。發(fā)起人目標(biāo)是實現(xiàn)產(chǎn)品在眾籌和銷售兩階段收益最大化。

      假設(shè)產(chǎn)品市場總體規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)化為1,每位消費者至多購買1單位產(chǎn)品。消費者可從眾籌產(chǎn)品中獲得兩方面效用:一是體驗價值(e),表現(xiàn)為消費者由于偏好產(chǎn)品創(chuàng)意、品牌、顏色、設(shè)計等而獲得的情感體驗,e在[0,1]上服從均勻分布;二是消費者對產(chǎn)品質(zhì)量的價值感知(q)[29,36]。假定消費者在購買產(chǎn)品后的感知質(zhì)量服從正態(tài)分布。其中,表示眾籌產(chǎn)品不可觀測的平均質(zhì)量(真實質(zhì)量),σq表示消費者感知質(zhì)量的差異性。

      消費者在眾籌階段和銷售階段的效用為uc=e+q-pc與us=δ(e+q-ps)。δ表示消費者耐心程度(貼現(xiàn)因子):δ越小表明消費者耐心程度越低,越可能在眾籌階段購買產(chǎn)品,δ越大則表明其越可能延期到銷售階段再做決策。在這里,將消費者在眾籌階段購買時因不存在貼現(xiàn)因子而避免的效用損失稱為“嘗鮮價值”,可理解為消費者延遲決策時的效用貼現(xiàn)??紤]到產(chǎn)品質(zhì)量不確定性和信息可得性,消費者在不同階段的決策分別為:①在眾籌階段,消費者在即期購買(認(rèn)籌)與延期決策之間做選擇,認(rèn)籌并體驗產(chǎn)品后可獲知產(chǎn)品質(zhì)量。②在銷售階段,消費者則可通過產(chǎn)品社群與眾籌參與者進(jìn)行信息交互,通過社群學(xué)習(xí)調(diào)整產(chǎn)品質(zhì)量信念后,再決定是否購買。根據(jù)以上分析,建立如下眾籌參與人決策時序圖:

      為了便于理解模型,表1對文中涉及的主要參數(shù)總結(jié)說明如下:

      表1 主要參數(shù)說明Table 1Definition of parameter symbols

      圖1 互聯(lián)網(wǎng)眾籌中參與人決策時序Figure 1Participants decision sequence in crowdfunding

      3 模型構(gòu)建

      3.1 社群學(xué)習(xí)

      互聯(lián)網(wǎng)眾籌社群中,具有“極客精神”的眾籌參與者常熱衷于分享產(chǎn)品信息。而為深入了解產(chǎn)品,潛在消費者更樂于與“嘗鮮者”在社群中進(jìn)行活躍互動。假定消費者事前對產(chǎn)品真實質(zhì)量的先驗信念為。不失一般性,假定qc=0。眾籌階段有n個消費者參與認(rèn)籌(n∈[0,1]),考慮到市場上消費者總?cè)藬?shù)已標(biāo)準(zhǔn)化為1,n也可以視為“眾籌參與率”。同時假定,后期銷售階段消費者與產(chǎn)品社群中βn(m=βn)個眾籌參與者進(jìn)行交流,并將產(chǎn)品先驗信念更新為后驗信念此處,β∈[0,1]刻畫了社群活躍度。假設(shè)m個消費者對產(chǎn)品感知質(zhì)量為qm=(q1,q2,…,qm),其中,qa為感知質(zhì)量的均值,從而后驗信念為即

      從而可得,

      特別的,λ衡量事前質(zhì)量不確定性與社群個體質(zhì)量不確定性的比率,λ∈[0,+∞)??紤]到λ越大,意味著社群交互獲得的信息越“有用”,表明社群交互對潛在消費者形成質(zhì)量感知的影響越大,本文將λ定義為“社群交互效率”。

      根據(jù)公式(1)可知,消費者經(jīng)過社群學(xué)習(xí)后,其后驗質(zhì)量信念qs為先驗質(zhì)量信念qc(qc=0)與部分眾籌參與者(βn)所感知的質(zhì)量均值qa的加權(quán)平均。令qa的權(quán)重系數(shù)=K,K代表消費者后驗信念受社群互動的影響程度。K越大,說明消費者越偏離先驗質(zhì)量信念,而越接受通過社群學(xué)習(xí)獲得的產(chǎn)品質(zhì)量信念qa,即越接近獲悉產(chǎn)品的真實質(zhì)量。由此,本文將權(quán)重K定義為“社群學(xué)習(xí)效果”,K受社群規(guī)模n、社群活躍度β以及社群交互效率λ影響,并有

      綜合以上分析,提出如下命題:

      命題1在互聯(lián)網(wǎng)眾籌中,消費者社群學(xué)習(xí)效果(K)與社群規(guī)模(n)、社群活躍度(β)和社群交互效率(λ)呈正相關(guān)關(guān)系。

      消費者可通過社群交互獲取眾籌產(chǎn)品的深層次信息,并據(jù)此調(diào)整自身對產(chǎn)品質(zhì)量的認(rèn)知。一方面,如果眾籌參與人數(shù)越多或者社群活躍度較高,更多的信息將使消費者對產(chǎn)品質(zhì)量形成更精準(zhǔn)地認(rèn)知,從而社群學(xué)習(xí)效果越好。另一方面,如果眾籌社群交互效率越高,消費者獲得的信息越“有用”,更接近獲悉產(chǎn)品的真實質(zhì)量,社群學(xué)習(xí)效果越好。

      命題1表明,眾籌社群中交互信息(βn)的多寡與交互效率(λ)的高低將直接影響消費者社群學(xué)習(xí)效果。顯然,這將繼而影響消費者決策行為與發(fā)起人定價策略。在現(xiàn)有研究中,Yang 等[38]認(rèn)為更多或更準(zhǔn)確的市場信息可能不利于高質(zhì)量廠商與消費者,因而廠商應(yīng)該借助定價策略控制消費者行為,進(jìn)而掌控產(chǎn)品信息的產(chǎn)生。與之類似,眾籌發(fā)起人為實現(xiàn)兩階段收益最大化,也可主動介入眾籌消費者社群并借此調(diào)節(jié)社群學(xué)習(xí)效果:一方面,通過制定“眾籌價格”與“銷售價格”的相對水平,發(fā)起人可有意控制眾籌參與人數(shù)(n);另一方面,通過控制眾籌社群的交互環(huán)境(如激勵知識分享、懲罰垃圾信息等),發(fā)起人可調(diào)節(jié)發(fā)起人社群活躍度(β)和社群交互效率(λ)。

      3.2 消費者決策

      在眾籌結(jié)束之后的銷售階段,消費者將基于社群學(xué)習(xí)更新其產(chǎn)品質(zhì)量信念。顯然,只有當(dāng)E[us]=e+qs-ps≥0時,消費者才會購買產(chǎn)品。逆推至眾籌階段,消費者是否即期購買(認(rèn)籌),依賴于其對下階段購買所獲效用(決定于后驗信念qs)的理性預(yù)期。此時,產(chǎn)品質(zhì)量后驗信念qs在眾籌階段將被視為一個隨機(jī)變量[19],消費者對后驗信念qs的事前預(yù)測服從均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為的正態(tài)分布。這為眾籌階段消費者進(jìn)行決策提供了指導(dǎo)。(為方便討論,定義f(·;z)是均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為σ(z)的隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)。其中,F(·;z)為其累計分布函數(shù),存在(·;z)=1-F(·;z)。

      給定發(fā)起人的定價策略(pc,ps),分析眾籌階段消費者的決策選擇:一方面,如果在眾籌階段購買產(chǎn)品,可以避免因延期決策而產(chǎn)生的效用貼現(xiàn)損失,從而獲得更多的“嘗鮮價值”。此時,消費者的期望效用為e-pc。另一方面,如果延期至銷售階段,通過社群學(xué)習(xí)更新質(zhì)量信念后做出更“聰明”的決策,將獲得額外的“信息價值”。此時,消費者的期望效用為因此,消費者將對以上兩種情形進(jìn)行權(quán)衡,基于尋找一個無差異化點(購買門檻),以做出最優(yōu)決策。據(jù)此,可得如下命題:

      命題2在互聯(lián)網(wǎng)眾籌中,消費者決策行為受到耐心程度(δ)、體驗價值(e)與定價策略(pc,ps)的影響。具體如下:

      (1)在眾籌階段:當(dāng)眾籌價格較低(pc≤1-δ+δps)且體驗價值大于門檻值e≥θ(pc,ps)時,消費者將認(rèn)籌產(chǎn)品。當(dāng)眾籌價格較高(pc>1-δ+δps)時,消費者將延期至銷售階段再做決策。

      (2)在銷售階段:只有體驗價值相對較大(ps-qs≤e<θ(pc,ps))的消費者才購買產(chǎn)品。

      在這里,門檻值θ(pc,ps)∈[pc,1]是函數(shù)θ-pc=δ的唯一解。

      證明:分三個步驟進(jìn)行證明:

      ①證明消費者任何購買策略都以眾籌階段的購買門檻為基準(zhǔn),從而部分消費者在眾籌階段購買,部分消費者延遲至銷售階段再做決策。

      假設(shè)發(fā)起人定價策略為{pc,ps},對體驗價值為ν(ν∈[0,1])的消費者,g(ν)定義為消費者的決策行為。 當(dāng)Ψ(ν)=E[uc]-E[us]≥0時,g(ν)=1表示消費者即期購買;當(dāng)Ψ(ν)=E[uc]-E[us]<0時,g(ν)=0表示消費者將延遲決策。

      由于上述單調(diào)性是針對任意體驗價值為ν的消費者,根據(jù)零點定理可知,在[0,1]上必定存在一個根據(jù)消費者體驗價值劃分的無差異化點(購買門檻),使得消費者在眾籌階段購買與銷售階段購買獲得相同的效用。假定購買門檻為θ(pc,ps),則部分消費者將在眾籌階段購買產(chǎn)品,部分消費者延期至銷售階段再做決策。

      ②分析眾籌中所有消費者均延遲決策必須滿足的條件。

      如果具有最高體驗價值的消費者也延遲決策,則所有消費者都會延遲決策。由于沒有消費者在眾籌階段購買產(chǎn)品,從而不會存在社群學(xué)習(xí)(沒有產(chǎn)品社群)。此時,具有最高體驗價值的消費者e(e=1)在眾籌階段的期望效用為1-pc,在銷售階段的期望效用為δ(1-ps)。所有消費者都延遲決策的條件為:1-pc<δ(1-ps),即pc>1-δ+δps。在這種情況下,購買門檻為θ(pc,ps)=1,眾籌融資失敗。

      ③討論眾籌中部分消費者將在眾籌階段購買產(chǎn)品時,購買門檻θ(pc,ps)滿足的條件。

      由于部分消費者將在眾籌階段購買產(chǎn)品,則有pc≤1-δ+δps。假設(shè)消費者在眾籌階段的期望效用為uc(e),uc(e)=e-pc。消費者在銷售階段的期望效用建立在部分消費者e≥θ滿足時選擇眾籌階段購買產(chǎn)品的基礎(chǔ)上,用us(e,θ)表示,

      下面證明等式uc(θ)=us(θ,θ)存在唯一解θ,并且θ∈[p1,1]。

      利用us(θ,θ)對θ求導(dǎo)可得

      由于σ′(θ)<0,因此,有

      令ω(θ)=uc(θ)-us(θ,θ)

      由于并非所有消費者都將延遲決策,則有ω(1)=uc(1)-us(1,1)>0。

      最后,注意到uc(pc)=0,并且對于任意θ∈[0,1],均有us(θ,θ)≥0,因此,有ω(pc)=uc(pc)-us(pc,pc)<0。

      根據(jù)零點定理可得,必定存在θ(pc,ps)∈[pc,1]使得uc(θ)=us(θ,θ),可知θ是函數(shù)ps)f(qs;θ)dqs的唯一解。得證。

      由命題2可知,如果產(chǎn)品眾籌價格較低,消費者群體將依據(jù)體驗價值差異而產(chǎn)生行為分化。一方面,偏好產(chǎn)品“創(chuàng)意”與“故事”等體驗價值相對較高的消費者將選擇認(rèn)籌,如創(chuàng)意產(chǎn)品的“鐵桿粉絲”群體。相對而言,這類消費者耐心程度不高,對產(chǎn)品質(zhì)量風(fēng)險不敏感,希望提前獲得產(chǎn)品“嘗鮮”,更愿意滿足“獵奇”心理與彰顯“極客”精神。另一方面,部分體驗價值較低且希望通過社群學(xué)習(xí)做出更“聰明”選擇的消費者將延期決策。反之,如果產(chǎn)品的眾籌價格太高,即便對產(chǎn)品陷入“瘋狂”的消費者(e=1)也會選擇延期決策。此時將導(dǎo)致一個極其尷尬的場景:眾籌階段消費者無一參與認(rèn)籌(未能構(gòu)建產(chǎn)品社群),從而后期消費者也無法從社群學(xué)習(xí)中獲取有效信息。進(jìn)入銷售階段,剩余消費者經(jīng)過社群學(xué)習(xí),將面臨“過了這個村就沒有這家店”的局面。此時,體驗價值相對較高的消費者才會購買產(chǎn)品。命題2啟示發(fā)起人:在利用眾籌價格調(diào)節(jié)消費者購買行為的同時,還要密切關(guān)注消費者體驗價值的獲得感,例如,在發(fā)起眾籌時,利用產(chǎn)品創(chuàng)意與服務(wù)(如獲得與發(fā)起人線下交流的機(jī)會)等提升消費者體驗感知;在產(chǎn)品上市銷售時,通過良好的售后承諾與保障等增加用戶的體驗收益等。

      根據(jù)命題2中消費者購買門檻θ(pc,ps)可知,眾籌階段的購買人數(shù)(需求量)或眾籌參與率為n=1-θ(pc,ps),這可以反映出消費者的“眾籌參與意愿”。接下來考察社群學(xué)習(xí)環(huán)境下,消費者“眾籌參與意愿”的影響因素及其作用機(jī)制,可得如下推論:

      推論1消費者眾籌參與意愿(1-θ)與眾籌價格(pc)、耐心程度(δ)、社群交互效率(λ)和社群活躍度(β)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,與銷售價格(ps)呈正相關(guān)關(guān)系。

      證明:根據(jù)命題2可知,眾籌階段消費者的購買門檻為θ(pc,ps)∈[pc,1]。令ps)f(qs;θ)dqs,則購買門檻θ(pc,ps)滿足

      ①將等式(3)對pc求導(dǎo)可得:

      ②將等式(3)對ps求導(dǎo)可得:

      ③將等式(3)對δ求導(dǎo)可得:

      得證。

      根據(jù)推論1可知,消費者眾籌參與意愿與眾籌價格呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,這一結(jié)論與很多學(xué)者[32]研究一致。然而,本文卻極大深化了對眾籌參與意愿影響因素的理解:之前研究僅關(guān)注眾籌階段的消費者行為,本文則將研究維度拓展至產(chǎn)品正式銷售階段,考慮消費者的跨期決策行為。因而進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),眾籌參與意愿還受到耐心程度與銷售價格等其他因素影響。具體而言,如果消費者耐心程度越高,消費者越有可能進(jìn)行延期決策,從而認(rèn)籌意愿越低;如果銷售價格越高,消費者延期購買效用下降,眾籌參與意愿上升。

      值得注意的是,在社群學(xué)習(xí)情境下,消費者眾籌參與意愿與社群活躍度和社群交互效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。可能原因在于:眾籌產(chǎn)品常因其“創(chuàng)新”屬性而伴隨較高質(zhì)量風(fēng)險,消費者在信息不充足情況下難以做出抉擇。如果社群活躍度或者社群交互效率較高,消費者將借此獲取更多產(chǎn)品相關(guān)信息,有利于其做出正確決策。從而,消費者將傾向于不參與眾籌,而延遲至銷售階段做決策。在這里,本文將由于社群學(xué)習(xí)導(dǎo)致消費者延期決策的行為稱為“策略效應(yīng)”。

      3.3 眾籌產(chǎn)品定價

      依據(jù)命題2中對消費者購買門檻θ(pc,ps)的分析,可知產(chǎn)品在眾籌階段的需求量為1-θ。在銷售階段,當(dāng)qs+θ>ps時,需求量為θ+qs-ps;當(dāng)qs>ps時,需求量為θ。此時,發(fā)起人通過定價策略最大化期望收益:

      在這里,目標(biāo)函數(shù)(4)的右邊分別為發(fā)起人在眾籌階段與銷售階段的期望收益。不等式(5)表示發(fā)起人定價策略需要滿足的條件,等式(6)表示購買門檻需要滿足的隱函數(shù),式(5)和式(6)保證了部分消費者在眾籌階段購買產(chǎn)品,部分消費者延期決策。等式(7)是隨機(jī)變量qs概率密度函數(shù)的具體形式。

      考慮到根據(jù)上述條件求解目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)解的復(fù)雜性,本文首先將通過數(shù)理方法證明最優(yōu)定價策略存在的重要特征。然后,利用Matlab軟件對目標(biāo)函數(shù)(4)與約束條件(5)、(6)、(7)進(jìn)行編碼仿真。在設(shè)置初始參數(shù)的情況下,求解出目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)定價()。并利用圖2直觀描繪由δ∈[0,1],β∈[0,1]與λ∈[0,7]構(gòu)成的三維空間下最優(yōu)定價()的分布特征。

      根據(jù)模型分析,可得如下命題:

      命題3互聯(lián)網(wǎng)眾籌社群學(xué)習(xí)環(huán)境下,存在閾值Γ(λ)與γ(β),當(dāng)δ≥max{Γ(λ),γ(β)}時,最優(yōu)定價策略滿足

      證明:首先證明,給定眾籌發(fā)起人的定價策略{pc,ps},消費階段消費者獲得的期望效用隨著眾籌階段消費者購買人數(shù)增加而增加。

      已知n=1-θ為眾籌階段購買產(chǎn)品的消費者人數(shù),表示消費者在銷售階段獲得的期望效用。接下來只需證明,則可以證明將us(e,θ)寫成如下形式:

      當(dāng)qs<ps-e時,存在ki(qs)=0;當(dāng)qs≥ps-e時,存在ki(qs)=e+qs-ps。值得注意的是,ki(qs)在qs上為非負(fù)遞增的凸函數(shù)。根據(jù)Müller and Stoyan(2002,p63)[39],服從正態(tài)分布的qs滿足凸函數(shù)性質(zhì)。因此,在qs上是嚴(yán)格遞增的,反過來在θ上是嚴(yán)格遞減的。

      基于上述討論可知,當(dāng)眾籌階段購買產(chǎn)品的消費者人數(shù)大于零時,對于任意的β>0,存在θ)dqs>δ(θ-ps)。因此,相對于社群活躍度β=0,社群活躍度β>0時銷售階段的消費者獲得的期望效用更大。這表明在等式中,最優(yōu)定價

      當(dāng)眾籌階段購買產(chǎn)品的消費者人數(shù)大于零時,對于任意的λ>0,存在。因此,相對于社群交互效率λ=0,社群交互效率λ>0時銷售階段的消費者獲得的期望效用更大。這表明等式θ-pc=δ中最優(yōu)定價策略與購買門檻策略θ(pc,ps)滿足。當(dāng)δ=1時,可得。根據(jù)Sundaram(1996,Theorem 9.14)的最大值定理可知,最優(yōu)價格策略在δ∈[0,1]上處于上半連續(xù)狀態(tài),這表明存在一個閾值Γ(λ),當(dāng)δ≥Γ(λ)時,最優(yōu)價格策略滿足。綜上可知,存在閾值γ(β)與Γ(λ),當(dāng)δ≥max{Γ(λ),γ(β)}時,最優(yōu)定價策略滿足。

      得證。

      根據(jù)命題3可知,在由耐心程度(δ)、社群活躍度(β)與社群交互效率(λ)構(gòu)成取值空間中,當(dāng)δ、β和λ滿足一定條件時,最優(yōu)定價策略滿足。根據(jù)下文推論2可知,當(dāng)社群活躍度極低(β=0)或者社群交互效率極低(λ=0)時,代表不存在社群學(xué)習(xí)的情境,發(fā)起人將會采取“先高后低”的撇脂定價策略。然而,在社群學(xué)習(xí)情境下,這種定價策略是行不通的,尤其當(dāng)發(fā)起人面對的消費者耐心程度相對較高的情況下(δ≥max{Γ(λ),γ(β)})。此時,結(jié)合圖2可知,發(fā)起人在絕大多數(shù)情況下(白色區(qū)域),制定的最優(yōu)眾籌價格都小于最優(yōu)銷售價格,即。 因此,相比于不存在社群學(xué)習(xí)情境下的發(fā)起人一定采用“先高后低”的撇脂定價策略,存在社群學(xué)習(xí)情境下的發(fā)起人可能會采用“先低后高”的滲透定價策略。

      圖2 眾籌產(chǎn)品最優(yōu)價格分布(陰影部分表示,白色區(qū)域表示)Figure 2Optimal price distribution of crowdfunding products (shadow part represents , and white part represents )

      互聯(lián)網(wǎng)眾籌產(chǎn)品一般屬于“新奇特”的創(chuàng)意產(chǎn)品,消費者對其質(zhì)量感知存在極大不確定性。考慮到通過社群學(xué)習(xí)可知情更多產(chǎn)品信息以輔助決策,消費者一般具有較高耐心[28,41]。同時,網(wǎng)絡(luò)社群中的信息分享激勵機(jī)制與凈化機(jī)制等確保了一定的社群活躍度與交互效率[42]。在耐心程度、社群活躍度和社群交互效率的影響下,發(fā)起人的理性選將擇是采用滲透定價策略(圖2白色部分區(qū)域)。

      背后的邏輯為:當(dāng)消費者耐心程度較高時,消費者在銷售階段獲得的效用相對增加,將產(chǎn)生延期購買的傾向。此時,眾籌階段的購買人數(shù)相對較少,社群學(xué)習(xí)發(fā)揮的作用較低。因而,發(fā)起人將制定相對較低的眾籌價格和相對較高的銷售價格,提高消費者在眾籌階段的效用,降低消費者在銷售階段的效用,減少消費者延遲購買的策略性行為。通過增加眾籌階段的購買人數(shù),發(fā)揮社群學(xué)習(xí)在質(zhì)量發(fā)現(xiàn)中的作用,以實現(xiàn)兩階段收益最大化。

      當(dāng)社群活躍度與社群交互效率較高時,社群學(xué)習(xí)引致的“策略效應(yīng)”會加劇消費者的延期決策傾向。此時,發(fā)起人需要制定一個相對較低眾籌價格。這是由于:其一,產(chǎn)品質(zhì)量的不確定性使消費者面臨較大的購買風(fēng)險,導(dǎo)致其支付意愿較低,這需要通過較低眾籌價格將提升其嘗試意愿;其二,較低的眾籌價格將激勵更多消費者在眾籌階段購買產(chǎn)品,從而產(chǎn)生“Kickstarter Effect”與“梯度效應(yīng)”,提升眾籌參與率的同時確保融資成功[43],并通過傳遞出產(chǎn)品良好市場潛力信號,有利于眾籌項目獲得風(fēng)險投資[44];其三,利用較低眾籌價格扭轉(zhuǎn)消費者延期購買傾向,從而避免出現(xiàn)“不存在社群學(xué)習(xí)”的尷尬局面(根據(jù)下文可知,社群學(xué)習(xí)情境下發(fā)起人可獲得更高收益),以發(fā)揮社群學(xué)習(xí)在信息傳遞與價值發(fā)現(xiàn)中的作用,并借助眾籌社群中信息的傳播與擴(kuò)散產(chǎn)生良好口碑效應(yīng)與廣告效應(yīng)[45]。

      同時,當(dāng)社群活躍度與社群交互效率較高時,延期決策的消費者可以通過社群學(xué)習(xí)獲得更精準(zhǔn)的產(chǎn)品質(zhì)量信息,有利于做出更“聰明”的決策。從而,社群學(xué)習(xí)帶來的“信息效應(yīng)”使得消費者具有較高的支付意愿(可以理解為消費者獲得做出更好購買決策的權(quán)利),發(fā)起人通過制定一個相對較高的銷售價格可實現(xiàn)整體收益最大化,并在一定程度上促使消費者在眾籌階段購買。因此,社群學(xué)習(xí)引致的“策略效應(yīng)”和“信息效應(yīng)”,通過重塑消費者的決策行為模式,進(jìn)而倒逼發(fā)起人制定“先低后高”滲透式定價策略。

      下面考慮一種極端情況:如果社群活躍度極低(β=0,俗稱“僵尸群”),或者社群交互效率極低(λ=0,如“垃圾廣告群”),這代表不存在社群學(xué)習(xí)的情境。此時,潛在消費者將不能借助社群學(xué)習(xí)獲得有用的質(zhì)量信息,發(fā)起人定價策略將如何變動?相關(guān)分析可得如下推論:

      推論2如果眾籌社群活躍度極低或者社群交互效率極低,發(fā)起人應(yīng)該采用“先高后低”的撇脂定價策略,即≥

      證明:當(dāng)社群活躍度極低(β=0)或者社群交互效率極低(λ=0)時,給定發(fā)起人定價策略{pc,ps},消費者決策為:在眾籌階段,

      ①當(dāng)pc≤ps時,如果e≥θ(pc,ps)=pc,則消費者將在眾籌階段購買產(chǎn)品;

      ②當(dāng)pc>ps且pc≤(1-δ)+δps時,如果e≥θ(pc,ps)=則消費者也將在眾籌階段購買產(chǎn)品;

      ③當(dāng)pc>ps且pc>(1-δ)+δps時,消費者將會延期到銷售階段進(jìn)行決策。

      在銷售階段,只有當(dāng)e≥ps的消費者將購買產(chǎn)品。

      已知消費者對發(fā)起人定價策略{pc,ps}的反應(yīng),發(fā)起人實現(xiàn)收益最大化的目標(biāo)函數(shù)為:

      根據(jù)目標(biāo)函數(shù)可知:

      ①當(dāng)pc≤ps時,θ(pc,ps)=pc,π(pc,ps)=(pc-c)(1-pc)。

      通過一階求導(dǎo)后可得:

      ②當(dāng)pc>ps且pc-δps>1-δ時,θ(pc,ps)=1,π(pc,ps)=(ps-c)(1-ps)。

      通過一階求導(dǎo)后可得:

      ③當(dāng)pc>ps且pc-δps≤1-δ時,

      因此,對比不同情形發(fā)現(xiàn),發(fā)起人的最優(yōu)定價為:

      得證。

      發(fā)起人采用撇脂定價策略的邏輯為:當(dāng)社群活躍度極低或社群交互效率極低時,消費者并不能從社群中獲得產(chǎn)品質(zhì)量信息。一方面,這將導(dǎo)致消費者延期決策動機(jī)下降,發(fā)起人可以利用“粉絲”與“極客”消費者的嘗鮮心理,制定相對較高的眾籌價格提高融資績效;另一方面,延遲決策的“信息價值”急劇下降,消費者在銷售階段購買的預(yù)期效用降低,也迫使發(fā)起人制定相對較低的銷售價格。

      4 模型討論

      從上文分析可知,眾籌發(fā)起人最優(yōu)定價策略依賴于消費者耐心程度(δ)、社群活躍度(β)與社群交互效率(λ)等參數(shù)。下面將通過數(shù)值仿真考察這些參數(shù)對最優(yōu)眾籌價格與最優(yōu)銷售價格的具體影響,試圖得到一些啟發(fā)性觀點。

      4.1 消費者耐心

      首先,考察消費者耐心程度δ對最優(yōu)眾籌價格與最優(yōu)銷售價格的影響。給定社群活躍度β=1,社群交互效率λ分別取0.5、1、1.5和2的情況下,求解目標(biāo)函數(shù)(3)中的最優(yōu)定價。圖3描繪了與隨耐心程度δ的變動軌跡。

      圖3 不同社群交互效率下最優(yōu)價格與耐心程度之間的關(guān)系Figure 3The relationship between the optimal price and the degree of patience under different community interaction efficiency

      由圖3可得以下三個結(jié)論:①最優(yōu)眾籌價格隨耐心程度增加而遞減,而最優(yōu)銷售價格隨耐心程度增加而遞增;②隨著社群交互效率提高,最優(yōu)眾籌價格整體變化不明顯,但最優(yōu)銷售價格整體逐步上升;③當(dāng)耐心程度高于某一閾值時,最優(yōu)銷售價格總大于最優(yōu)眾籌價格(滲透定價)。

      在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,消費者已習(xí)慣于通過參與社群互動獲取產(chǎn)品信息,也愿意為獲得對產(chǎn)品的精準(zhǔn)認(rèn)知而延遲消費(變得富有耐心)[28,41]。發(fā)起人需要根據(jù)消費者耐心程度的變化“相機(jī)行事”,采取合理價格策略:考慮到消費者比較有耐心,發(fā)起人應(yīng)制定較低眾籌價格吸引更多消費者認(rèn)籌,以便在口碑效應(yīng)助推下提高融資績效。同時,更多消費者延期決策帶來后期需求“爆發(fā)”,發(fā)起人可在消費者承受范圍內(nèi)制定盡可能高的銷售價格以攫取更高收益。

      4.2 社群活躍度

      其次,考察社群活躍度β對最優(yōu)眾籌價格與最優(yōu)銷售價格的影響。給定耐心程度δ=0.5,社群交互效率λ分別取0.5、1、1.5和2的情況下,求解目標(biāo)函數(shù)(3)中的最優(yōu)定價。圖4描繪出與隨社群活躍度β的變動軌跡。

      圖4 不同社群交互效率下最優(yōu)價格與社群活躍度之間的關(guān)系Figure 4The relationship between the optimal price and community activity under different community interaction efficiency

      由圖4可得以下三個結(jié)論:①最優(yōu)眾籌價格隨社群活躍度增加而遞減,而最優(yōu)銷售價格隨社群活躍度增加而遞增;②隨著社群交互效率提升,最優(yōu)眾籌價格整體下降,最優(yōu)銷售價格整體上升;③當(dāng)社群活躍度高于某一閾值時,最優(yōu)銷售價格總大于最優(yōu)眾籌價格(滲透定價)。

      社群活躍度首先取決于成員分享意愿,一定的物質(zhì)獎勵、較好的社群規(guī)范以及良好的聲譽效應(yīng)都能促使社群成員發(fā)表評論,分享產(chǎn)品使用體驗[46-48];同時,社群活躍度還與產(chǎn)品特性等因素有關(guān)。例如,體驗性產(chǎn)品質(zhì)量不確定性較大,潛在消費者更愿意多參與社群交互以精準(zhǔn)了解產(chǎn)品。因此,發(fā)起人需要對影響社群活躍度的因素進(jìn)行引導(dǎo)與把控,“因時制宜”制定靈活價格策略。

      4.3 社群交互效率

      最后,考察社群交互效率λ對最優(yōu)眾籌價格與最優(yōu)銷售價格的影響。給定社群活躍度β=1,耐心程度δ分別取0.2、0.4、0.6和0.8的情況下,求解目標(biāo)函數(shù)(3)中的最優(yōu)定價。圖5描繪出與隨社群交互效率λ的變動軌跡。

      圖5 不同耐心程度下最優(yōu)價格與社群交互效率之間的關(guān)系Figure 5The relationship between the optimal price and the community interaction efficiency under different patience

      由圖5可得到以下三個結(jié)論:①最優(yōu)眾籌價格隨社群交互效率增加而遞減,而最優(yōu)銷售價格隨社群交互效率增加而遞增;②隨著耐心程度不斷增加,最優(yōu)眾籌價格整體下降,最優(yōu)銷售價格整體上升;③當(dāng)社群交互效率高于某一閾值時,最優(yōu)銷售價格總大于最優(yōu)眾籌價格(滲透定價)。

      互聯(lián)網(wǎng)眾籌環(huán)境中,消費者往往因“物以類聚,人以群分”而構(gòu)建社群[49],期望通過“有溫度”的社交關(guān)系獲取有價值信息以降低決策風(fēng)險。然而,網(wǎng)絡(luò)社群中依然存在著信息操縱、注水、偏見與過載等問題[50],這嚴(yán)重影響消費者的社群學(xué)習(xí)效果。因而,發(fā)起人需要對影響社群交互效率的干擾因素進(jìn)行有效治理,并據(jù)此制定相應(yīng)的價格策略。

      5 福利分析

      接下來,本文通過數(shù)值仿真探討社群學(xué)習(xí)環(huán)境將如何影響眾籌發(fā)起人最優(yōu)收益(π?),試圖得到一些啟發(fā)性結(jié)論。

      5.1 社群學(xué)習(xí)對發(fā)起人收益的影響

      本節(jié)將考察對比“不存在社群學(xué)習(xí)(β=0;λ=0)”和“存在社群學(xué)習(xí)(β=0.2,0.4,0.6,0.8;λ=0.5,1,1.5,2)”條件下,發(fā)起人最優(yōu)收益的變化情況。圖6左給定社群交互效率λ=1,社群活躍度取不同值時,最優(yōu)收益的整體變動;圖6右給定社群活躍度β=1,社群交互效率取不同值時,最優(yōu)收益的整體變動。

      圖6 不同社群活躍度與社群交互效率下發(fā)起人最優(yōu)收益變動(左圖λ=1,右圖β=1)Figure 6Change of optimal profits of providers under different community activity and community interaction efficiency

      根據(jù)圖6可知,相對于不存在社群學(xué)習(xí)的情形,存在社群學(xué)習(xí)時發(fā)起人的最優(yōu)收益將顯著提升。這不同于Yu等[28]的研究,而與Crapis 等[29]的研究結(jié)論保持一致。

      5.2 環(huán)境因素對發(fā)起人收益的影響

      給定存在社群學(xué)習(xí)條件,其環(huán)境因素如何影響眾籌發(fā)起人收益?下面分析消費者耐心程度(δ)、社群活躍度(β)與社群交互效率(λ)等環(huán)境因素與發(fā)起人最優(yōu)收益(π?)的關(guān)系。圖7第一行考察不同社群活躍度(0.2,0.4,0.6,0.8)下,π?隨δ與λ變動的三維圖;圖7第二行考察不同社群交互效率(0.5,1,1.5,2)下,π?隨δ與β變動的三維圖;圖7第三行考察不同耐心程度(0.2,0.4,0.6,0.8)下,π?隨β與λ變動的三維圖。

      由圖7可知,發(fā)起人收益隨著消費者耐心程度增加而遞減,這一結(jié)論在不同社群活躍度與社群交互效率下具有穩(wěn)健性,也與策略性消費者的相關(guān)研究[51]結(jié)論保持一致。同時發(fā)現(xiàn),發(fā)起人收益隨著社群活躍度、社群交互效率的提升而增加。

      圖7 環(huán)境因素對發(fā)起人最優(yōu)收益的影響Figure 7The influence of environmental factors on the optimal profits of providers

      移動互聯(lián)網(wǎng)時代,社群信息交互(社群學(xué)習(xí))對消費者決策行為的影響越來越大[12,19]。從社群學(xué)習(xí)視角,眾籌發(fā)起人可從以下兩方面著手提升其收益:首先,發(fā)起人可通過靈活定價策略抑制消費者延期決策傾向,提高眾籌參與率從而構(gòu)建具有一定規(guī)模的產(chǎn)品社群(有勝于無);其次,采取必要激勵措施維持社群活躍度,凈化與疏導(dǎo)并舉營造良好社群氛圍,避免產(chǎn)品社群淪為“僵尸群”或者“垃圾群”。

      6 結(jié)論與啟示

      互聯(lián)網(wǎng)時代,以眾籌為代表的新興商業(yè)模式促進(jìn)了各類網(wǎng)絡(luò)社群的生長與繁榮。然而,現(xiàn)有文獻(xiàn)往往將眾籌消費者決策視為個體獨立行為,忽略了社群學(xué)習(xí)環(huán)境及其對發(fā)起人定價策略的影響。為此,本文構(gòu)建數(shù)理模型探討了社群學(xué)習(xí)環(huán)境下的互聯(lián)網(wǎng)眾籌定價問題,研究得到幾個重要結(jié)論:首先,社群學(xué)習(xí)效果與社群規(guī)模、社群活躍度以及社群交互效率呈正相關(guān)關(guān)系;其次,消費者決策行為受到耐心程度、體驗價值與定價策略的影響,其眾籌參與意愿與社群活躍度以及社群交互效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系;最后,眾籌發(fā)起人一般將采用滲透式定價模式,此時社群環(huán)境因素對發(fā)起人定價策略和收益有重要影響。本文研究為互聯(lián)網(wǎng)眾籌發(fā)起人提供了以下幾點啟示:

      首先,重視產(chǎn)品社群建設(shè),營造良好信息交流氛圍。眾籌社群是消費者群體互動的最短途徑與重要載體,蘊藏其間的社群學(xué)習(xí)效應(yīng)對發(fā)起人收益具有顯著影響。因而,發(fā)起人應(yīng)針對眾籌產(chǎn)品設(shè)置討論區(qū)、話題區(qū),或者通過“掃碼入群”等方式建立微信群、QQ群,為信息有效流動奠定基礎(chǔ);與此同時,可借助聲譽激勵等方式鼓勵消費者分享信息提高社群活躍度,并通過減少垃圾信息傳播提升社群交互效率。

      其次,考慮消費行為轉(zhuǎn)變,積極提升眾籌參與意愿?;ヂ?lián)網(wǎng)環(huán)境下消費者決策更具策略性,其眾籌參與意愿受到多種因素制約。為提高眾籌參與率與融資績效,發(fā)起人可利用個性化的產(chǎn)品創(chuàng)意、獲得參與線下沙龍機(jī)會等手段提升消費者體驗價值獲得感,鼓勵消費者進(jìn)行認(rèn)籌。此外,還可通過靈活制定價格策略和掌控社群環(huán)境提升消費者眾籌參與意愿。

      最后,借助滲透定價策略,挖掘社群學(xué)習(xí)信息價值。信息經(jīng)濟(jì)時代,廣大草根消費者越來越傾向于通過個體信息交互以實現(xiàn)“決策民主化”,群體間信息傳播對產(chǎn)品銷售具有關(guān)鍵影響。意識到“酒香也怕巷子深”,發(fā)起人應(yīng)采用滲透定價策略激勵消費者認(rèn)籌,并創(chuàng)造條件促進(jìn)群內(nèi)產(chǎn)品信息流通與擴(kuò)散,通過“信息溢價”充分攫取消費者剩余。

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