王宣濤　伏開放　周國林　王海霞　陳志祥

關(guān)鍵詞：戰(zhàn)略型消費者； 預(yù)售策略；動態(tài)定價策略；退貨策略

中圖分類號：F270 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7934（2023）03-0087-10

一、引言

隨著科技的不斷發(fā)展與進步，產(chǎn)品的更新?lián)Q代速度逐漸加快，近年來在新產(chǎn)品正式上市銷售之前，很多商家通常會采用網(wǎng)絡(luò)預(yù)售的方式進行產(chǎn)品推廣。例如，作為比亞迪關(guān)注度最高的車型之一比亞迪·漢，在2020年5月19日開啟預(yù)售后，截止到6月9日，不到一個月的時間比亞迪·漢預(yù)售量已經(jīng)超過了1.5萬輛。2021年1月1日，特斯拉發(fā)布了新款中型SUV電動車Model Y的上市信息，訂單數(shù)量在特斯拉公布售價后的10個小時內(nèi)激增至10萬輛以上。對新能源汽車比亞迪·漢及Model Y而言，廠家在進行產(chǎn)品預(yù)售時只有車輛的概念模型，在接受預(yù)定之后才啟動投產(chǎn)，消費者不僅需要通過網(wǎng)上預(yù)定車型，在預(yù)定中還可以個性化設(shè)計車輛的配置，而這款預(yù)售的車型極具個性，更是吸引了不少新能源發(fā)燒友的目光。

此外不僅新能源車企采取預(yù)售策略，眾多手機廠商也采取預(yù)售策略進行產(chǎn)品銷售。預(yù)售策略不僅使得新產(chǎn)品廠商在預(yù)售期提前擁有了巨大的金融資本，同時預(yù)售期獲得的信息也可以幫助零售商確定消費者的需求以免造成產(chǎn)品庫存積壓或缺貨現(xiàn)象。Xie and shugan（2001）［1］認為提前預(yù)售會導(dǎo)致消費者對新產(chǎn)品估價的不確定，從而緩解了商家在一定程度上可以增加賣家利潤的單方面對市場消費者估價信息的缺失。Loginova（2016）［2］認為在市場存在競爭的環(huán)境下，當(dāng)競爭產(chǎn)品具有替代性時，企業(yè)有更大的動機進行新產(chǎn)品預(yù)售。周雄偉等（2017）［3］對預(yù)售期時間長短、零售商正常銷售何時啟動、正常銷售時間長短等問題進行了研究。He et al（2019）［4］研究了雙渠道競爭條件下的生鮮農(nóng)產(chǎn)品在線預(yù)售策略。趙帥等（2021）［5］對生鮮農(nóng)產(chǎn)品預(yù)售模式下的雙渠道供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)問題進行了研究。計國軍等（2021）［6］在考慮消費者參照價格效應(yīng)的條件下研究了零售商的限量預(yù)售問題。

有學(xué)者結(jié)合廠家的預(yù)售策略，將消費者的戰(zhàn)略行為結(jié)合起來。如Yu et al（2015）［7］探討預(yù)售期產(chǎn)品在戰(zhàn)略消費者面前的質(zhì)量披露問題。Zhao and Stecke［8］在同時考慮了消費者的戰(zhàn)略性與損失厭惡性下研究了零售商的預(yù)售問題。李輝和齊二石（2017）［9］基于戰(zhàn)略消費者，在市場規(guī)模不確定的情況下，對預(yù)售執(zhí)行的條件進行研究。毛照昉和王方圓（2017） ［10］研究了戰(zhàn)略消費者的估值折扣系數(shù)和選擇行為對零售商預(yù)售定價及退貨戰(zhàn)略的影響。張旭梅和王大飛（2020）［11］研究了服務(wù)商最優(yōu)定價策略，同時考慮消費者戰(zhàn)略程度和服務(wù)估值比例。Zhao et al（2016）［12］研究了預(yù)售策略對供應(yīng)鏈的影響。高鵬等（2021）［13］對再制造供應(yīng)鏈市場進入戰(zhàn)略進行了研究。

以上文獻在研究預(yù)售問題時，大多只考慮單一預(yù)售期的產(chǎn)品定價問題，較少考慮預(yù)售期與銷售期兩階段的動態(tài)定價問題。Bitran and Mondschein（1997）［14］對季節(jié)性產(chǎn)品的多周期動態(tài)定價問題進行了研究。Levina et al（2009）［15］研究了不確定需求下，壟斷廠商的動態(tài)定價問題。Liu and Zhang（2013）［16］研究了面對戰(zhàn)略性消費者時競爭廠商動態(tài)定價策略問題。葉欣和周艷菊（2021）［17］研究了雙渠道供應(yīng)鏈的動態(tài)定價問題。張旭梅等（2020）［18］在考慮消費者策略行為下研究了供應(yīng)鏈的兩周期定價與契約設(shè)計問題。馬鵬等（2020）［19］研究差異化產(chǎn)品兩階段動態(tài)定價問題，同時考慮消費者的戰(zhàn)略行為。范建昌等［20］研究了以零售商為主導(dǎo)的兩級供應(yīng)鏈動態(tài)博弈模型。

近年來，因產(chǎn)品質(zhì)量問題造成的退貨越來越少，無缺陷退貨成為主流。Su（2009）［21］對比研究了全額退款策略與部分退款策略的優(yōu)劣。邵兵家和崔文昌（2016）［22］認為產(chǎn)品的生命周期會影響到商家的退貨策略。何瑩瑩和郭春香（2018）［23］研究了零售商預(yù)售策略及退貨運費險問題，并同時考慮了消費者估值不確定性。張福利等（2017）［24］考慮了消費者的戰(zhàn)略行為，分別研究了三項策略，分別為不賣退貨商品、在正常銷售期接受退貨及在折扣銷售期接受退貨及再賣退貨商品，但相關(guān)研究未將零售商的預(yù)售策略納入考量。毛照昉等（2016）［25］對比研究預(yù)售退貨聯(lián)合策略和單一預(yù)售策略，發(fā)現(xiàn)當(dāng)產(chǎn)品單位成本較大或退貨價格較低時，預(yù)售退貨聯(lián)合策略能獲得較大收益，但該研究并未考慮退貨產(chǎn)品的再銷售問題。王宣濤等（2019）［26］對新產(chǎn)品的預(yù)售和退貨問題進行研究，同時考慮到消費者戰(zhàn)略性和損失厭惡性，而對預(yù)售和正常銷售兩個階段的動態(tài)性定價問題，以及退貨產(chǎn)品的再銷售問題沒有進行考慮。

本文綜合以上文獻，在考慮市場上消費者的戰(zhàn)略行為下，研究了新產(chǎn)品的預(yù)售與正常銷售兩階段動態(tài)定價問題以及退貨產(chǎn)品的再銷售問題，并對比分析了不采取預(yù)售動態(tài)定價策略、采取預(yù)售動態(tài)定價策略、采取預(yù)售動態(tài)定價與退貨策略這三種定價策略的優(yōu)劣，以及何時采取何種策略的問題。

二、問題描述與假設(shè)

（一）問題描述

考慮由一個壟斷的單零售商即將向市場提供一種新產(chǎn)品，該新產(chǎn)品成本為c， 新產(chǎn)品則是非必需品。零售商采取預(yù)售與正常銷售兩階段相結(jié)合的方式進行銷售，市場上的消費者分為戰(zhàn)略型消費者與短視型消費者兩種類型。產(chǎn)品在預(yù)售期間的預(yù)售價為a，預(yù)售期結(jié)束后，零售商在以價格p銷售的同時，將預(yù)售品交付給預(yù)定的消費者，a與p都是由零售商決定的決策變量。

由于該產(chǎn)品是剛上市不久的新品，因此在預(yù)售階段，消費者無法仔細觀察和體驗該產(chǎn)品，因此消費者對該新品的估價存在不確定性，預(yù)售期消費者對新產(chǎn)品的估價V在［0，h］上服從均勻分布。而在正常的銷售階段，所有消費者都能到線下賣場進行產(chǎn)品體驗，所以在正常銷售期所有消費者對產(chǎn)品的估值υ是確定的。

（二）假設(shè)

本文研究所涉及的主要假設(shè)如下。

假設(shè)1：消費者類型假設(shè)。文中把市場上的消費者分為兩類，一類是通常消息比較靈通，其購買行為具有戰(zhàn)略性，關(guān)注商家預(yù)售信息，能夠根據(jù)所掌握的信息選擇是否在預(yù)售期購買的戰(zhàn)略型消費者；一類是通常消息不太靈通，不關(guān)注商家預(yù)售信息，只會在正常銷售期購買的短視型消費者。

假設(shè)2：市場上消費者需求假設(shè)。市場上消費者的數(shù)量是確定的，其中戰(zhàn)略型消費者的數(shù)量為確定的Ns，短視型消費者的數(shù)量為確定的NM。

三、模型建立及求解

以下分別構(gòu)建一個模型，在零售商不采取預(yù)售策略下，零售商采取預(yù)售動態(tài)定價策略下，零售商采取預(yù)售動態(tài)定價與退貨聯(lián)合策略下，求解出零售商的最優(yōu)兩階段動態(tài)定價，并通過對比得到零售商的最優(yōu)決策。

（一）零售商不采取預(yù)售動態(tài)定價策略（模型Ⅰ）

當(dāng)零售商只在正常銷售期進行銷售時，短視型消費者與戰(zhàn)略型消費者均在正常銷售期購買，當(dāng)他們對產(chǎn)品的保留價值大于等于當(dāng)前價格時，會選擇立即購買，或者在產(chǎn)品保留值小于現(xiàn)在價格的情況下放棄購買離場。此時市場在預(yù)售期與正常銷售期的需求分別為D₁=0，D₂=F（p）（N_s+N_M），零售商的期望利潤為：

五、結(jié)論

本文在戰(zhàn)略型與短視型消費者并存下，對新產(chǎn)品的預(yù)售動態(tài)定價與退貨策略進行了研究。研究表明在預(yù)售動態(tài)定價策略下，零售商總是提供折價預(yù)售策略，并且當(dāng)消費者在預(yù)售期對新產(chǎn)品的估價較高時，零售商在預(yù)售期應(yīng)采取較高的產(chǎn)品價格，此時預(yù)售策略可以增加自身收益；而當(dāng)消費者對新產(chǎn)品的估價較低時，零售商不應(yīng)該采取預(yù)售動態(tài)定價策略。進一步的研究表明當(dāng)在預(yù)售動態(tài)定價模式下允許消費者退貨時，與不允許退貨相比，退貨策略明顯會增加零售商的期望利潤，而當(dāng)零售商不再銷售消費者退貨的產(chǎn)品時，兩種情況下零售商的期望利潤相等。

另外在預(yù)售動態(tài)定價策略下，將零售商不采取預(yù)售動態(tài)定價策略、采取預(yù)售動態(tài)定價策略、采取預(yù)售動態(tài)定價與退貨策略這三種策略進行比較發(fā)現(xiàn)，當(dāng)消費者對新產(chǎn)品的最高估價低于某一特定值時，零售商不應(yīng)該采取預(yù)售動態(tài)定價策略，而當(dāng)消費者對新產(chǎn)品的最高估價高于某一特定值時，零售商應(yīng)該采取預(yù)售動態(tài)定價與退貨策略。最后本文研究針對的是單渠道下的預(yù)售策略的應(yīng)用，當(dāng)前全渠道策略十分盛行，因此在全渠道的基礎(chǔ)上考慮預(yù)售策略的應(yīng)用是未來研究的重要方面。

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Research on Dynamic Pricing and Return Strategy of New Product

Pre-sale Considering Consumer Behavior

WANG Xuan-tao1，F(xiàn)U Kai-fang1， ZHOU Guo-lin1， WANG Hai-xia1， CHEN Zhi-xiang2

（1.?School of Business Administration ， Guangdong University of Finance， Guangzhou 510521；

2.?School of Business， Sun Yat-sen University， Guangzhou 510275）

Abstract：This paper studies the dynamic pricing and return strategy of new product pre-sale of retailers under the consideration of customer strategic behavior.?First， considering different consumer behavior， a two-stage dynamic pricing model both retailers pre-sale and normal sales is constructed.?Then， the three strategies of retailers not adopting pre-sale strategy， adopting pre-sale strategy and adopting pre-sale return strategy are compared and analyzed， and the corresponding optimal pre-sale price， optimal normal sales price and optimal return price are obtained.?The research finds that retailers will adopt discount pre-sale strategy under dynamic pre-sale pricing.?Further research finds that the pre-sale return strategy is always better than the single pre-sale strategy， and retailers should not adopt pre-sale strategy when the highest consumer valuation of products is lower than a certain value; When consumers highest valuation of products is higher than a certain value， retailers should adopt pre-sale return strategy.

Keywords： strategic consumers; pre-sale strategy; dynamic pricing strategy; return policy