BOPS零售服务下全渠道供应链最优定价策略研究

张子健，刘小巧

(重庆交通大学 经济与管理学院，重庆 400074)

随着线上线下渠道融合趋于全渠道的不断发展，以及线上购买店内取货的BOPS模式的出现，国内外学者关于BOPS全渠道方面的研究十分广泛。在实证研究方面，Gallino等[1]发现BOPS策略对消费者具有交叉销售效应和渠道转移效应的益处。Song等[2]则用线上渠道和线下渠道混合零售商的案例和实证数据，验证BOPS在全渠道的价值。Gao等[3]研究发现BOPS策略通过信息效应和便利效应来吸引消费者需求。Liu等[4]分析了4种不同的线上线下渠道结构模式，研究发现无论何种渠道结构展示厅都能为制造商、零售商和整个全渠道供应链带来收益。BOPS渠道的出现导致制造商与零售商出现合作与竞争并存的现象，Li等[5]研究了O2O供应链的最优策略，分析了BOPS在不同策略下对制造商和零售商的合作广告和利润的影响。蹇萍等[6]将BOPS策略应用于指导零售商门店库存实践，实现了BOPS策略的实际应用价值。

然而，目前关于BOPS的研究多为定价方面的研究。国内外学者主要基于Stackelberg博弈理论模型进行分析，分别探讨以制造商为主导、以零售商为主导、集中式供应链、分散式供应链等定价模型。其中，刘咏梅等[7]通过对比分析集中式和分散式的BOPS策略和传统双渠道模型，得出引入BOPS服务是有益的结论。范辰等[8]考虑向上销售和渠道主导结构等因素，分析实行BOPS策略的适用条件。Lin等[9]研究BOPS渠道对制造商和零售商的质量、价格和利润的影响，发现BOPS策略为制造商和零售商带来了双赢的局面。Kong等[10]研究采用BOPS渠道前后各渠道同价和不同价的定价策略，零售商盈利能力受到BOPS渠道中各种成本因素的制约。侯玉梅等[11]研究消费者策略性行为对全渠道零售商制定服务区域和价格的影响。鲜有学者讨论关于零售商提供服务的BOPS策略研究。Fan等[12]虽然对BOPS全渠道服务策略进行了探讨，但并未具体针对零售商的相关服务进行研究。

随着BOPS策略的盛行和实体店内提货需求的不断增长，大型零售商在零售价格和增值服务方面更加具有议价能力，使得零售商在供应链中的地位也越来越重要。目前国内学者关于零售商提供服务的相关研究中，刘金荣等[13]考虑网络退货服务和渠道成本因素对实施全渠道BOPS的定价与服务决策问题。胡启帆等[14]则侧重对比分析差异化服务下的不同BOPS定价策略。Jiang等[15]构建以提供BOPS渠道的传统零售商为主导的Stackelberg模型，分析制造商与传统零售商二者之间的定价与服务策略。研究文献发现，较少的学者关注零售服务在BOPS全渠道各供应链成员中的价值与作用。供应链引入BOPS渠道一方面会为零售商带来交叉额外消费效益，但同时也提高了零售商的服务运营成本，因此如何均衡两者之间的利益分配以及如何进行最优的定价和服务策略是值得研究的课题。本文基于以上学者的研究，综合考虑大型零售商在BOPS全渠道供应链中的地位，运用修正的Hotelling模型刻画市场需求函数并构建Stackelberg供应链模型，展开零售服务在全渠道供应链中的定价与服务策略研究，旨在为全渠道零售商如何选择定价决策提供参考建议。

1 模型描述

1.1 假设与符号说明

制造商通过批发价格w将相同的产品分别批发给传统线下零售商和线上零售商，以制造商为主导构建Stackelberg博弈模型，制造商先确定其批发价格，随后线下零售商和线上零售商再各自确定线下零售价格ps和线上产品价格po。传统线下零售商在渠道竞争中的优势可以通过提供服务价值v来实现，然而同时也产生了相应的运营成本c。参考Chen等[16]关于增值服务成本的假设c(v)=βv2/2，其中，β为服务成本系数，成本函数描述了增值零售服务与其相关成本之间的相关性。在双渠道模式中，u为整个市场规模的总效用，假设 λ为消费者在线上渠道的效用占比，则1 -λ为消费者对线下渠道的效用占比；在BOPS全渠道模式中，假设BOPS渠道消费者占线上需求比例为m，则互联网消费者剩余比例为1 -m，传统渠道和BOPS渠道的服务水平需求增加，而在线需求的服务水平下降。本研究所涉及的相关符号及其定义如表1所示。

表1 符号及其含义Table 1 Symbols and their meanings

1.2 需求函数

本文将修正的Hotelling模型[18]对线下零售商与线上零售商的市场需求函数进行刻画，将实际线下价格ps-v与实际线上价格po-v应用于修正的Hotelling模型中。得到双渠道模式下的线下渠道需求ds与线上渠道需求do的需求函数分别为

2 定价与服务策略分析

2.1 集中式双渠道策略 (CD)

集中式双渠道策略 (centralized dual-channel strategy，CD) 考虑没有BOPS渠道的集中式场景，只考虑传统线下和线上两个渠道，此时供应链利润包括制造商批发利润、线下零售商利润和线上零售商利润，没有BOPS渠道的集中式供应链利润为

图1 双渠道与全渠道供应链模式Figure 1 Dual-channel and omni-channel supply chain models

命题1 (a) 表明，vCD与 β呈负相关，零售商的服务价值vCD随着服务成本系数 β的增加而降低；vCD与λ呈负相关，消费者对线上渠道偏好的占比越高时，线下零售商的服务价值就会越低。命题1 (b) 表明服务价值的提高会导致更高的线下零售价格，当服务价值v提高时，消费者购买商品更加倾向于线下零售商。这种现象使得企业能够提高实体店的零售价格，所以线下零售商会增加相关的增值服务以扩大线下渠道的消费市场，从而赢得更多的利润；然而线上零售商未提供相关的增值服务，故命题1(c) 进一步论证了线上价格与实体店的增值服务无关。

2.2 集中式全渠道策略 (CO)

在现实中存在一些制造商与传统零售商合作实施BOPS策略，例如优衣库、沃尔玛等大型线下零售商为消费者提供BOPS服务，这一策略能保持消费者对品牌的忠诚度并有助于促销。集中式全渠道策略 (centralized omni-channel strategy，CO) 在双渠道模式基础上引入BOPS渠道，供应链为消费者提供了3个渠道：线下渠道、线上渠道和BOPS渠道，因此全渠道供应链的总利润来源包括线下零售利润和线上销售利润以及BOPS渠道利润，供应链整体利润为

CO策略均衡结果的求解与CD策略的求解过程相似，不同之处在于线下零售商多了一个BOPS渠道，将一部分的线上消费者引到线下渠道从而产生额外交叉消费的可能。当实施集中式全渠道策略时，供应链各成员最优定价决策为

2.3 分散式双渠道策略 (DD)

分散式双渠道策略 (decentralized dual-channel strategy，DD)中，双渠道只有传统线下渠道和线上渠道两种销售渠道，制造商的利润收入包括线下零售商和在线零售商的批发收益，得到的表达式为

线下零售商的利润包括线下零售利润减去批发成本和服务成本，其利润函数为

线上零售商的利润主要为线上销售利润减去批发成本，利润函数为

2.4 分散式全渠道策略 (DO)

线下零售商的收入是传统线下渠道和BOPS渠道的净销售额减去实体店的增值服务成本以及批发成本，零售商的利润函数为

线上零售商的利润为线上销售利润减去批发成本，其利润函数表达式为

3 数值仿真

为了更好地说明上述分析结果，比较不同决策方式和渠道结构下的利润，探析集中供应链和分散供应链之间的差异以及双渠道模式与全渠道模式的差异，从而得出最优的定价策略。根据上述命题，敏感性分析中设置参数δ 从0变化到1，β从0.6变化到1.4，数值仿真实验中的其他基本参数设置如下。u=20，λ=0.6，m=0.7，t=2，f=4，能够满足模型的约束条件。本文主要以供应链各成员的利润为指标比较分析出最优的定价与服务策略，为全渠道供应链定价与服务策略的选择提供参考和管理建议。

3.1 双渠道模式分析

为了得出最优的定价与服务策略，分别对4种策略进行比较分析。在双渠道模式下对集中式供应链成员利润与分散式供应链成员利润进行比较，从而得到使供应链各成员利润更高的供应链模式。由于双渠道供应链模式未加入BOPS渠道，供应链各成员的利润函数与BOPS渠道的市场规模扩张系数δ无关，故只需要分析关于服务成本因素 β为自变量的供应链利润函数的变化情况。将β的敏感性分析变化区间设置为[0.6,1.4]之间，各供应链成员利润的对比结果如图2所示。集中式定价策略下的供应链整体利润远高于分散式定价策略下制造商利润和两个零售商利润之和，即得出的结论，说明在双渠道模式中，集中式定价策略明显优于分散式定价策略，故在双渠道模式中优先选择集中式定价策略。同时从图2中明显能看出利润π与服务成本系数 β呈负相关，利润π随着 β的增加而减少，当增值服务成本系数较高时，供应链成员降低消费者的附加值以应对总成本的增加。

图2 双渠道模式下关于 β的利润比较Figure 2 Profit comparisons of β under the dual-channel model

3.2 全渠道模式分析

在双渠道模式的基础之上引入BOPS渠道的全渠道模式中，供应链成员的利润主要受到BOPS渠道的市场规模扩张系数 δ的影响。设定服务成本系数 β=0.6，能够满足博弈模型的约束条件，比较分析BOPS渠道的市场规模扩张系数 δ对供应链成员利润的影响。图3的结果表明，供应链所有成员的利润都与BOPS渠道的市场规模扩张系数 δ成正相关，BOPS渠道的市场规模扩张系数 δ越大，供应链各成员的利润就越高，符合引入线上购买线下取货BOPS服务的预期结果。供应链成员总是从参与BOPS渠道中受益，即含有BOPS服务的全渠道模式会为整个供应链带来巨大效益，这是因为BOPS渠道有助于拓展新的潜在市场，从而进一步增加供应链的收入；但在分散式全渠道策略中，线下零售商的利润增加幅度最小，原因是线下零售商提供BOPS服务会产生极大的运营服务成本，导致利润增幅较小。图3还表明当δ增大时，集中式策略和分散式策略的收益差距变大，说明分散式情景下的双重边际化情况随着BOPS的市场规模扩张系数增大而不断恶化，同样在全渠道模式中最优策略也是集中式定价策略。

图3 全渠道模式下关于δ 的利润比较Figure 3 Profit comparisons of δ under the omni-channel model

3.3 集中式策略分析

根据双渠道模式和全渠道模式对供应链各成员利润分析得出，集中式定价策略明显优于分散式定价策略，故在集中式和分散式两种情景下选择集中式定价策略。因此在选择集中式策略的前提下，对比分析双渠道模式和BOPS全渠道模式的利润差异。设定BOPS渠道的市场规模扩张系数 δ=1，能够满足博弈模型的约束条件，比较分析服务成本因素 β对供应链成员利润的影响。由图4可知，在集中式情况下BOPS全渠道策略明显优于双渠道策略，最终得出最优的定价与服务策略为集中式全渠道策略。图5反映了集中式全渠道供应链的服务价值vCO关于 β 和 δ变化情况。研究发现与传统观点相反，供应链成员有提高其服务价值的动机，随着服务价值的提升，不同渠道的有效价格优势将更加明显，制造商和零售商们将获得更多的消费者流量，也就是说，由于v的增加而产生的积极影响 (即更大的消费者需求) 超过了集中式情况下的负面影响 (即更高的零售价格)。从零售商的角度来看，由于服务价值的积极影响会带来更多消费者流量，因此线下零售商愿意和线上零售商共同为消费者提供更高的附加值服务。

图4 集中策略下关于 β的利润比较Figure 4 Profit comparisons of β under the concentration strategy

图5 服务价值关于 β和 δ 变化Figure 5 Variations of service value with respect to β and δ

4 结论

本文与以往研究的不同之处在于重点研究了以制造商为主导地位的供应链结构，并在传统的双渠道结构上增加BOPS渠道。制造商将产品批发给线下零售商和线上零售商，线下零售商提供传统线下渠道和BOPS渠道，线上零售商仅提供在线渠道，并且共同为消费者提供BOPS服务，研究了增值零售服务和渠道结构之间的战略互动关系。本研究的主要贡献总结如下。1) 对差异化渠道结构的主要决策进行刻画，发现BOPS渠道战略始终符合供应链成员的最佳利益，从供应链的角度来看，集中式全渠道策略是最优定价决策。2) 在CD策略中，随着实体店零售服务价值的提升，无论是否引入BOPS渠道，零售商都应该设置较高的线下零售价格，而最优线上价格与服务价值无关；在CO策略中，最优线上价格和线下价格都随着服务价值的增加而上涨；在DD策略和DO策略中，批发价格、线下零售价格和线上价格也都与服务价值呈正相关。3) BOPS渠道的扩张市场需求增加对供应链成员价格水平有驱动作用，随着BOPS渠道市场规模扩张系数 δ的增加，所有供应链成员参与者的利润都会增加，然而当BOPS渠道扩张系数越来越高时，分散式场景中的双重边际化效应会更加恶化。

以上研究成果为线上、线下零售商选择销售定价与服务策略提供了一定的实践指导。制造商、线上零售商与线下零售商三方成员在集中式决策分散式决策两种情形下，实施未提供BOPS渠道的传统双渠道策略所带来的收益都低于实施BOPS全渠道策略，故应选择集中式全渠道策略；在现实企业中的制造商、线上零售商以及线下零售商三方需要达成一定契约关系，集中决策合作共同实施BOPS全渠道模式，三方成员在利润收益比例分配协调并达成一致，使得整体供应链获益最高，实现全渠道供应链共赢的局面。此外，未来的研究方向有考虑线上零售商采取代理与转售不同销售方式分析全渠道定价策略，以及研究在信息不对称下与规避风险的成员之间实现全渠道供应链协调问题。