静态定价网络团购自组织行为动力研究.docx
《静态定价网络团购自组织行为动力研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《静态定价网络团购自组织行为动力研究.docx（14页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
静态定价网络团购自组织行为动力研究
静态定价网络团购自组织行为动力研究
李文勇1史凯2,3
1西南财经大学工商管理学院，四川成都611130
2吉首大学生态旅游应用技术湖南省重点实验室，湖南吉首416000
3吉首大学生物资源与环境科学学院，湖南吉首416000
摘要：
本文基于自组织理论，运用强度-频度法和DFA法研究静态定价网络团购的消费动力学行为。
对比分析Lashou与Ayatuan购买人数、团购价格、折扣等指标的频度分布，对其在一定标度区间内表现出稳健的分形幂率特征进行物理意义的深入探讨，了解二者分布差异及成因。
静态定价团购网站的网络关注度指数均存在长期记忆性，其消费行为频度分布与网站关注程度不相关，是由消费者自组织动力过程导致。
研究有助于探清静态网络团购的消费行为规律，有效促进这一新型电子商务模式的健康发展。
关键词：
静态定价；网络团购；自组织；行为动力
中图分类号：
F713.36文献标识码：
A
0引言
在线网络团购与传统的B2C、C2C不同，它以互联网为媒介，通过即时通讯和社交网络，在限定时间内向在线顾客提供低折扣商品。
网络团购可以分为动态竞价团购和静态定价团购，前者是由买卖双方通过谈判议定商品出售价格，限定时间内如果购买人数越多，商品的折扣价格越低，销售价格呈动态变化状态[1－2]；后者是由卖方提供固定折扣的商品，并设定最低购买人数，如果限定时间内达到最低购买人数，在销售时间结束后，所有购买者都能以固定低折扣购买商品，如果没有达到最低购买人数，则交易自动取消，网站退还已参加客户的购买金额[3－4]。
网络团购销售商品种类繁多，包括大量耐用消费品和服务产品，其客户群主要为80后城市青年群体。
由于价格低廉，购买便捷，静态网络团购作为一种新型电子商务模式发展异常迅猛，据数字100市场研究公司的调查显示，2010年9月，十家全国主要团购网站消费总人数为181万人次，购买金额达到1.2亿元，迅速分割着传统店面销售的市场份额。
对于网络团购的研究主要有四个方面，首先是以Kauffman为代表的众多学者，研究了网络团体购买的动态竞价机制及name-your-own-price模式，并从买卖双方的竞价行为出发建构有效的定价模型[5－7]。
其次，研究网络团购的合作消费模式和决策支持系统，确保价值链中的需求供给方都能获取合
[基金项目]本研究受教育部人文社会科学研究青年基金（10YJCZH075）资助。
本研究受四川省科技厅软科学计划项目（2010ZR0120）资助。
理利益[8－9]。
再次，研究网络低价销售与传统销售之间的差异，分析消费者更倾向于网络团购的根本原因[10－12]。
第四，使用计量经济学模型等方法研究网络团购消费者的购买意愿和行为倾向[13－14]，并深入分析了消费者行为心理过程，比较消费者不同时段、不同地域、不同产品的购买行为差异[15－17]。
综上，目前对于网络团购的研究多集中于动态竞价团购，而对静态定价团购研究较少，对中国网络团购消费群体行为特征的研究几乎是空白[18]。
消费者网络竞价机制的改变，使其购买行为有别于动态竞价团购，呈现出独特差异性。
随着国内静态定价团购市场的快速增长，越来越多的人群开始关注并参与静态网络团购。
而这一新兴的网络销售模式是否具有典型的团购规模，消费者的购买行为是完全随机还是具有内在的规律性，是否呈现出非泊松特征，它们对于静态定价团购市场的未来发展有何影响，这些问题都有待于研究解决。
本文利用分形方法和自组织理论，探索静态网络团购消费者购买行为的动力学特征，以揭示网络团购消费者购买的行为特征和规律。
1研究方法
1.1自组织理论
自组织理论（Self-organizationTheory）是研究复杂系统自组织现象的系统理论，探究系统从无序到有序，从低级到高级的演化形成规律。
自组织现象表现为系统能够自行产生的组织性和相干性。
自组织理论认为，如果一个开放系统内部各要素与子系统之间满足非线性关系，并远离平衡态，当系统的某个参量变化达到一定阙值，在涨落诱发下，系统就可能发生非平衡相变，自发进入自组织状态，由无序演变为有序，从低级发展为高级，经历从旧结构到新结构的自组织演化过程[19]。
当自组织系统演化到临界状态时，可能在时空上表现出标度不变的分形规律。
分形最早由B.Mandelbrot（1977）提出[20]，其显著特点在于具有自相似性和标度不变结构，目前分形方法已广泛应用于研究非规则和非线性系统，探索复杂社会系统的规律性和标度不变性。
Masoliver（2003）,Goncalves（2008）,Candia（2008）等人的研究表明[21]，市场交易、网站浏览、手机通讯、邮件发送等诸多的人类行为，都表现出明显的分形特征，这被认为是复杂人类行为系统自组织动力学演化的表征。
近几年，研究的关注点集中在人类行为的时间统计特性和空间统计特性方面，发现人类行为存在典型的非泊松特性和标度不变特征。
在此基础上，提出了诸如任务队列理论、人类行为自适应兴趣驱动模型、生物运动的驱利性模型、人类空间运动的层次性交通模型等一系列重要理论和模型，试图通过人类行为和其他复杂系统中行为特征的比较，探索行为背后的深层动力学机制。
1.2研究数据
本文提取国内静态团购网站L和A在成都地区自2010年9月1日正式营业到2012年4月25日的全部团购数据，以及同期这两个网站的XX关注度指数。
Lashou成立于2010年3月，2010年交易总额近10亿元，是目前国内最大的团购网站。
Ayatuan成立于2010年4月，以打造中国本土化精品消费限时团购网为目标，曾获取1.1亿元的网络团购业内最大单笔投资，具有较好的成长性和发展潜力。
《互联网周刊》对中国团购企业的2010年综合指数排名中，Lashou位列第一，Ayatuan位列第四。
由于国内网络团购市场起步较晚，尚没有形成规模较大的网络团购企业，根据Alexa统计，Lashou和Ayatuan全球网站排名分别为724和10325，国内排名分别为109和1773，相差1654名，虽然二者在国内网络团购企业综合排名中只相差3名，但其流量排名却有着巨大差异，分别代表了国内两类不同层级和规模的网络团购企业。
XX指数是以XX网页搜索和XX新闻搜索为基础的海量数据分析服务，用以反映不同关键词在过去一段时间里的“用户关注度”和“媒体关注度”。
Lashou有10.01％的顾客来自于XX，而Ayatuan有11.10％的顾客来自于XX。
按照目前IP访问量即每天分别有13.8万人和0.919万人通过XX链接访问Lashou和Ayatuan。
因此，网站的XX用户指数在一定水平上可以反映网络顾客对它们的关注程度。
1.3研究方法
1.3.1强度－频度分析法
Gutenberg和Richter（1941）发现地震震级为m的地震分布N（m）的对数和震级m之间存在线性关系：
，符合这种关系的数据序列被称为Gutenberg-Richter幂律关系，[22]即事件发生的频率会随事件大小而呈现幂指数下降的趋势。
这一重要的统计规律被认为是复杂系统自组织演化临界状态的标志。
对网络团购行为而言，如果具有相类似的特征，则需满足函数式：
，即
式中
为待定常数，s为某一团购行为变量的强度值，
为标度指数，N为平均大于某一购买行为强度值
的指数的个数，也就是在标度
之上的购买行为指数出现的频度。
1.3.2DFA法
消除趋势波动分析法（DetrendedFluctuationAnalysis，简称DFA），最早由Peng等（1994）提出[23]，是一种改进的随机步进的均方根非线性动力学分析方法。
近年来，该方法被证明是分析非平稳时间序列长程相关特征的最重要的数学方法之一。
这种方法中变换的序列残留有原序列的痕迹，与原序列保持相同的持久性或反持久性。
同时，变换后能够滤除自身演化的趋势成分，剩下的离差序列主要是波动成分。
使用DFA法，首先，对被研究的原始时间序列
进行积分：
式中N是序列的长度，
为原始序列的平均值。
其次，将积分信号等间隔分为长度为n的数据段，在每一小段里，利用最小二乘法进行直线拟合，得到最小平方直线，作为这一段数据的局部趋势。
所有最小平方直线组合在一起，构成趋势信号：
然后，对给定的n，用积分信号减去趋势信号，得到波动信号：
最后，取不同的尺度n，重复上述两步，得到不同尺度n下的
。
在双对数坐标下做出
曲线，如果满足线性关系，则存在幂律关系
。
再进行直线拟合，得到斜率
即是自相似性参数DFA指数。
DFA指数
时，表示研究的时间序列不存在长期持续性，序列是随机的（白噪声）。
当
时，表明时间序列中存在持久的、长时程幂律形式的相关性，
越大，持久性行为越强。
2研究结果与讨论
2.1强度－频度分析结果
2.1.1购买人数规模-频度分布
Lashou和Ayatuan商品的购买人数规模－频度分析如图2所示，图中可以看出，两个网站的团购人数均在双对数坐标的一定区间内表现出明显的线性规律，具备分形幂率特征，标度指数
分别为0.681和1.216。
从总体上看，购买者团体规模在一定尺度内符合幂律分布，没有典型的团体规模特征，具有标度不变性。
团购者做出购买决定时，主要根据当期团购商品的类型和折扣价格，结合自身需要自发决定是否采取购买行为，较少受到外界因素影响，表现为较强的自组织行为特征。
但两个网站具有明显的区别，从局部看，团购群体较大的区间内，Lashou明显偏离幂律规律，而团购群体较小的区间内，则是Ayatuan偏离幂律规律。
这表明Lashou实施了某些外部营销诱导措施，以促使较大团购群体的形成。
譬如，该网站不仅使用了团购常用的“邀请返利”，即如某消费者的好友接受其邀请，在网站注册并完成首次购买，网站将在该次交易结束后向该消费者赠送不同数额的电子购物币，下次团购时可直接用于支付。
此外，Lashou还增加“CHECKIN返利”，消费者购买满一定金额后会获得网站的额外返利，并支持iphone、ipad、android、symbian等多种智能购买平台，极大增强了主要客户群体购买的便捷性。
Lashou每隔一段时间会开展抽奖活动，送出价值较高的数码产品、餐券等，以3月10日网站组织的IPad2抽奖活动为例，有1105880人参与抽奖，到3月21日抽奖总人数高达1995533人，这种大规模的宣传效应是Ayatuan无法比拟的。
对于Ayatuan而言，较大团购群体的形成完全体现为购买者的自组织行为，网站没有采取过多的积极手段来强化团购销售。
Ayatuan在团购群体较小的区间偏离幂律规律，主要原因为Ayatuan采取了某些措施，对小规模团购群体进行限制。
比如有的商品必须要达到一定的最低购买人数标准才能进行团购，从而导致小规模团购群体偏离线性区间。
图2Lashou与Ayatuan商品购买人数规模－频度关系
2.1.2团购价格-频度分布
Lashou和Ayatuan商品团购价格－频度分析如图3所示，图中可以看出，商品的团购价格在一定价格区间内表现出较为明显的线性规律，标度指数分别为1.021和1.492。
对于Lashou，团购价格无标度区间在20元-200元范围内，而对于Ayatuan，团购价格无标度区间大致在40元-200元范围内。
在线性区间内，没有典型的团购价格，具有标度不变性，这说明团购价格的形成主要根据当期团购商品的类型和市场因素决定，较少受到网站强制管理等外界因素影响，表现为较强的自组织行为特征。
然而，如图3所示，对于较高的团购价格，两个网站都偏离线性。
说明静态网络团购的大部分商品价格较低，高价商品较少。
与传统销售方式相比，静态网络团购采用超低价的主动营销策略，这是团购网站在短时间内吸引大量消费者关注，得以快速发展的最主要原因。
Lashou和Ayatuan大部分商品属于需求价格弹性较大的产品，商家通过出让部分利润空间，使销量在短期内爆炸性增长，虽然单个产品收益下降，但总收益提高。
从相对数值看，商品团购价格远低于原始价格，对消费者购买心理产生强烈冲击，降低其对商品价值的感知风险判断，从而诱发其购买行为动机。
从绝对数值看，大部分商品团购价格都在200元以内，尤其是Lashou更集中于20元左右的价格区间，低廉的绝对价格和图文并茂的商品介绍，很容易激发消费者的购买欲望。
图3Lashou与Ayatuan商品团购价格－频度关系
2.1.3原始价格大小-频度分布
Lashou和Ayatuan的商品原始价格强度－频度分析如图4所示，两个网站具有显著的差异性。
Lashou商品原始价格线性区间较长，呈现一定的分形幂率特征，而Ayatuan的线性区间很短，原始价格的大部分区域偏离线性区间，分形特征极不明显，自组织行为受到抑制，与Lashou相比，Ayatuan商品的原始价格受到较强的有意识干预和控制。
Lashou作为全国最大的静态网络团购网站，在全国500多个城市每天提供1000种团购商品，无论是网络流量还是网站规模都远远超过Ayatuan，管理运作较为规范。
作为国内团购网站第一品牌，Lashou在业内树立了较强的销售口碑，形成相当的市场规模，逐步向网络团购商城方向发展，对于商品的选择具有更强的自主性和适用性。
并且商品原始价格主要依照实际价值和市场供求状况而定，因此，从图3、4中可以看到Lashou的团购价格和原始价格都表现为市场的自组织行为特点。
Ayatuan由于规模和影响相对较小，合作商家数量有限，能够提供给消费者的商品可选性不足，为了突出商品团购价格的超低优惠，网站可能人为故意调高商品原始价格以吸引顾客。
在对团购消费者的随机访谈中，大部分消费者表示，他们购买时的首要标准是商品是否符合自身需要，其次才是价格是否便宜。
所以，尽管Ayatuan对原始价格进行了干扰，但如图3所示，其团购价格依然呈现出一定自组织特性。
总体而言，静态网络团购行为的产生与消费者的自身需要紧密相关，外界因素影响较小。
图4Lashou与Ayatuan商品原始价格强度－频度关系
2.1.4商品折扣大小-频度分布
Lashou和Ayatuan的商品折扣强度－频度分析如图5所示，折扣的计算方式为商品的团购价格除以原始价格。
两网站的线性区间极为有限，仅有居于中间部分的商品折扣无标度，其他大部分区域偏离线性区间，分形特征不明显，表明商品折扣变量的并非自组织行为，尤其是在商品折扣的高低区间存在较强的人为控制和干预。
静态团购网站以低廉的价格作为吸引网络顾客的重要手段，网站会根据商品的特性、市场需求、季节时段等因素精心设定，最大程度满足消费者求廉心理，诱导购买行为产生。
由于网络团购的细分市场定位，消费者已形成团购产品价格便宜的消费定势，迫使商家在商品定价时，不得不将折扣人为控制在1-7折的区间，以迎合消费者心理。
Lashou商品折扣集中在2-6折，Ayatuan商品折扣集中在1-4折，个别产品甚至出现超低折扣，比如Lashou原价648元时尚先锋专业美发套餐折扣为0.1折，有1500人购买。
Ayatuan原价50元火锅抵扣券折扣为0.2折，有1068人购买。
类似的超低折扣在两网站中屡见不鲜，其直接销售目的并非为了盈利，而是品牌推广和促销。
这种非常规的团购产品折扣，呈现强烈的人为控制和干预，使商品折扣价格没有表现出明显的自组织特征。
而且由于目前静态团购网站均采取低价竞争策略，同质化趋势越来越明显。
但是为保证基本利润，网站不可能无限制降低团购价格，规模较小的网站为了与大网站形成差异化，人为干预商品的原始价格，故意抬高商品标价，造成原始价格与团购价格之间的较大差异，增强消费者的感知优惠，从而诱发购买行为，提高网站的点击率和知名度。
图5Lashou与Ayatuan商品折扣强度－频度关系
2.1.5购买人数规模/团购价格-频度分布
Lashou和Ayatuan商品购买人数规模与团购价格的比例－频度分析如图6所示，图中看出两网站的线性区间极为明显，无标度性显著，表现出稳健的分形幂率特征，说明静态团购网站大部分商品的购买人数与团购价格相互关联。
面对低折扣商品，先期购买者根据自身需要做出购买决定，而后来者则会受到已购人数的影响，产生商品购买“羊群行为”（Herdbehavior），倾向于从众性购买，随着销售时间延续，某件商品购买人数越多，则它对后来者购买动机的驱力越强，整个过程主要依靠购买者自身实际需要和消费心理定势引导，表现出较强的自组织行为特征。
图2和图3中已分别对两个网站的购买人数规模和团购价格的频度分布进行比较分析，发现两网站分别在这两个变量的频度分布具有差异。
但两网站的购买人数规模/团购价格的频度分布却没有体现出较大差异。
这说明，不论网站经营者采用何种手段，团购行为的形成驱动力主要来自消费者自身需求和对低价商品的偏好，具有典型自组织特征。
这一动力学行为特征对于商家确定团购价格具有重要意义。
图6Lashou与Ayatuan商品购买人数与团购价格强度－频度关系
2.2网络团购XX关注度指数DFA分析
根据ALEXA提供的Lashou与Ayatuan访问链接来源显示，两网站分别有10.01％和11.10％访问人群来自于XX，按每日平均访问量计算，即有13.8万和0.919万人通过XX登陆两网站，关注度代表了两网站的部分访问人群。
在2.1节中，两个网站的强度-频度分布表现出一定差异，在流量为王的互联网时代，这些差异是否还与网站的关注程度相关，尚不得而知。
因此，本文进一步提取了两个网站的关注度指数，通过DFA方法来分析时间变化尺度特征，进一步探索购买人群的网络动力学行为，及其差异性的原因。
图7Lashou与AyatuanXX关注度指数序列DFA分析
Lashou和AyatuanXX关注度指数DFA分析如图7所示，图中看出两网站Slope指数分别为1.015和1.885，斜率均大于0.5，表明XX关注度的时间序列并非一组随机变量或者相互独立，而是具有内在的长期持续性，每个观测指数都带着它之前发生的观测指数的印记。
也就是说，网络人群对Lashou和AyatuanXX关注指数前一时期呈增长趋势，这种趋势在未来一个时期很可能会得到继续保持。
并且AyatuanXX关注指数的长期持续性特征相对于Lashou更为强烈。
这说明两网站的网络关注度时间序列均存在持久的、长时程幂律形式的相关性，并且不受团购网站规模大小的影响。
尽管Lashou和Ayatuan的网络关注程度不同，但访问人群的团购动力学行为具有相似特征，这也进一步表明出2.1节中各种频度分布的确反映的是消费者人群在网络团购中的自组织动力学特征。
而不是网站本身受关注程度等因素的作用。
网络团购行为在消费者访问的空间、时间和功能结构形成过程中，不受外界的特定干预。
XX作为全球最大的中文搜索引擎，它提供的强大搜索功能，能够帮助浏览者获取所需信息，但却不能主导团购行为模式的形成。
Lashou和Ayatuan在XX指数统计的这部分访问人群中具有一定知名度，他们受自我需求驱使，通过XX搜索访问团购网站，根据当期团购产品和折扣价格决定购买行为，整个链接访问过程表现为有针对的自愿性网络行为。
3结论
通过对Lashou网与Ayatuan网团购行为的特征分析，发现静态网络团购商品的购买人数、团购价格频度-强度、商品折扣，以及购买人数规模/团购价格的频度分布并不表现为泊松特征，而是在一定标度区间内表现出稳健的分形幂率特征。
这表明静态网络团购这一新兴的网络销售模式没有具有典型的团购规模。
同时，两个网站团购行为的分形幂律特征具有明显的差异，这与网站的经营策略和运行模式有关。
进一步对静态团购网站的XX关注度指数DFA分析表明，两个网站的网络关注度时间序列均存在持久的、长时程幂律形式的相关性，两个网站团购行为的频度分布特征并不与网站的关注程度相关。
目前静态网络团购消费者主要是根据自身需要，以及团购网站提供的商品类型、原始价格和团购价格等因素自主决定购买行为，不受外部商家或第三方的干扰和控制，呈现出较为明显的自组织动力学行为特征。
自组织行为包含自我发展、自我完善的内在动力机制，演化发展过程比他组织更具适应性和高效性，这也是静态团购网站相比其他网络交易发展更为迅速的重要原因。
因此，网站与商家在实施虚拟网络交易管理时，应避免对顾客购买行为的过多干预，采取有效措施推动网络团购自组织行为的演化发展，通过自适应、自创生促使团购自组织行为的渐变提升，通过自会聚、自增强促使团购自组织行为的激发突变，实现从低级到高级、从混沌到有序的自组织演化，引导静态团购网站健康快速发展。
参考文献：
[1]Kauffman,R.J.,B.Wang.Newbuyers’arrivalunderdynamicpricingmarketmicrostructure:
ThecaseofgroupbuyingdiscountsontheInternet[J].ManagementInformSystems,2001,18
（2）：
157–188.
[2]Krishnan.S.A,RaviAron.GroupBuyingontheWeb:
AComparisonofPrice-DiscoveryMechanisms[J].ManagementScience,2003,49（11）:
1546-1562.
[3]Parekh,Rupal.GrouponmakesbigbidontraditionalTV,buysSuperBowlpregame[J].AdvertisingAge,2011,82
（2）:
1-22.
[4]Patel,Kunur.Suddenly,EveryoneWantsToBeGroupon[J].AdvertisingAge,2010,81（39）:
1-26.
[5]RobertJ.Kauffman,BinWang.NewBuyers'ArrivalUnderDynamicPricingMarketMicrostructure:
TheCaseofGroup-BuyingDiscountsontheInternet[J].JournalofManagementInformationSystems，2001，18
（2）:
157-188.
[6]TokuroMatsuo.A.ReassuringMechanismDesignForTradersInElectronicGroupBuying[J].AppliedArtificialIntelligence,2009,23:
1-15.
[7]JianChena,XilongChena，XipingSongb.Comparisonofthegroup-buyingauctionandthefixedpricingmechanism[J].DecisionSupportSystems,2007,43
（2）:
445-459.
[8]CuihongLia,ShuchiChawlab,UdayRajana,KatiaSycarac.Mechanismdesignforcoalitionformationandcostsharingingroup-buyingmarketsPurchase[J].ElectronicCommerceResearchandApplications,2004,3（4）:
341-354.
[9]ChenJian,ChenXilong,Kauffman,RobertJ,SongXiping.Shouldwecollude?
Analyzingthebenefitsofbidd
升级会员 