静态定价网络团购自组织行为动力研究Word下载.doc

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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百度关注度指数。

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。

百度指数是以百度网页搜索和百度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％的顾客来自于百度，而Ayatuan有11.10％的顾客来自于百度。

按照目前IP访问量即每天分别有13.8万人和0.919万人通过百度链接访问Lashou和Ayatuan。

因此，网站的百度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