1.2 文献综述
1.2.1 在线产品与增值服务定价
产品价格作为市场营销组合中最活跃的因素，带有强烈的竞争性和多因素的综合性。产品价格的合理性决定着企业市场营销活动的效率。现有文献主要从不同的决策目标[2-5]、竞争市场[6-8]、定价模型[9，10]等角度展开细分研究。从定价模型的目标函数来看，大部分决策目标是利润最大化[2，3]，也有部分文献旨在获得最大利润或最大效用[6，7]。从竞争市场来看，现有文献主要围绕垄断竞争市场[6，7]和寡头垄断市场[3]展开研究。根据零售商不同的发展目标，定价模型主要有成本导向型、需求导向型[7]和竞争导向型[2]。
基于信息技术而产生的线上销售模式，从一开始便凭借其便捷、高效、智能等特点吸引了众多消费者。随着线上市场竞争的日趋激烈，在线产品的定价问题成为提高产品竞争力的关键[11-13]。产品的价格作为影响消费者购买决策和企业利润的主要因素，吸引众多学者对在线产品定价问题展开一系列深入研究，主要围绕市场关系[2，3，7，9，14-18]、营销模式[3，4，6，19，20]、消费者行为[4，5，7，9，21-23]等方面，这些研究为企业的定价策略和营销模式提供理论基础和决策依据。
在市场关系方面，Chen等以一家垄断公司为例，分析了一个受到锚定效应影响的异质消费者的行为决策模型，设计出一个两阶段定价策略，以实现利润最大化的目标[7]。Ye等利用庞特里亚金极大化原理（Pontryagin’s Maximum Principle），建立了一个具备参考价格的垄断企业定价广告模型，得到了系统的静、动联合策略[24]。结果表明，动态策略优于静态策略。在双边垄断市场，Zhang等研究了考虑促销的两阶段博弈产品定价问题[6]。与以往的研究不同，他们将价格歧视产生的心理效应引入了博弈模型中。结果表明，在促销平台使用费适中的情况下建议选择促销，且能够推广产品和增加正常销售期的需求量。在寡头垄断市场，Wang等基于霍特林（Hoteling）模型研究了双方博弈定价问题[3]。在该模型中，他们将价格作为内生变量，并假设消费者对双方平台没有任何忠诚度。上述研究背景均为传统市场竞争结构，平台模式下诞生的网络零售渠道与传统零售渠道间的竞争是近些年的研究热点。Popescu和Wu在网络零售渠道和传统零售渠道下，分析了不同渠道成员具备不同市场权利结构下的产品定价策略问题。[18]与传统零售渠道不同的是，顾客在线上购买过程中对产品的不确定性更强。为降低不确定性，他们需要对产品进行不同程度的信息搜索。[22]然而，这一过程需要花费时间和精力成本，一些消费者可能基于多方面的考虑而选择被价格[25-29]、质量[30]、销量[31]、搜索引擎排名[32]等锚定，从而简化决策过程，这与消费者行为领域的观点一致。[33]
在营销模式方面，Wang等将平台补贴和优惠券作为影响变量，研究了网约车问题[3]。研究发现，对平台司机的补贴和对消费者发放的优惠券将作为价格调节的因素影响最终的定价策略。Zhang等研究了限时促销模式下价格与订购量之间的关系，并总结出适合该模式的情况。[6]同时，从长期发展来看，限时促销将会带来消费者价格歧视心理，对产品带来的影响远超过预期的估计。此外，预售凭借其能够降低需求不确定性带来的库存风险和成本[34]、刺激消费者提前购买并增加产品销量[35]、提高产品供应与市场需求之间的匹配度[36]等优势逐渐被在线零售商广泛采用，也吸引了大量学者的关注。研究结果表明，产品价格是影响顾客购买行为的关键因素，折扣预售能够在短时间内提高产品销量并优化库存结构[37]。在折扣预售过程中，在线零售商通常将预售价格和现货价格同时标注在产品页面，以凸显预售期的价格折扣；消费者通过比较预售价格和现货价格而被产品价格信息锚定[38]。现货价格作为价格锚点提高了消费者对产品的预期效用，从而增强购买意愿，刺激消费行为。
在消费者行为方面，一些学者致力于探索异质消费群体的不同心理和行为。[39-41]Nasiry和Popescu认为参考价格影响顾客对产品的认知。[9]在购买过程中，消费者并不会完全认同商家所提供的产品价格，而是将参考价格与当前价格进行对比分析，进而修正认知。在锚定效应的影响下，消费者的选择偏好逐渐向锚点偏移，且在此过程中表现出有限理性。另外，部分学者致力于探究影响消费者心理和行为的各种因素。[42-44]Cao和Duan[43]和Liang等[45]的研究表明，消费者可能受到多种因素的影响，如历史价格、质量、在线评论和竞争产品的比较信息。这些因素将影响消费者对产品的感知效用和估值，并最终影响他们的购买决策。Liu等则认为顾客会受到有限记忆内的与产品相关的价格向量的锚定而做出不完全理性决策。[46]对于线上消费者，价格[47]、销量、物流[48]、在线评论[35，49-51]、退货增值服务[52]、企业的历史信息[7，53]、UGC（User Generated Content）[54]等因素影响着顾客对产品的认知和购买决策。经过一段时间的销售，产品在市场中的竞争地位将发生变化，在线零售商应及时针对当前定价策略做出调整。
此外，从时间维度出发，产品定价策略可以被分为静态定价和动态定价。针对静态定价，学者们主要围绕市场竞争、消费者行为和渠道竞争等方面。然而，平台模式下，销售形式更加灵活，消费者行为也更加复杂。经过一段时间的销售，产品在市场中的竞争地位将发生变化，如高销量产品更畅销。因此，从长期发展来看，动态定价更具优势，吸引众多学者对其展开一系列深入研究。[55]Mishra等[56]以及Papanastasiou和Savva[57]分析了新产品引入对已有产品定价策略的影响。Deglise-Hawkinson则建立了一个基于竞争的动态定价模型，分析了竞争激烈程度变化与定价之间的关系[58]。不同于Mishra等[56]、Papanastasiou和Savva[57]以及Hawkinson[58]，Ba等[51]考虑了不同时期的产品具有高度差异性，其差异性主要体现在产品特征方面。然而，除市场和消费者行为因素外，平台运营规则对企业长期运营发展也具有重要影响。Jiang和Yang[59]分析了搜索排名对产品营销的影响，他们认为在购买靠前排名产品与低价营销之间存在对立关系，而在此过程中销量指标是影响产品市场地位的关键因素。
1.2.2 产品线与增值服务定价
在当今竞争日益激烈的商业环境下，为了更好地满足顾客群体的消费需求，获取更大的市场份额，产品线的开发和设计已成为企业亟须解决的问题。在复杂多变的市场环境中，产品线的合理定价可以有效解决外部市场环境和产品线内部产品的相互替代性问题。目前产品线定价分为静态定价和动态定价。在产品线静态定价上，主要基于剩余份额模型[60]、混合整数规划模型[61，62]、顾客选择模型[63，64]等展开最优定价研究。由于市场环境的多变性和顾客需求的时变性，产品线的动态定价是产品线优化设计中需要考虑的一个重要决策问题。现有产品线动态定价研究主要从库存[65]、需求[66]、环境[67]、顾客异质性[68]和正网络效应[69，70]等角度出发。
在产品和增值服务营销市场，由于增值服务不只受自身特征影响，增值服务提供者与顾客之间的关系通常比较复杂，大多数学者都是从影响增值服务定价的因素出发进行研究。[71]从库存角度出发，Marand等[72]研究针对增值服务库存系统的联合库存控制和定价决策，在这样的系统中，既需要现货库存又需要正增值服务时间来满足客户需求，将库存控制和定价集成到增值服务库存系统中，研究了集成库存控制和定价决策对整体系统性能的影响。Schulte和Pibernik[73]研究库存配给环境下基于增值服务水平的价格差异化SLBPD（Service Level Based Price Differentiation）的盈利能力，建立了一个SLBPD分析模型，并探讨了这种增值服务差异化策略是否以及何时会比单一的无差异增值服务产生更高的利润。结果表明，SLBPD只有在公司面临定价限制时才是盈利的。Ett等[74]在电子商务的背景下，构建了一个模型，该模型向在线购物者推荐一个个性化的折扣产品包，该模型考虑利润最大化和库存管理之间的权衡，同时选择与消费者偏好相关的产品。从需求角度出发，Tong和Rajagopalan[75]研究了最优定价方案以及两种常用的定价方案（固定费用和基于时间的定价）在收入、增值服务需求和利用率等重要维度上的性能，并提出了一个新的模型，发现增值服务系统可能会从消费者估价的较大差异中受益，而定价方案的绩效受顾客对增值服务时间价值的分布形态和顾客期望的反应性的影响。Mookherjee和Friesz[76]研究了在增值服务需求不确定的网络上，增值服务提供商参与动态非合作寡头竞争的联合定价、资源分配和超额预订问题，构建了一个包含定价、资源分配、动态竞争、不确定的需求和明确的网络模型五个关键收入管理特征的模型。
从质量角度出发，低质量的产品相较于高质量产品更具有价格优势，还可以为高质量产品迅速打开市场，例如苹果手机为了获得更大的市场占有率，积极向低端产品靠拢[24]。现有文献从不同视角研究了质量与定价之间的关系，通过理论研究和实证检验，明确了质量差异化对定价的影响。Li和Lee[77]运用可靠性和博弈论模型，提出了一种针对不同市场结构的增值服务质量度量和定价方案。结果表明，一个垄断的平台提供商没有动机提供多种质量的增值服务，两家相互竞争的平台提供商可能提供相同的增值服务合同，但仍能获得非负利润。Liu[78]研究了企业在广告中大量使用目标定位时，价格在信号质量中的作用可能会减弱，高质量产品企业需要重视价格调整，以表明其质量水平。Chenavaz等[79]研究了价格、质量与广告质量的关系并探讨了三者之间的相互作用。Park等[80]通过稀缺性和使用价格来判断产品质量的趋势，研究表明稀缺性降低了消费者使用价格来判断产品质量的倾向。为研究最优产品质量和数量联合决策问题，当消费者效用随市场环境变化时，Yu等[81]进一步研究了实施响应定价的垄断企业的产品质量决策和生产数量规划问题。从网络效应角度出发，Xu B等[82]在考虑增值服务网络效应的情况下，研究了渠道合同对定价策略和盈利能力的影响，并推导了产品制造商和增值服务运营商的最优定价策略。从终端消费者角度出发，可以参考Kong等[83]，Vitharana和Basu[84]的相关文献。
1.2.3 顾客选择行为
消费者行为是指消费者在寻找、选择、购买、使用、评估和处置与自身满足相关的产品和增值服务时所做出的一系列相关活动。消费者行为是动态的，它涉及感知、认知、行为以及环境因素的互动作用，也涉及交易的过程。消费者行为对运作管理具有重要的影响，是企业提高竞争力时不可忽视的重要因素。因此，一大批学者研究消费者选择行为，主要有渠道选择和信息搜索及购买行为等。
在消费者渠道选择行为方面，学者们主要围绕不同渠道结构展开，如双渠道和多渠道结构等。在网上直销、网上分销两种双渠道供应链系统中，梁喜和肖金凤考虑消费者敏感度和是否采用区块链技术对消费者渠道选择的影响机制。[85]Chen等研究了消费者忠诚度对在线零售商模式选择的影响。[86]Geng等研究了不同模式下旅游产品提供商的产品捆绑策略与在线渠道销售模式的关系。[87]此外，还有学者研究信息准确度、销售成本、产品销售策略和消费者忠诚度等因素对在线渠道选择的影响。在多渠道零售环境下，郭燕等人基于信息搜索和产品购买两个阶段，研究异质产品类别特征下的消费者渠道选择意愿形成机理。[88]牛志勇等人引入消费者价格公平偏好分析多渠道零售商线上线下同价策略选择问题。[89]同时，还有学者指出产品实用与享乐性、风险性、渠道特性[90]、美学吸引等会对消费者渠道偏好产生影响。
在消费者信息搜索及购买行为方面，王丽丽等人从社会网络的角度出发研究消费者信息搜索行为[91]。另外，关于平面广告信息对消费者购买意愿的影响也是一大研究热点，主要运用Higgins所提出的调节定向理论，从动机差异角度分析消费者购买偏好的形成过程[92，93]；以及分析信息结合强度对消费者广告信息加工过程及购买意愿形成和决策的影响[94]。此外，平台模式下，决策环境发生了巨大的变化，消费者行为变得更加多样、复杂，致使一大批学者研究消费者在平台消费过程中的心理过程、个性和行为。Ye等通过数据分析发现，消费者倾向于购买销量高的产品，并为此设计了一个眼球追踪系统来探索消费者心理过程，结果证明消费者在购买过程中会通过持续关注历史销售记录来了解产品。[33]Zheng等通过实验分析证明，网络忠诚度对消费者的购买行为产生很大的影响，并为企业制定长期战略提供一个全新的机制。[95]Song等发现在线广告能够增强消费者的好奇心，进而提高产品点击率。[96]Gutt等针对电子商务评价体系进行研究，为处于不同发展阶段的企业提供一套切实可行的系统标准。[97]Liang等通过调查分析发现，智能代理能够简化消费者的购买过程，并改善消费者的购买体验。[45]此外，还有学者围绕在线评论[51]、传统口碑、其他消费者购买行为等角度展开对消费者行为的研究。
然而，平台经济下产品信息获取的便捷性和营销模式的多样性更容易使消费者表现出策略等待行为。[98]与现售不同，预售模式下消费者购买与消费分离的现象对消费者行为产生重要影响。心理学家将这种现象称为“心理账户”，最早由诺贝尔经济学奖获得者Thaler[99]提出。“蚂蚁花呗”促进全民提前消费，为心理账户应用的典型案例，心理账户的存在会使消费者做出一些非理性决策，进而影响产品的销售和定价策略。Loewenstein[100]构建了双通道心理账户模型，并在模型中阐述了“支付痛苦”与“消费快乐”的关系，提出了支付痛苦钝化系数和快乐弱化系数。毕文杰等[101]分析了消费者受到的延迟支付和提前支付的影响，并进一步研究了快乐弱化和痛苦钝化对购买决策的影响。Baucells和Hwang[102]则证明了心理账户的存在能够解释消费者的预付偏好行为。
1.2.4 网络效应
随着互联网经济的快速发展，传统的消费结构已经发生了巨大的变化，在产品线定价决策中考虑产品的网络效应特性已经成为一个重要的现实问题。当顾客从产品购买中所获得的效用受相同或类似产品的销量影响时，该产品会显示出网络效应或网络外部性。关于网络效应的研究最早是由Leibenstein[103]于1950年提出的“势利效应”（Snob Effect）和“乐队花车效应”（Bandwagon Effect），他认为消费者经常会有一种从众心理，消费者愿意根据大多数人的选择来决定自己的选择。网络效应通常表现在两个方面：全局网络效应和局部网络效应。因为本文主要研究全局网络效应对产品定价问题的影响，因此主要综述全局网络效应的相关文献。对于局部网络效应，可以参考Bloch，Chen[104]，Quérou[105]和Candogan[106]等的相关文献。
在考虑全局网络效应的产品线定价问题中，主要包括正网络效应[107-109]和负网络效应[110，69]。生活中的许多产品和增值服务都表现出正网络效应，其中，互联网产品和增值服务的表现尤为明显。如个人对个人（Peer-to-Peer，P2P）音乐分享[111]，网络游戏[112]，移动应用程序[107]等，购买这些产品的顾客越多，顾客获得的效用就越大。Cheng和Tang[113]研究了网络效应与同类产品蚕食效应之间的权衡，提出企业推出免费试用产品的条件，当网络强度很大时，软件垄断企业提供免费试用比两个不同质量的策略分割市场更有利，并解决了企业免费试用软件的最优质量和产品最优价格的联合决策问题。Bensaid和Lesne[108]研究了具有正网络效应的产品的最优动态垄断价格，证明了当正网络效应足够大时，与科斯定理相比，没有时间不一致问题。Sun[109]等探讨了在具有正网络效应的市场，创新型企业的四种可选产品策略：单一产品垄断、技术许可、产品线延伸和技术许可与产品线延伸相结合。
Qi[110]等研究了在产品含有负网络效应的情境下，应用市场营销组合（Marketing Mix Modeling，MMM）模型，获得了单个产品、同质产品和异质产品的市场份额、最优定价和最大利润的相关最优决策，并研究了最优定价、市场份额和利润随网络效应的变化情况，发现在产品线定价问题中考虑网络效应可以使公司获得较大的预期利润。Wang和Wang[114]研究了具有负网络效应的消费者选择模型，首先描述了在MNL模型下的选择概率，然后研究了在这种消费者选择模型下的产品组合优化问题。
国内有很多学者从直接网络效应、间接网络效应和交叉网络效应等角度对网络效应进行研究。直接网络效应指顾客从某种产品得到的效用随着使用人数的增加而增加的现象，例如电子游戏，用户玩电子游戏获得的效用随玩家数量的增加而增加。间接网络效应是指顾客从某种产品得到的效用与该产品的互补品有关，互补品增多会间接地增加顾客的效用，例如电动汽车，充电桩等配套设施的增加会使用户使用电动汽车的效用提高。交叉网络效应是基于双边市场而言的，平台一边使用人数的增加会提高平台另一边顾客的效用，例如电子商务平台，卖家的增多会使买家购买某产品的效用增加。王春苹等[115]从消费者角度出发，研究异质消费者具有不同网络效应的情形，分析了双寡头垄断市场基础信息产品和附加增值服务的定价策略选择问题。傅瑜[116]分别研究了直接网络效应、间接网络效应和交叉网络效应对企业竞争策略的影响。赵保国和余宙婷[117]分别构建了直接网络效应、间接网络效应的效用函数和个体决策模型，通过数值仿真研究网络效应对竞争性产品的微观扩散影响。顾吉锋[118]通过嘉兴市银行卡产品的实证分析，研究交叉网络效应对收单市场和发卡市场双边市场的影响。孙晓华等[119]人基于直接和间接网络效应，利用混合Logit模型和实验方法研究了顾客的局部网络效应对电动汽车使用情况的影响。王先甲和余子鹤[120]在双边平台下，从卖者和买者的角度分别研究网络效应对平台均衡的市场份额和市场利益的影响。胥莉等[121]人在广告支持型的双边市场，通过实证分析研究交叉网络效应对用户选择即时通信工具的影响。
1.2.5 文献评述
综上所述，目前在线产品定价领域已经具备丰富的理论基础，研究覆盖行为运作管理、数学规划、运筹学、计算机仿真、心理学等多学科。研究视角从最初的以成本为导向的定价策略逐步过渡到以顾客为导向，产品定价策略越来越重视对顾客主体的研究。然而，平台模式下的特殊交易环境使消费者行为和运作系统变得更加复杂，向在线零售商提出了新的定价挑战。对于在线零售商而言，一方面，一些先进的在线零售商开始利用消费者锚定心理来实现策略定价，并在市场中赢得了极大的竞争优势，这将对在线零售商的长期生存发展带来极大的压力。另一方面，平台经济所独有的开放性、信息透明化、虚拟性、多样性等，使得顾客在选择和决策中更容易被锚定。同时，电商平台蕴藏丰富的产品数据，促使线上消费者基于数据资源进行社会学习。
互联网信息技术和5G的发展改变了人们的消费习惯，滋生出更多时代化的现实问题，也刺激学术研究与时俱进。通过文献梳理发现，尽管已有的研究在产品定价领域具有重要贡献，但尚不完善。在考虑消费者行为的在线产品定价文献中，多数研究集中于单因素影响，且忽视了消费者的心理、认知变化和学习过程及有限理性行为。在刻画消费群体异质行为上，缺乏实际数据验证。同时，考虑不同平台运营规则和营销模式，消费者表现出异质选择行为，如不同时段进入市场的同质消费者对产品表现出不同的购买意愿，其原因在于在销量指标变化的情况下，消费者受销量锚定效应影响而增加／减少的效用量不同。然而，只有较少学者关注这一现象。当前电商平台表现出的产品数据公开化和全面化特征，将使消费者行为更加有迹可循。心理学知识和深度学习技术的结合是解决当前在线产品定价问题的一大突破口。
国内外学者就产品线定价问题进行了详细的理论研究和实证检验，明确了消费者的选择行为对产品线定价的影响。在理论研究方面，大部分学者从库存、需求、环境、顾客异质性和正网络效应等方面对最优定价进行分析。在研究过程中，考虑某一因素变化或者存在限制条件对定价和利润的影响。在实证检验方面，利用数值实验验证各因素对最优定价结果的影响。以上研究综述表明，现有研究的理论框架已十分成熟，但是由于经济的快速发展，以往的研究因素已经不能全面概括现实中存在的问题，而在数值实验方面，有的研究参数考虑得不够合理，不能全面地反映当前的定价发展态势。
这些研究存在四方面的改进之处：第一，绝大多数的文献采用的效用函数，缺乏对市场参与体（顾客）更全面的考虑。第二，对现实生活中普遍存在的负网络效应对产品线动态定价影响的研究不够深入。第三，考虑捆绑策略时对多产品和增值服务的捆绑研究较少，并且未考虑产品和增值服务同时表现出网络效应，且网络效应不同的情况。第四，在免费增值商业模式下，缺乏对多种增值服务分别定价和捆绑定价的研究。因此，有关产品线定价问题的研究，还存在可以改进的地方。
针对现有研究的不足，考虑顾客行为影响因素的多样性及消费者有限理性、损失规避和社会学习差异，本研究将锚定效应、离散选择模型、产品定价模型和贝叶斯理论相结合，分析锚定因素和程度对消费者行为的影响机制，对比不同平台运营规则下的产品最优定价和营销策略，探究数据驱动下的消费者社会学习过程及决策行为。另外，本研究考虑负网络效应情况，基于MNL模型研究产品线动态定价问题；研究相关增值服务和产品的捆绑策略问题，最后分析免费增值商业模式下相关增值服务定价的问题，研究结果可为相关企业提供决策参考和理论支持，研究视角和方法能够为当前电子商务定价问题提供决策参考。