仿真模拟：探究基于网络口碑的线上线下购买迁徙行为

这里利用仿真算法结合消费者效用函数模型以及网络口碑的传播模型，进行整合构建出基于网络口碑的消费者线上线下双渠道购买迁徙行为的模型，描述市场中基于网络口碑的消费者双渠道购买迁徙行为和研究网络口碑的影响规则，结果如下图：

图中的消费者在不断走动，红色的脸型图标代表选择在线渠道的消费者，绿色人形图标表示选择零售渠道的消费者，灰色的人形图标代表还未进行购买的消费者。还未进行购买的灰色人形消费者不断成为进入市场的潜在消费者，通过一系列制定的交互规则对购买渠道进行选择，最终所有灰色人形消费者都会转化成已购买的红色或绿色消费者。通过左下角的四个输出图，分别可以直观清晰地看到随着时间变化双渠道选择的人数及比例，各种网络口碑反馈的人数及比例。中间的六个小监视器则显示了仿真过程瞬时的消费者购买渠道选择比例及三种网络口碑的瞬时比例。

1、实验一——调整网络-零售价格比r

将负面口碑比例分别设置为10%和20%，网络-零售价格比r 从 0.1 逐渐提升到1，增加幅度为0.1，其他参数与仿真前的设定一致，共进行二十组实验。由于模拟过程具有不可重复性，每次实验消费者的分布及状态都不可预测，为了得到误差更小的结果，每组实验重复10次，记录两个渠道平均的市场份额，得到下图1.1图：

如图1.1所示，当r为0.1～0.4，即网购折扣较大时，在线渠道的份额比零售渠道的份额要高很多，这是因为网购价格的巨大优惠吸引了大部分的消费者。r为0.1～0.4时，随着网购折扣的变化市场份额没有太大的改变，这是由于无论r是0.1还是0.4，网购渠道的折扣都过大，导致消费者计算感知效用时传统渠道的效用都小于零，因此绝大部分消费者会选择在线渠道进行购买，但是仍有一小部分消费者因为受到在线渠道负面口碑的影响而迁徙到零售渠道。选取负面口碑比例为10%时的市场份额可以算出渠道收益下图1.2所示：

结合图1.1 和图1.2分析，即使网购折扣力度加大可以提高在线渠道的市场份额，但是在线渠道的收益却不断减少。因此商家在实行薄利多销的决策时应该注重对价格合理的制定，才能保证总体收益最大化。

2、实验二——调整负面口碑比例

将网络-零售价格比设为0.8，其他参数设置与仿真前的设定一致。研究随着负面口碑比例从0%～100%不断递增，增加幅度为10%，对市场份额的影响。每组实验重复10次，记录并计算平均市场份额，统计结果如图2.1所示：

由图2.1可知，负面口碑比例在逐渐加大的过程中，负面口碑比例较小时对双渠道市场份额影响较大，负面口碑比例在后期的影响较小，对消费者的渠道迁徙意愿影响越大。由于负面口碑比例在增大的过程中，在初期对市场份额的影响是十分大的，因此商家在网络口碑管理时，应将重点放在市场初期，防止负面口碑比例过大，导致双渠道的市场需求变化过大，供应链整体不稳定，增加了供应链的风险。

3、实验三——调整负面口碑影响力

将网络-零售价格比r设置为0.8，将网络口碑评价模型中负面口碑的影响力参数an从1.5提高到2，其他参数与仿真前的设定一致，可以统计得出负面口碑比例对市场份额的影响图3.1。

由图3.1可以看出，当负面口碑影响力提高时，会造成部分在线渠道的消费者转移到零售渠道去，影响程度在负面口碑比例为 10%～50%之间最大,表明负面网络口碑的影响力越大，对消费者的渠道迁徙意愿影响越大。对于商家的网络口碑管理而言，由于不同的负面口碑，对消费者的影响程度是不一样的，商家不应该仅重视负面口碑的数量，因此还需要注意负面口碑的影响力大小。

4、实验四——调整消费者网络口碑接触范围

将网络-零售价格比r设置为0.8，负面口碑比例从0%～100%不断递增，增加幅度为10%，其他参数与仿真的设定一致，每组实验重复10次取平均值，可以得到图4.1：

由图4.1可得，总体而言当消费者接触网络口碑的范围越大，在线渠道的市场份额越低，而零售渠道的市场份额有所增加，而且影响力度随着负面口碑比例的增加而不断增大，这是由于负面口碑的影响力相比正面口碑和中立口碑要大，因此随着消费者接触网络口碑的范围加大，消费者接触负面口碑的几率增大，因此网络口碑对消费者的综合累积影响中负环境的干扰力更大，导致了更多在线渠道消费者迁徙到零售渠道去。但是当负面口碑比例十分小，小于10%时，消费者网络口碑接触范围加大，对市场份额几乎没有影响。

为对比负面口碑比例小于10%时消费者网络口碑接触范围对市场份额的影响，其他参数不变，将网络-零售价格比r设置为0.2，得到图4.2：

图4.1和图4.2对比可得，无论网络-零售价格比高低，负面口碑比例十分小时，消费者网络口碑接触范围对市场份额影响不大。对零售商而言，为了寻求更大的利益效应，掌握市场稳定需求信息，可以适当研究在线渠道目标消费群体网络口碑的接触范围，关注消费者通过哪些途径接触网络口碑（如微博、微信公众号、论坛等自媒体平台），在消费者接触网络口碑的平台进行有效的网络口碑管理，只要控制负面口碑比例较低，随着产品在市场上越来越受欢迎，消费者网络口碑接触范围越大，也不会对双渠道的市场份额造成不可预测的影响。

5、实验五——同时调整网络-零售价格比和负面口碑比例

由网络-零售价格比对市场份额影响的实验中可以看出，当网络-零售价格比r<5.0时，价格可口对市场份额的影响很有限，在线渠道的效用恒小于零，研究的意义不大，因此本文选取r>=5.0 ，负面口碑比例0%～100%的情形分别进行实验，每组实验重复十次，记录并计算市场份额的平均值，可以得到图5.1:

图5.1中黑色交点为r相同时在线渠道与零售渠道市场份额相等的点。由图中可以发现，不同网络-零售价格比r的曲线间距离是相当的，网络-零售价格比r对市场份额的影响是线性的，并且在负面口碑比例较低时影响力较大，随着负面口碑比例的增加，影响力逐渐降低。而负面口碑比例对市场份额的影响在负面口碑比例较小时增长得很快，在负面口碑比例较大时影响降低，在不同网络-零售价格比下影响程度没有太大差异.

因此消费者购买渠道迁徙模型中，负面口碑比例的影响相比网络-零售价格比要大，对商家而言在产品投放市场后要更加注重网络口碑的管理，尽量把负面口碑比例控制在较低的水平，有利于市场的稳定。

进一步研究负面口碑比例、网络-零售价格比 r 对渠道收益的联合影响，可由市场份额计算渠道收益得到图5.2：

由图5.2可得，网络价格折扣力度越大，双渠道收益曲线的交点往右移动，即在线和零售渠道收益相等时负面口碑比例越大。因此对商家而言，要保证在线渠道与零售渠道收益相差不大时，适当加大价格折扣力度，可容忍的负面口碑比例越多。

6、实验六——调整商品的购买参与程度

商品的购买参与程度不同，对于消费者的初步决策阶段有不同的影响，将负面口碑比例设置为10%，网络-零售价格比r从0.1 逐渐提升到1，增加幅度为0.1，其他参数与仿真前的设定一致，分别设置商品的购买参与程度为0.6、0.5 和0.4，每组实验重复十次，记录并计算不同渠道市场份额的平均值 ，得到图6.1。

图6.1中的黑色交点为购买参与程度a 为0.6和0.5 时在线渠道和零售渠道市场份额相等的点。当网络-零售价格比为0.1～0.3 时，大部分的消费者选择了在线渠道进行商品的购买，这是由于网络折扣过大，消费者从在线渠道获得的效用比零售渠道的效用大得多。图中可以看出，当商品的购买参与程度a越大时，市场份额开始明显变化所处的网络价格折扣越大，这是由于商品的购买参与程度a 越大，消费者更倾向于选择零售渠道对商品进行亲身体验，此时想要增加在线渠道市场份额，必须加大在线渠道的折扣力度，因此零售商在实行市场营销策略时，不能忽略所出售商品的购买参与程度大小。