基于顾客策略型行为的预售策略研究
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新

第二节 研究意义

随着顾客行为(Customer Behavior)越来越具有策略性(Strategic),即顾客由于卖方频繁举办降价促销等活动,可能会考虑等待产品降价时甚至是降到最低成本价时再购买,从而推迟他们的购买决策。由于策略型顾客(Strategic Customers)在进行购买时机决策时,将会考虑预售产品从预定开始到整个销售期结束之间的完整价格路径,所以,卖方需要考虑顾客的策略型行为(Strategic Behavior)对其最优运营策略的影响,在确定调整产能即优化产能或库存或者确定最优订货数量的同时,需要确定预售产品在整个销售期内的最优价格路径。然而,随着市场竞争的日益加剧和科学技术的飞速发展,传统的定价与库存优化理论及方法已经难以适应越来越广泛应用的预售策略和顾客行为更加复杂的现实需要。而且,企业能否成功地把握消费者对预售产品的估值,从而制定出恰当的产品预售价格和正常销售价格,是企业是否能够实现预售目标的关键。因此,根据以上分析,本书基于消费者行为,考虑消费者对预售产品估值变化的预售管理研究,具有以下重要的理论意义和实践意义。

一、理论意义

预售策略广泛存在于运营管理和收益管理领域,随着在实践中的广泛应用,近些年也引起了管理学和经济学等领域学术界的广泛关注。因此,有必要整理并完善基于顾客行为视角的预售策略理论和方法体系。

第一,本书拟定进一步完善预售机制研究体系,丰富定价和收益优化理论。

预售策略作为一种重要的收益管理技术,近年来已经成为学术界的研究热点,并广泛应用于易逝性产品和高科技产品销售及各类学术会议的推广宣传中,如航空公司的机票、酒店客房以及苹果手机和新能源汽车以及参加学术会议等等。本书结合顾客行为,并考虑生产周期较长,短生命周期、短销售周期和高需求不确定性产品的预售策略,缩短了理论研究与现实操作的鸿沟,是对预售策略与收益管理理论的有益扩充和进一步加深。

第二,本书试图优化预售策略,推动对动态定价与产能或库存控制理论和方法研究。

产能控制一直是供应链管理领域研究的重点和热点。目前,关于采用预售策略的产能控制也越来越引起关注,结合预售期定价和正常销售期定价,并通过产能设置或产能分配来引导顾客提前购买需求,以获取提前需求信息,提高对未来需求预测的准确性,从而提高收益的相关研究尚处于探索起步阶段,未形成系统的理论体系,不能有效地指导企业预售策略。所以,本书会在优化预售策略的基础上,改进传统初始库存算法,进一步优化初始产能或库存和正常销售期的产能或库存,以期在方法上有所突破。

第三,本书拟基于顾客策略型选择行为和退货行为研究预售定价,拓展顾客行为理论和方法应用。

由于顾客行为理论深入研究了消费者心理与行为,有助于企业根据消费者需求的变化,有效组织生产经营和开展市场营销,所以近年来越来越受到学术界和实业界的重视。然而,顾客心理和行为的复杂性,使该理论还有很大的发展前景和广阔的应用空间。为此,本书紧随行为理论的经典和前沿研究,试图结合顾客的选择行为和退货行为,探讨顾客提前购买行为实现的影响因素,并构建模型为预售行为预测提供方法论的支持。

第四,本书拟探讨在不同预售策略下买卖双方行为的博弈过程,促进预售理论在新产品推广上市策略中的应用。

目前的研究较多集中在企业提供一种预售策略,而且每个顾客每次只购买一件商品或者购买多件商品。本书试图创新性延伸到企业提供不同预售保证机制对卖方收益的影响,结合实际应用,比较不同价格保证机制和不同退货保证机制的适用性及对顾客行为和企业收益的影响。

综上所述,本书拟定将有效集成预售/预定、动态定价、库存控制、消费者行为、退货博弈以及系统优化等相关理论和方法,探讨和完善基于顾客策略型行为的预售定价和不同预售保证机制的研究框架,因此具备一定的理论和方法意义。

二、实践意义

本书将本着理论来源于实践又为实践服务的思想,为模型参数对不同行业不同产品设置调研方法,进行数值模拟分析比较和案例研究。改进销售和定价策略是公司实现高投资回报的常用方法之一,虽然多数公司在多数时间内有适当的价格,但是几乎没有一家公司拥有必要的流程和能力,以确保在所有时间内通过所有渠道向所有顾客提供所有产品。因此,本书研究具有广阔的应用前景。

第一,有助于企业更准确地预测消费者对即将发布的新产品的需求,以及了解消费者在预售期和正常销售期的选择购买行为,并预测退货类消费者与商家博弈的结果。

第二,有助于企业准确把握顾客策略型选择行为和退货行为,为使消费者在预售期预定产品,能够提供更合理的预售保证机制,并在正常销售期实行更合理的定价策略。因此,可以通过预售期和正常销售期的合理定价引导消费者需求,以提高企业经营效益。

第三,有助于企业结合优化的定价策略,同时通过提供预售/预定,提前获取消费者需求信息,提高正常销售期新产品需求预测准确性,合理控制产能和库存,为企业运营管理提供强有力的支撑。