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第1篇

關鍵詞：多單元逆向多屬性拍賣；拍賣機制；線性混合整數規劃；價格歧視

中圖分類號：F724

文章標識碼：A

文章編號：1007-3221（2015）02-0163-07

引言

拍賣被認為是最有效的資源、商品或服務的分配方法或交易方式。多屬性拍賣是拍賣人與投標人除了在價格之外還在其它屬性上進行多重談判的一種拍賣模式。多屬性拍賣一般應用在采購當中，即逆向多屬性拍賣。比如在商品采購中我們不僅關心商品價格，還要關注商品的質量、保修期、交貨期和供應商信譽等。由于逆向多屬性拍賣重視買賣雙方的興趣偏好差異，極大地拓展了供應商的投標空間，使供應商在投標時更能充分發揮和利用其自身的競爭優勢，在提供滿足采購方需要的商品的同時，保證自身一定的利潤空間，從而達到買賣雙方“共贏”的目的。解決了單一價格逆向拍賣所固有的重大缺陷：買賣雙方之間是零和博弈及對采購物品的標準化程度要求太高。因而多屬性拍賣日漸成為取代當前單一價格逆向拍賣機制的主流電子采購模式。Chen_Ritzo，Bichler和Strecker等人采取實驗研究的方式發現對于采購者來說多屬性采購拍賣優于單屬性采購拍賣。由此可見，研究逆向多屬性英式拍賣更具有現實意義。如何建立數學模型確定拍賣的贏家，是多屬性拍賣研究的重點。Che最早提出了多屬性拍賣模型，但是Che的模型是建立在二維拍賣基礎之上的，即只包括價格和一個質量屬性的模型。Branco進一步考慮了各個競拍人的成本是相互關聯的情況，即建立了一個關聯價值模型，但是這種關聯模型增加了競拍雙方的策略分析復雜性和計算難度。David將模型由二維擴展到1+m維。但David的模型的參數表示方法過于絕對化，不適合現實經濟活動的諸多情況。孫亞輝：對David的模型進行了改進，并給出了基于此模型的多屬性密封拍賣投標策略。

上述研究的共同特點是針對單物品一單元的商品采購，通過建立數學模型解決贏者確定問題和最優投標策略問題。除此之外，為了滿足現實客觀需要，許多學者針對單物品多單元的商品采購，通過建立數學規劃模型，利用優化的理論，求解最優值，從而解決多單元多屬性拍賣贏者確定問題。

Teich和Walleniusi將談判和拍賣結合起來，提出了一種混合拍賣機制――談判拍賣，用以解決多單元的多屬性逆向拍賣。Bichler針對單物品多單元采購，建立了允許多個供應商同時中標的混合整數規劃模型，改進了以往的模型基本都是只允許一家供應商中標的局限性。Kameshwaran考慮了根據采購量進行折扣，滿足商務約束限制以及根據多個目標進行評標等因素，然后利用目標規劃求出最優解評標。Zhang和Jiri設計了一個多輪次的多屬性逆向拍賣機制（IMMRA），該機制的特點是允許訂單可分，即可以有多個中標人共同提供個具有相同屬性配置類型的商品，然后運用混合整數規劃求解贏者確定問題。姚升保在Zhang和Jin提出的拍賣機制基礎之上進行了改進，然后通過數字模擬實驗驗證改進的機制能夠顯著地提高拍賣收斂速度。

然而，上述針對多單元的多屬性逆向拍賣機制，有一個共同的不足：供應商只能對相同屬性配置類型商品的單位價格進行投標，而不能對相同屬性配置類型的商品不同的供應量分別投標，也就是不允許不同的供應商由于投標商品數量不同，即使是相同屬性配置類型的商品，折算成單位價格也可能不同這種情況出現，即不允許所謂的“價格歧視”出現。

價格歧視是廠商對于不同消費群體或不同市場實行差別價格，以實現最大限度利潤的一種策略性定價行為。價格歧視作為一種壟斷價格，它既是壟斷者獲取最大壟斷利潤的一種手段，又會導致不公平競爭，理所當然地應該加以限制。但是，限制價格歧視并非要取消一切價格歧視，因為歧視性定價行為并非一概被視為非法，只有可能限制有效競爭，形成壟斷的行為才被相關法律所規制。而且按照經濟學家的分析，價格歧視有利于資源配置效率的提高，通過價格歧視不僅可以使企業自身利潤最大化，還可以增加社會福利。在采購拍賣當中，如果實行統一價格，市場分配效率低，Parkes和Kalagnanam認為在采購雙方長期合作的情況下，市場分配效率低的拍賣結果會令供應商對買家的公平性產生懷疑，降低供應商以后競標參與的積極性，最終導致很難實現社會福利最大化，因而在經濟上是無效率的。所以在許多情況下，特別是基于不同購買數量給予不同價格，即所謂的二級價格歧視，不僅法律上是允許的，而且在現實經濟活動中也是被廣泛采用的。

為了實現采購方的效益最大化，并盡可能的提高市場分配效率，實現采購雙方的總效益最大化，本文基于二級價格歧視的基本思想，即供應商可以對同一屬性配置類型的商品不同的供應量分別進行投標，給予不同的單位價格，設計了高效率的多單元逆向多屬性拍賣機制，并對其效率進行數字模擬實驗研究。

1 拍賣機制設計

1.1 拍賣規則

假設采購方計劃采購K（K≥2）件某商品，采購方計劃采購的商品除價格之外還具有m（m≥1）個質量屬性，屬性j（j∈{1，2，…，m}）的可能取值有Lj種，則該商品某一個屬性配置向量為a={ι1，…，ιj，…，ιm}，且ιj∈{1，2，…，Lj}，該商品所有可能的屬性配置類型有種。拍賣規則具體如下：

（1）最后中標的件商品的屬性配置類型要相同。這是因為相同屬性配置類型的商品便于采購方采購以后的庫存、維修等管理工作，當然也存在采購不相同配置類型商品的情況，但此情況比較少見，不在本文研究范剛之內。

（2）允許多家供應商同時中標共同提供件K件商品。為了提高拍賣的競爭激烈程度，充分發揮供應商的各自優勢，擴大競爭空間，因此允許訂單是可分的，即可以有多個供應商同時中標共同提供K件商品。

（3）允許提供不同數量商品的供應商中標單位價格不同。采取這種價格歧視策略有利于不同的供應商在不同數量的商品投標中充分競爭，最終實現采購方利益的最大化。因為不同的供應商由于生產能力、技術水平的不同，其生產不同數量的商品，平均成本不同，即不同供應商在提供不同數量商品上的競爭力不同，如果相同屬性配置類型的商品，不同數量商品單位中標價都相同，不利于供應商充分發揮其不同的競爭優勢，不利于實現高市場分配效率，最終結果不僅不能實現供應商利益的最大化，更不能實現采購雙方總效益的最大化。

（4）給采購方帶來最大利益的供應商及供應量的組合獲勝。由于訂單是可分的，且最后中標的商品必須具有相同的屬性配置類型，但供應量不同單位價格可以不同，因此就存在不同的供應商及不同的供應量的多種組合方案，那么只有滿足采購方采購量及屬性配置類型要求的組合方案，且給采購方帶來最大利益的組合方案才能獲勝。

1.2 拍賣贏者確定數學模型

假設有n（n≥2）個供應商參與競標，供應商用符號i（i∈{1，2，…，n}）表示。供應商i對于出售k件屬性配置類型為a的商品投標總報價用biak表示。為了后面的贏者確定數學模型求解，當供應商i不對k件屬性配置類型為a的商品投標時，令biak等于一個充分大的正數M（M>>0）。由于biak表示的是k件屬性配置類型為a的商品投標總報價，而不是單位商品的報價，即供應商對相同配置類型的商品不同供應量分別投標，因此就會存在對于相同屬性配置類型的商品，如果投標數量k不同，不僅其投標總報價biak不同，而且其折算的單位商品報價也可能不同，即biak與k不存在正向的嚴格線性關系。如此設計biak其目的就是實現采購商基于不同數量商品的單位價格歧視策略。

供應商i的投標biak是否中標用0-1變量yiak表示：屬性配置類型為a的商品是否中標用0-1變量xa表示：

屬性配置類型為a的單位商品對采購方的價值用Va表示。

參照Bichler和姚升保的模型，本文將采購方求解獲勝的供應商及其供應量和商品屬性配置類型的線性混合整數規劃數學模型，即贏者確定模型設計如下：

在上述模型中，目標函數表示采購方獲得的凈收益，即采購的商品帶來的總效益減去支付給所有供應商的采購成本。約束條件（1）表示采購方的采購需求恰好得到滿足；約束條件（2）表示采購方對供應商i的總支付Pi；約束條件（3）表示有且僅有一種屬性配置類型的商品能成為中標商品；約束條件（4）表示對于只有屬性配置類型a中標時，供應商對該類型商品不同數量的投標才可能中標，且所有不同數量的投標中最多只能有一個數量中標，否則在中標價格上會出現邏輯錯誤。例如，假設讓供應商i對屬性配置類型為a的商品數量為1的投標bia1和數量為2的投標bia2都中標，實際上供應商中標的商品數量就是3，而供應商i對數量3的投標價應該是bia3，由于對不同數量商品的投標單位價格可以不同，bia1和bia2相加之和與bia3很可能不相等，所以若想讓對數量為3的投標中標，只能讓bia3中標，而不能讓數量為1的投標bia1和數量為2的投標bia2都同時中標進行累加。

1.3 拍賣流程

第一步，采購方首先公布采購數量需求及拍賣規則，包括每輪投標最小降價幅度：ε。

第二步，采購方對于每一個屬性配置類型及采購量的組合叫價：右上角標t表示投標輪次，等于1時表示第一輪叫價，即初始叫價，屬性配置類型及采購量組合的總數為AxK個。

第三步，供應商按照其投標策略對某一個或某幾個組合出價：供應商每輪至少對一個屬性配置類型與采購量的組合出價，否則意味著退出后面輪次的投標。

第四步，如果某一個組合有供應商出價，則采購方對于該組合下輪叫價為

第五步，循環重復進行第三步及第四步，直到在時間ξ內僅有一位供應商出價或者所有供應商都不再出價，此時投標過程結束。

第六步，投標結束后采購方將每位供應商對每一屬性配置類型與數量組合的最后一次出價，確定為該供應商對此組合的最后投標價，然后利用贏者確定數學模型求解最終中標的商品屬性配置類型、供應商及每位中標供應商供應量。

第七步，采購方與獲勝供應商簽訂合同，拍賣結束。

1.4 投標策略

由于本文的拍賣機制是針對單一物品多單元多屬性商品采購由傳統英式拍賣演化而來的，且其最顯著的特點是允許供應商針對每一個屬性配置類型與采購量的組合分別投標，因此本文設計的拍賣機制不僅市場分配效率高，還繼承了英式拍賣的突出優點，即與其它拍賣機制相比，投標策略相對簡單且易執行。針對本文的拍賣機制供應商具體投標策略如下：

策略1 根據自己的商品生產成本信息和當前的叫價，計算每一個屬性配置類型與數量組合的凈收益，如果存在凈收益為正的組合，則投標，否則退出投標。因為作為一個理性的經濟人，只有其效益為正時，才可能參與投標，理性的經濟人是不會做令自身效益為負的事情。

策略2如果存在多個組合的凈收益為正，只對收益最大的組合投標。因為如果同時對多個組合進行投標，這些投標組合之間會形成競爭，等價于自己與自己競爭，實際上加劇了供應商的競爭激烈程度，不利于維護供應商自身的利益。

策略3 如果存在多個組合的凈收益同時最大，則同時對這些組合投標。因為這些組合凈收益最大且相等，全部投標會提高最終中標的機會，而且不論哪個組合中標都不會損害投標者的收益。

1.5 新拍賣機制的優點

由上面論述可見本文設計的拍賣機制的優點如下：

（1）拍賣的市場分配效率高。由于本文的拍賣機制基于價格歧視的思想而設計的，提高了供應商競拍的空間，加強了供應商競拍的激烈程度，從而提高了市場分配效率，實現了拍賣雙方效益的最大化。

（2）采購方實現的效益高。采購方獲得高效益一方面源于本機制實現的高市場分配效率帶來總效益的提高；另一方面是由于本機制提高了供應商競拍的激烈程度，激烈競拍的結果自然是使采購方獲得更大的利潤。

（3）投標過程簡單易執行。由于本文的拍賣機制是由經典的英式拍賣演化而來，繼承了英式拍賣投標過程簡單易執行的特點，供應商在投標的過程中不需要復雜的計算，投標策略簡單易決策。

拍賣機制的上述優點，本文將通過下面的數值實例分析和對比模擬實驗分析給予展示和驗證。

2 拍賣機制效率驗證分析

2.1 數值實例

假設采購方欲購買3輛載貨汽車，對采購商品除價格之外還提出一個質量屬性要求：載重量（單位：噸），該屬性有兩種取值：分別為15噸和20噸，兩種類型的商品對采購方的價值va分別為30萬元和40萬元。規定最小降價幅度ε=1萬元。為了簡化投標過程，假設只有2家汽車供應商來投標競拍，供應商生產輛車的總成本和邊際成本如表1所示。

該表所示供應商成本結構有兩個特點：一是邊際成本是可變的，否則多單元拍賣一般可轉化為更加簡單的一單元拍賣處理；二是邊際成本是增加的，因為對一些大宗的商品由于生產周期長，在生產的過程中人力成本、原材料成本可能會上漲，再加上物價上漲的因素，最終可能導致邊際成本是增加的。以具有上述特點的數據作為算例是為了說明本機制的普適性，本機制當然也適用于邊際成本是不變的和邊際成本是遞減的這兩種更一般的情況。

采購方對每一屬性配置類型與數量組合的初始叫價為供應商的初始叫價應該盡量的高，從而能吸引盡量多的供應商投標，提高投標的競爭激烈程度，達到最終的成交價盡量低的目的。但是初始叫價義不能高于采購商品對采購方的價值，否則采購方會有成交價高于商品對自己的價值的風險，即凈收益為負。所以采購方將初始叫價設定為使凈收益為零的臨界值，對自己最為有利。供應商的投標過程如表2

投標具體過程如下：

第1輪兩位供應商根據自己的商品生產成本信息和初始叫價計算出每一屬性配置類型與數量組合的凈收益，供應商1在屬性類型1與投標數量3的組合上投標凈收益最大，因此供應商1對此組合出價；同理，供應商2在屬性類型2與投標數量3的組合上投標凈收益最大，因此供應商2對此組合出價。

第2輪 由于屬性類型1與投標數量3的組合以及屬性類型2與投標數量3的組合有供應商出價，則該兩個組合的叫價由初始叫價減去最小降價幅度：ε=1，其他組合叫價不變。根據當前叫價，供應商l在屬性類型l與投標數量2以及屬性類型l與投標數量3這兩個組合凈收益最大且相等，因此對這兩個組合同時投標。同理，供應商2也對3個組合同時投標。

第3輪至第6輪，2位供應商按照第1輪和第2輪的原則進行投標。

第7輪，供應商1投標之后，供應商2按照當前的叫價，所有組合的凈收益均為非正數，所以供應商2退出投標。由于當前只剩一位供應商投標，因此投標過程結束。采購方將供應商對每一屬性配置類型與數量組合的最后一次出價確定為該供應商對該組合的最后投標價，然后根據前面的贏者確定數學模型，最終確定購買屬性配置類型為1（載重量為15噸）的載貨汽車，且供應商1和供應商2都中標，分別供應2輛和1輛，對應的中標總價分別為55萬和28萬，單位價格分別為27.5萬和28萬，采購方的凈效用為7萬元，供應商1和供應商2的凈效用分別3萬元和1萬元。

從此例中可以看出獲勝的兩位供應商，雖然提供相同配置類型的產品，但他們的單位中標價并不相等。

2.2對比模擬實驗分析

為了驗證本文設計的拍賣機制（MRMEAM）的效率，自行開發了《多屬性拍賣投標模擬軟件》，基于該軟件系統，采取計算機模擬實驗的方法，與文獻19提出的IMMRA多單元逆向多屬性拍賣進行比較分析。IMMRA機制與MRMEAM機制最大的區別就在于IMMRA機制不允許供應商對相同屬性類型商品的不同數量的投標，單位價格可以不同的情況出現，即不允許所謂歧視價格出現。為了提高MRMEAM和IMMRA兩種機制模擬結果的可對比性，本實驗令兩種機制所使用的商品類型、采購數量、供應商數量、供應商成本、采購方對商品的估價以及拍賣價格的最小降價幅度等基礎數據都相同。

本實驗的商品類型設定為4種，采購數量為5，供應商數量為5，4種類型商品的供應商單位成本分別在區間[10，20]、[15，25]、[20，30]和[25，35]上，按照均勻分布的原則隨機抽取，4種類型商品對采購方的價值分別在區間[20，30]、[25，35]、[30，40]和[35，45]上，同樣按照均勻分布的原則隨機抽取，上述商品成本與估價的抽取方法保證了其數值的隨機性及估價要高于生產成本的要求，拍賣價格的最小降價幅度為1。對兩種機制分別運行100次，實驗所得數據如表-3所示：

本文主要采取兩個指標比較MRMEAM和IMMRA的拍賣效率，一個是拍賣結果實現帕累托最優分配的次數，所謂帕累托最優分配是指拍賣的結果滿足關系式（4）：

即獲勝的供應商i和商品屬性配置類型a要在所有的供應商和商品屬性配置類型的組合中，實現給采購方帶來的價值與供應商的生產成本之差最大，也就是拍賣雙方總效益最大。比較的另一個指標是采購方實現的效益均值。根據表3對比實驗數據結果，統計檢驗過程和結果如下：

（1）兩種機制實現帕累托最優分配次數的百分比大小的統計檢驗。此檢驗為兩個總體成數大小的檢驗，原假設設為MRMEAM的百分比小于等于IMMRA的百分比，備擇假設設為MRMEAM的百分比大于IMMRA的百分比，顯著性水平取a=0.1，構造正態統計量Z，根據上述實驗數據計算得Z=4.31>Zo.1=1.28，所以拒絕原假設，接受備擇假設，即MRMEAM實現帕累托最優分配次數的百分比顯著大于IMMRA實現最優分配次數的百分比。

（2）兩種機制采購方實現的效益均值大小的統計檢驗。此檢驗為兩個總體均值大小的檢驗，原假設設為MRMEAM的采購方實現的效益均值小于等于IMMRA的采購方實現的效益均值，備擇假設設為MRMEAM的采購方實現的效益均值大于IMMRA的采購方實現的效益均值，顯著性水平取a=0.1，構造正態統計量Z，根據上述實驗數據計算得Z=2.29>Z0.1=1.28，所以拒絕原假設，接受備擇假設，即MRMEAM采購方實現的效益均值顯著大于IMMRA采購方實現的效益均值。

通過上述模擬實驗及假設檢驗可以充分證明本文設計的拍賣機制市場分配效率和采購方的效益都相對比較高。

3 結論

本文基于多單元多屬性商品采購的客觀實際情況，通過對現有多單元逆向多屬性拍賣機制的分析，找出其不足，有針對性地進一步深入研究，獲得以下研究成果：

首先，針對現有的多單元逆向多屬性拍賣機制的市場分配效率都比較低，不利于社會效益最大化和采購雙方長期合作等問題，設計了高效率的基于價格歧視策略的多單元逆向多屬性英式拍賣機制，利用線性混合整數規劃建立了贏者確定模型，解決了現有的機制市場分配效率低的問題。

然后，基于新建立的多單元逆向多屬性拍賣機制給出了詳細的拍賣流程和一組投標策略，該流程及策略可以為供應商在投標時提供決策支持。

第2篇

〔關鍵詞〕內容分析法；客戶評論；影響因素；網絡產品；銷售量

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2013.09.008

〔中圖分類號〕F7246〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821（2013）09-0044-05

Web2.0時代的到來，使用戶從單純的信息接受者變成了信息者。Web20這一平臺也改變了消費者表達觀點和看法的方式——他們可以在購物網站、博客、論壇中發表自己的購物體驗，對商品和服務進行評價。這些評論不僅僅有助于其他顧客了解產品和服務的口碑，幫助做出可靠的決策，還可以作為反饋機制幫助生產商和銷售商提高產品質量，優化營銷策略，從而提高競爭力。目前國內外的研究主要集中在產品評論的有效性和影響因素分析兩個方面。

第3篇

一、促前

(一)店鋪實力分析與排布

1.暢銷商品率：全店暢銷商品率及破冰率、類目暢銷商品率

(1)30天無銷量、少訪客、少收藏的商品可做降價處理或者刪除；

(2)造新品：換主圖-換貨號-換詳情；

(3)新品破0以及新品期的資源盡用。

2.上下架時間自檢與調整

(1)優化策略：門當戶對—強強聯合、弱弱相惜；

(2)三個關鍵點：寶貝實力分層、流量時間段實力分層、匹配方法分層。

3.標題自檢與調整

(1)找詞渠道的廣泛性；

(2)數據武裝：搜索指數丶成交指數丶預測轉化率來實現排序參考數據項的篩選；

(3)分享兩種做標題的方法：

A.常規款標題法

組建構成：產品詞1+屬性詞1+(性別屬性詞)+屬性詞2 +屬性詞3+產品詞2+屬性詞4+屬性詞5+產品3

標題中必須要有1個以上的空格；注意違規詞(如功能性詞：減肥茶，強腎；夸大詞：全網最低，全網最好等)；注意隱性詞的選用；注意促銷類詞的選擇：如包郵、特價、促銷；主打關鍵詞的擺位問題

B.銷量標題法

拓展詞：用核心詞(產品詞)拓展相關詞

篩詞：違規詞，屬性不符詞

數據武裝：查詢關鍵詞下前3頁的頁末銷量與指數計算(1，0.9，0.8)，標色

按銷量篩選出可用關鍵詞，再按搜索指數從高到低使用，組建標題，模式可參考常規款的組建模式

(二)寶貝實力分層與規劃

1.寶貝主屬性分層：全店寶貝分層參考因素：年齡、價格、材質、風格、人群、規格、用途、季節

2.寶貝實力分層

(1)引流款：搭配性強、成本低、需求大眾化、庫存足、sku豐富

(2)利潤款：需求小眾、sku不全、成本不可控

(3)替補款：搭配性強、成本低、需求大眾化、生產周期短、控制sku

(三)流量入口分層與匹配

1.主屬性代表關鍵詞

2.目標關鍵詞匹配

(四)流量閉環建立

1.旺旺自動回復

(1)爆款期：以主推爆款的主賣點以及利益勾引為開始，以主推爆款鏈接為結尾；

(2)常賣期：引流款或者會員制度或者利益勾引為主要推送信息；

(3)清倉期：以全店利益勾引或者分類頁利益勾引為主要推送信息。

2.首頁、專題頁

(1)三張不輪播大圖：

A.雙11促銷信息：全店折扣，庫存有限

B.收藏+關注有禮：優惠券(一鍵收藏多款)

C.曬圖好評返現/活動售后說明

(2)每一個專題不斷重復三幅圖

3.詳情頁與左側欄

(1)三張不輪播大圖放至每一款寶貝詳情頁置頂

(2)左側工作區下方放置三張不輪播大圖，并結合SNS做氣氛

二、促中

(一)重要指標跟進

1.收藏轉化率

在活動之前我們講的是收藏率，在活動中我們講的是收藏轉化率。

2.銷量跟進

(1)單品銷售額丶全店銷售額丶全店銷售額增數

(2)收藏率和收藏轉化率

(3)收藏轉化率、銷量、營業總額

3.營業總額

(二)營銷方案策劃與實施

1. SNS渠道開通(主戰場——手機)：微博、微信、來往、微淘、QQ空間、人人(app)；

2.吸引收藏和關注，并定期直播銷售實況。營造短時間銷售盛況：突出時間段與銷售額/銷量，以及庫存緊張等信息；

3.穿插抽獎與互動。實力保證：庫存情況、貨品質量、快遞情況。

三、促后

(一)產品問題檢測與調整

1.問題產品(評分較低)做刪除處理：因質量問題丶因發貨問題丶因庫存問題丶惡意評價，刪除寶貝，維護DSR

2.熱賣商品，評價可以丶貨品生產周期比較長的商品，可以將上下架時間調至冷門時間或者做預售，保證DSR的穩定

(二)重要指標跟進與維護

1. DSR：描述降低，將下降的產品做刪除處理；服務降低，增加售后及電話處理；發貨降低，依據成本和城市做快遞選擇

2.銷量與收藏轉化的跟進，SNS定時直播，抽獎互動，曬圖與漲粉、倉庫與產品補充、后期優惠情況

(三)流量入口跟蹤與進階

1.補充精準詞庫，挑選熱門上升詞，做主屬性替換