分类：论文范文 发表时间：2021-06-26 10:58
摘要：多平台产品销售的市场环境，为企业的产品销售和运营决策带来了新的挑战。鉴于产品销售中平台间的相互影响引入的问题复杂性，系统动力学方法被用于建立问题模型，并通过仿真研究产品的销售情况。在仿真分析的基础上，继续对企业产品口碑营销中的营销资源分配问题进行了研究。研究结果表明，企业从多个平台中挑选一个平台，而不是多个平台同时实施营销努力是更加有效的方式。而且，企业应选择注册用户数量更多的平台，或者与其它平台相互影响更显著的平台。
关键词：网络效应；资源分配；系统动力学；数据包络分析
1引言
现实世界中，消费者出于“货比三家”的考量，习惯于在多个电商平台上注册并保持一定粘度。同期，产品供应商出于“财源广进”的思路，同时进驻多个电商平台，甚至搭建自己专属的购物平台。另外，产品供应商通过不同社交平台的官方账号或网红推广自己的产品，并引流到购物平台。如此多样的购物渠道和营销渠道，为众多的产品供应商带来如下营销难题：为提高产品销量而实施的营销努力，应如何在多个平台上合理分配有限的营销资源？本文针对这一企业实践难题，在数据驱动的研究范式指导下[1]，从实际购物平台和社交平台上获取数据，构建多平台产品营销的相互影响问题模型，仿真研究企业的营销资源分配问题。
2研究现状
营销资源分配是指企业将实现营销目标的有限资源合理分配，以实现营销效果的最大化[2-4]。类似企业的生产或运营资源分配，营销资源分配也是企业实践中的难点问题[5-7]，并因新兴的市场环境增加了问题的复杂性。新兴市场下，部分消费者在不同购物平台上同时注册，使得购物平台之间产品营销的相互影响更加显著、更加频繁；由于不同购物平台的目标群体不同（平台用户的购买偏好存在显著差异），购物平台之间的相互影响并不对称。这使得多平台之间的产品销售相互影响难以采用传统数学建模方法进行刻画，营销资源分配问题因而难以建模求解。
3多平台营销资源分配问题
3.1多平台产品销售模型
在多平台环境中（i=1,?,I），设定口碑营销为企业的主要营销方式，且：
1）平台的潜在用户群体规模Mi,(i=1,?,I)不同。
2）平台的潜在用户群体对产品的偏好不同，即口碑营销中用户之间的影响力αi0αi,(i=1,?,I)不同。参数αi0∈[0,1]表示平台上口碑营销的影响力系数，参数αi∈[0,1]则表示实际产品与平台中消费者群体偏好的偏差所导致的口碑影响力“折扣”。
3.2营销资源分配问题
考虑以下营销策略：策略1：企业在单个平台上口碑营销是指由总数为Wi,(Wi≥1)的初始节点发起。基准模型中，每个平台上的口碑营销都是由唯一1个节点发起，Ii(0)=Wi=1。
4多平台产品营销建模仿真
本文以某品牌手表为实例对象，在5个平台上抓取相关的用户评价文本，并根据抓取的数据设置模型中的参数。
4.1多平台的数据抓取
从5个平台上抓取用户对产品的评价，通过数据清洗，得到统计数据如表3：
如表3所示，不同平台上关注该品牌手表的人数差异较大，且用户评价数量差异也较大。
在前期工作基础上，采用文本主题挖掘线性判别降维方法（LatentDirichletAllocation，LDA）对用户评价文本进行主题抓取[23]，得到5个平台上用户关注的产品主题为9个。
如表4所示，不同平台上的用户关注的产品主题差异较大。例如，电商平台京东商城和天猫旗舰店，用户更看重产品的用户体验；万表网用户更看重产品功能，其它两个平台则看重产品的外观。
4.2多平台产品口碑营销模型仿真
本文设定整个市场中潜在用户群体数量M0=25000。根据表3中平台上用户数量占比，设定每个平台上用户数量为：{M1=0.0693M0M2=0.5150M0M3=0.0727M0M4=0.3010M0M5=0.0420M0(18)根据表4中不同平台上各主题占比，定义5个平台之间的相互影响参数βij为平台主题的Pearson相关系数（表5所示）：
结论
本文研究了当企业面对多个相互影响的平台用户，产品的口碑营销问题。通过系统动力学仿真，本文量化了平台之间相互影响对产品销售的提升作用。最后，采用DEA分析综合评价了几种不同营销策略中的资源分配问题。
参考文献
[1]陈国青,吴刚,顾远东,等.管理决策情景下大数据驱动的研究与应用挑战——范式转变与研究方向[J].管理科学学报,2018,21(7):1-10.
[2]刘丛,黄卫来,郑本荣,等.考虑营销努力和创新能力的制造商激励供应商创新决策研究[J].系统工程理论与实践,2017,37(12):3040-3051.
[3]周慧妮,吴鹏,王筱纶.溢出效应和网络贴合度扰动下的二级供应链网络广告投放策略分析[J].计算机集成制造系统,2020,26(1):223-239.
李锋*，尹红
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