本技术属于定价决策技术领域,具体涉及一种多影响因子下的制造商定价决策方法和系统,该方法综合考虑了消费者的社会学习行为、电商平台退货运费险政策以及制造商与电商平台间的合作模式。通过收集消费者社会学习行为数据、电商平台退货运费险政策数据以及制造商产品销售数据,构建了一个包含制造商、电商平台和消费者的定价决策模型。该模型能够推导出制造商的最优定价策略组合和销售策略组合,从而帮助制造商在代理销售模式下精准定位目标客户群体,最大化其潜在利润。本发明为制造商提供了科学的定价决策依据,有助于提升市场竞争力。
背景技术
随着网络经济发展,退货问题频发,制造商和电商平台开始积极探索各种解决方案。其中,“社会学习”现象逐渐成为了一个重要的研究方向。消费者在购买前会通过多种渠道了解产品信息,如电商平台的评论功能、社交媒体的专业评测和用户体验分享等。这些多渠道的社会学习信息最终会汇总成一个强有力的“信号”,影响消费者的购买决策和制造商的定价决策。
同时,为了降低退货率并提升消费者购买意愿,许多制造商选择与保险公司合作,为消费者提供退货运费保险服务(RFI)。这种宽松的退货政策大大提升了消费者的购买意愿,但也不可避免地导致退货率提升,进一步影响了制造商的定价策略。
尽管现有技术已经对多影响因子下的制造商定价决策方法和系统进行了初步探索,但仍存在以下主要缺陷:
1.缺乏综合考量:现有技术方案往往只关注某一种或几种影响因子,而未能将消费者在多渠道中的社会学习行为、退货运费险政策等多种影响因子综合考虑,导致定价策略不够全面和准确。
2.模型适用性有限:目前的决策模型大多基于特定的假设和条件,难以适应复杂多变的市场环境和消费者行为。特别是在代理销售模式下,现有模型对于考虑RFI政策时制造商的最优定价策略组合的推导存在局限。
实现思路