考虑服务竞争的O2O 供应链决策与协调

O2O 模式下的双渠道供应链颠覆了传统的渠道价格竞争模式、价格协同机制和服务水平, 已成为决策的关键要素. 当供应链发生需求和服务替代系数突变时, 通过KKT条件求出不同扰动情形下制造商垂直O2O 供应链和零售商水平O2O 供应链的决策值, 然后设计了两部定价契约协调需求和服务替代系数同时扰动下的O2O 供应链. 研究表明, 两部定价契约可以协调零售商O2O 供应链, 当突变范围较大时, 作为博弈主导方的零售商将放弃加价销售,转向收取固定的转移支付.

     

考虑Showrooms效应的供应链定价与渠道模式策略

构建双渠道和线上到线下(O2O)两种模式下的供应链博弈模型,研究Showrooms效应影响下的供应链定价和渠道模式策略选择问题.研究结果表明:无论何种渠道模式,Showrooms效应和线下展厅服务使得制造商和零售商提高线上和线下渠道的零售价格;双渠道模式下制造商将降低批发价格,而O2O模式下制造商不一定降低批发价格.线下展厅服务和Showrooms效应可以增加线上、线下渠道和总需求量,实现零售商利润增加,零售商会提供线下展厅服务并愿意接受O2O模式.只有当Showrooms效应较小时,制造商选择O2O模式,此模式在大部分条件下可以提高供应链运作效率.因此,当Showrooms效应和线上渠道需求比例满足一定条件时,O2O模式是制造商和零售商的一致选择,从而实现由双渠道模式到O2O模式的成功转型.     

考虑服务的零售商渠道选择与定价策略

面对强势制造商控制网络直销渠道和批发价格，零售商在此不利局面下如何改善自身绩效，针对该问题，构建了零售商提高服务水平和开辟网络渠道的最优定价决策模型。在集中式和Stackelberg分散式两种供应链情形下，研究了零售商开辟和未开辟网络渠道下服务水平对定价策略和各成员利润的影响。研究表明，零售商提高服务水平有利于零售商和制造商以及整个供应链的绩效；开辟网络渠道会提升零售价格，增加零售商和制造商以及整个供应链的利润。     

考虑企业社会责任的物流服务供应链定价与协调

为了分析承担社会责任对物流服务供应链定价决策的影响, 考虑企业社会责任, 分别构建集中和分散决策下的定价博弈模型, 求得供应链最优定价策略和双方所承担的企业社会责任成本. 对比发现, 分散决策下供应链存在效率损失, 进而基于收益共享契约对其进行协调. 研究表明, 考虑企业社会责任和集中决策时, 物流服务供应链总利润更大, 且双方利润都与其社会责任效用因子正相关, 收益共享契约能有效地对物流服务供应链进行协调. 最后通过算例验证了结论的正确性.     

质量约束下考虑延保服务的供应链定价与协调

针对零售商提供并销售延保服务,产品质量同时对产品和延保服务需求产生影响的产品服务供应链,研究了有无产品质量约束情形下的产品价格、延保服务价格和产品质量的联合决策,设计了制造商和零售商的协调契约以降低分散决策下的“双重边际效应”问题,分析了产品价格系数、产品质量约束水平等对产品和延保服务定价的影响。研究表明,对产品质量的约束对于防止制造商基于自身利益过度降低产品质量具有重要意义;协调契约可以有效降低产品价格并提高产品质量,并实现制造商、零售商和产品服务供应链系统利润的帕累托改善;产品质量系数和产品价格系数将同时对零售商的产品和延保服务价格策略产生影响。     

考虑交叉销售的O2O供应链合作广告策略研究

基于网络零售平台与制造商的合作广告实践，运用Stackelberg博弈理论研究了平台交叉销售效应及合作广告引导作用对O2O供应链合作广告决策的影响，并通过数值算例对参与合作广告计划前后渠道成员的决策变量均衡结果和利润进行对比分析，研究发现平台交叉销售效应是影响网络零售平台合作广告计划制定和实施的关键因素，只有当其达到一定水平时，制造商才拥有参与网络零售平台合作广告计划的资格；在一定条件时，合作广告计划能够实现制造商和网络零售平台利润的提升；当平台交叉销售效应较大时，网络零售平台获得的利润大于制造商。     

考虑平台营销努力的直播电商服务供应链质量努力策略

直播电商作为电商市场的新趋势日益受到人们的关注,鉴于此,研究一个品牌服务提供商、一个主播和一个直播服务平台所组成的直播电商服务供应链质量努力策略问题.考虑主播不签约和主播签约两种情形,分别构建直播电商服务供应链成员的利润函数,以利润最大化为目标,运用博弈理论优化得到两种情形下直播电商服务供应链成员最优质量努力策略和利润.通过算例分析,探讨主播佣金比例和直播服务平台抽成比例对服务供应链最优策略和最优利润的影响.研究结果表明:两种情形下主播服务质量努力随主播佣金比例的增加而增大,随直播服务平台抽成比例的增加而减少,而直播服务平台质量努力均随主播佣金比例和直播服务平台抽成比例的增加而增大.     

基于讨价还价能力的双渠道供应链定价模式选择

针对由网络直销渠道和电子零售渠道组成的双渠道供应链进行研究。基于制造商和零售商之间的谈判能力对比, 通过博弈建模分析了三种零售价定价模式下供应链成员的价格决策和物流服务水平决策。研究表明, 在制造商谈判能力较弱的情况下, 制造商统一定价模式是最优模式; 在制造商谈判能力较强的情况下, 以直销价格为协商基础的分别定价模式是最优模式; 在最优模式下, 制造商和供应链的利润都显著占优, 电子零售商提供的物流服务水平也相应最高, 但电子零售商的利润受定价模式的影响不显著, 最优模式也是双方接受的均衡策略。     

双渠道供应链中服务对定价和需求的影响研究

研究了集中式决策和基于Stackelberg博弈这两种情况下的双渠道供应链的定价、服务及需求的关系。制造商和零售商提供的服务对价格、需求会产生影响,渠道商改善服务有利于本渠道价格的提高,同时会影响到另一渠道的定价,影响程度与双渠道决策模式相关。与服务对定价的影响不同,渠道商提供的服务对本渠道需求产生的影响是双向的,当服务水平在一定的范围内,改善服务可以增加本渠道市场需求,降低另一渠道需求;当服务水平过高,继续改善服务不仅不能增加需求反而减少需求,同时对另一渠道的需求产生影响,这种影响与消费者市场类型存在密切关系。当消费者市场属于价格敏感型时,服务水平存在一个帕累托区间,任一渠道商改善服务都会促进双渠道需求的增加。     

公平视角下全渠道服务商定价和服务能力分配策略

随着移动互联网的发展,基于本地服务的全渠道运营模式被广大服务运营商和消费者所接受.对于有限服务能力的服务商在全渠道运营的过程中,需要考虑其服务能力在不同渠道中的公平分配.针对同时运营实体和O2O渠道的服务商进行研究,探索考虑公平的服务商不同分配机制下的渠道定价及分配策略的选择.通过消费者效用模型的构建,刻画消费者的渠道...     

Pricing decisions with retail competition in a fuzzy closed-loop supply chain

The optimal pricing decision problem of a fuzzy closed-loop supply chain with retail competition is considered in this paper. The fuzziness is associated with the customer demands, the remanufacturing cost and the collecting cost. By using game theory and fuzzy theory, the optimal decision on wholesale price, retail prices and remanufacturing rate are explored respectively under the centralized and the decentralized decision scenarios, and the expressions for them are also established. Some insights into the economic behavior of firms are given, which can serve as the basis for further study in the future.     

Pricing and collecting decisions in a closed-loop supply chain with symmetric and asymmetric information

The optimal decision problem of a closed-loop supply chain with symmetric and asymmetric information structures is considered using game theory in this paper. The paper aims to explore how the manufacturer and the retailer make their own decisions about wholesale price, retail price, and collection rate under symmetric and asymmetric information conditions. Four game models are established, which allow one to examine the strategies of each firm and explore the role of the manufacturer and the retailer in four different game scenarios under symmetric and asymmetric information structures. The optimal strategies in closed form are given under the decision scenarios with symmetric information; moreover, the first order conditions that the optimal retail price, optimal wholesale price, and optimal collection rate satisfy are given under the decision scenarios with asymmetric information. The results obtained under symmetric and asymmetric information conditions and some key model parameters used in this paper are analyzed using a numerical approach by which some managerial analysis are given.     

考虑风险规避和谈判权力的农产品供应链绿色投资机制

研究风险规避的农户和风险中性的销售商组成的农产品供应链,在集中式决策和分散式决策下绿色投资的最优决策问题.考虑两类成本共担契约,分别为一般成本共担契约和考虑谈判权力的讨价还价的成本共担契约;同时,分析风险规避和谈判权力对相关决策变量的影响.结果表明:在分散式供应链中,风险规避与绿色投资水平负相关,而在两类契约中,两者正相关.两类契约都有利于供应链绿色投资水平和期望效用的提高.在双方谈判的成本共担契约中,成本分担比例和绿色投资水平分别与谈判权力和风险规避正相关;在满足一定条件时,供应链绿色投资水平高于集中式供应链的相应值;供应链绿色投资水平和期望效用可同时高于一般成本共担契约中的相应值.投资成本系数对供应链绿色投资水平和期望效用有负向影响.     

政府补贴和增值税退税政策的闭环供应链决策

基于政府补贴和增值税退税政策,通过Stackelberg博弈方法,建立由制造商、回收商和消费者组成的4种闭环供应链决策模型,得出相应的最优价格、补贴和退税政策.进一步,比较并分析4种不同模型下的回收价格、回收量、企业利润以及社会福利,得出政府和企业的最优决策选择.研究发现:1)4种情形下的社会福利均随着消费者环保意识的增加而递增.对政策制定者而言,若消费者环保意识较低,则政府补贴政策最优;若消费者环保意识较高,则政府补贴和增值税退税并存政策最优.2)在绿色消费者市场上,制造商选择高低两种不同定价策略受绿色细分市场规模和政府政策力度大小两方面因素的影响.     

利润-CVaR准则下的二级供应链定价与订货策略研究

传统的定价与订货策略研究多是建立在风险中性的假设之上,近来也有利用风险度量CVaR研究风险厌恶对库存的影响.因此,以期望利润和CVaR的加权平均为目标函数,研究零售商的订货策略,并在此基础上研究上游供应商的定价策略.这样的利润-CVaR目标既反映了决策者追求高利润的愿望,又反映了其对潜在风险的控制.     

考虑成员企业风险态度的制造商资金约束闭环供应链定价与回收决策

针对制造商资金约束的闭环供应链,考虑制造商、零售商和回收商面对市场需求不确定性表现出不同的风险态度,研究闭环供应链如何确定其最优定价与回收决策.首先,依据均值-方差法给出制造商、零售商、回收商和闭环供应链的效用函数;然后,基于博弈论的思想分别确定集中式决策下闭环供应链的最优策略和效用,以及分散式决策下制造商、零售商和回...     

Pricing and capacity decisions for non-profit internet service providers

Many universities and other non-profit organizations started Internet dial-up access as a value-added service to their respective communities. The implementation and maintenance of these services becomes a nontrivial task, requiring large annual budgets to keep these systems up and running. The mandate for these non-profit entities is to recover the costs of providing their value added services in the long run while maintaining a guaranteed quality of service (QoS) level. The pricing and capacity planning problem of the non-profit Internet Service Providers (ISPs) has three difficult aspects. First, pricing based on cost recovery has inherent challenges. Second, the non-profit ISPs have to tackle the growth of unpredictable demand that calls for continuous capacity expansion. Third, capacity expansion in terms of Internet dial-up lines comes only in bulk units which typically exhibit economy of scale characteristics. Another critical issue of capacity expansion is the timing of the expansion since the installation of production-mode capacity requires lead-time. This paper proposes a Busiest-Minute Planning Model (BMPM) for the non-profit ISPs to effectively solve the aforementioned issues. The BMPM model provides non-profit ISPs a mechanism to determine the optimum capacity for a given QoS level. The mechanism can predict when existing capacity becomes saturated by taking into account the desired QoS and future demand change. The BMPM model proposed in this paper was tested using data from a non-profit ISP—The Northeast Regional Data Center (NERDC) of the State of Florida. The results suggest that our BMPM model is very effective in solving the pricing and capacity expansion decisions of NERDC and can be applied to other non-profit ISPs.     

Pricing and return product collection decisions in a closed-loop supply chain with dual-channel in both forward and reverse logistics

This paper deals a closed-loop supply chain with two dual channels – forward dual-channel where a manufacturer sells a product to customers through traditional retail channel and e-tail (internet) channel, and reverse dual-channel where the used items are collected for remanufacturing through the traditional third party logistics and e-tail channel. We derive analytically the pricing and return product collection decisions for the supply chain under five different scenarios viz. centralized, decentralized (Nash game), and manufacturer-led, retailer-led and third party-led decentralized scenarios. We also demonstrate the proposed model through a series of data sets. It is observed from the numerical study that the retailer-led decentralized scenario provides more profit than other decentralized scenarios.