电子商务在线议价决策研究

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电子商务平台的定价策略研究

电子商务平台的定价策略研究

电子商务平台的定价策略研究随着互联网技术的发展和应用,电子商务平台的重要性在日益增加,成为生活中不可或缺的一部分。

而电子商务平台的定价策略是影响消费者购买行为的关键因素之一。

因此,本文将从定价策略的角度来研究电子商务平台的市场定价、差异化定价以及促销策略等内容,以期为电子商务平台的经营者提供参考意见。

一、市场定价策略市场定价策略是指根据市场需求和供应情况进行的价格决策。

对于电子商务平台而言,市场定价有着其独特性。

首先,电子商务平台的经营模式虽然没有现实商店的诸多成本,但也有一些独特的经营成本,如网络维护费用、数据备份费用等。

因此,在制定价格时需要考虑这些成本因素。

其次,电子商务平台的商品相对来说更加单一,价格的参考来源也更加清晰,例如同类商品的价格在网上比较容易找到。

这就使得市场定价更加关注价格策略与竞争环境之间的关系。

在市场定价策略中,关键的因素包括需求量和价格敏感性。

需求量关系到产品的销售情况和消费者对产品的需求程度,是企业制定价格时需要考虑的重要因素。

而价格敏感性是指消费者对价格波动的反应程度。

因此,企业在制定价格时应该结合需求量和价格敏感性的因素,来判断价格的优劣。

市场定价策略的特点是价格相对稳定,对于电子商务平台来说,它具有较好的适应性和可预测性,可以使得消费者在购买商品时心理更为稳定和安全。

同时,电子商务平台也可以通过增大销售规模来降低单品成本,达到价格竞争的目的。

二、差异化定价策略差异化定价是将不同产品或服务的价格根据其不同特征进行区分的策略。

对于电子商务平台而言,产品的不同特征可以是品牌、型号、颜色等。

通过差异化定价,企业可以更好地满足消费者的需求,增加收益。

同时,也可以提高消费者的购买欲望,增强了消费者对公司的忠诚度。

但是,差异化定价的实施难度也相对较大。

首先,企业需要了解消费者的需求和购买决策行为。

其次,企业需要区分出不同产品或服务的差异性,并为其定价。

最后,企业还需要考虑价格竞争与品牌声誉的因素。

电子商务中的协商议价策略

电子商务中的协商议价策略

电子商务中的协商议价策略电子商务中的协商议价策略一、引言在电子商务领域中,协商议价策略被广泛应用于商业交易中,旨在实现买卖双方的利益最大化。

本文将详细介绍电子商务中的协商议价策略的各个方面。

二、协商议价的定义协商议价是指买卖双方通过直接对话、讨论和互相妥协达成的价格协商过程。

买卖双方在协商议价过程中,根据产品的供求关系、市场情况以及双方的利益诉求,调整交易价格以达成一致。

三、协商议价的主要步骤1.确定双方的议价空间:在协商议价之前,双方需要明确各自的底线和可让步的范围,以确定最终议价的空间。

2.提出议价要求:买卖双方相互提出自己的议价要求,可能涉及价格的调整、配送方式、支付方式等方面。

3.议价讨论:买卖双方就各自的议价要求进行讨论,通过交流、比较和分析,寻求共同的利益点和妥协点。

4.提出妥协方案:在讨论的基础上,买卖双方提出相应的妥协方案,即将双方要求进行适当调整以达成一致。

5.达成协议和执行:最终,买卖双方达成协议,明确交易细节和价格,并按照协议内容执行交易。

四、协商议价的策略和技巧1.了解市场情况:在进行协商议价之前,双方应对市场价格和竞争情况进行调研和分析,以便在议价过程中把握市场底线和可操作的空间。

2.强调互利共赢:在协商议价过程中,双方应强调互利共赢的原则,通过双方合作实现互相利益最大化。

3.提供附加价值:卖方可以通过增加附加价值提供给买方,以增加产品的吸引力,进而影响价格议价的结果。

4.掌握谈判技巧:在议价过程中,双方应掌握一些基本的谈判技巧,例如借故缓和紧张气氛、灵活运用信息筛选、合理引导对方等。

五、附件六、法律名词及注释1.最惠国待遇:指国际贸易中的一项原则,即对待国际贸易伙伴应给予与最优惠待遇同等的待遇。

2.不公平贸易行为:指一方通过非正常手段对另一方进行的不公平的贸易行为,例如倾销、补贴等。

国际贸易法规定了对不公平贸易行为的制裁措施。

基于Agent的电子商务在线议价研究

基于Agent的电子商务在线议价研究



引 言
起 源于 分 布 式 人 工 智 能 ( AI 研 究 领 域 的 多 D ) A et g n 系统 ( S 具 有 自主性 、 布性 、 态 性 、 MA ) 分 动 协
随 着 网络 技术 和计 算 机 软件 技 术 的飞速 发 展 , 电子 商务伴 随 着一种 全新 的购买 方式 越来 越多 地走
江 资斌 , 春 玲 王
( 湖南大学 工商管理学院 , 湖南 长沙 4 0 8 ) 10 2 摘要 : 电子商务 中交 易双方 的议价 问题 , 针对 引入 Agn , e t建立 了通用 的基于 多 A et g n 的在线议 价模 型。 通过构造 A et g 报价策略 的概率密度 函数 , n 并考虑议价双方 的下 一步期望价格 和保 留价 格 , 建 了基 于价格 构 的议价算法 , 该算法考虑 了 A et g n 的偏好 、 议价时 间约束等参数 , 而且该议价算法能动态地修改可能 的报价区
的产生 和选 择 , 论据 可信度 的判 断 , 然 缺少具 有更 仍 高 实用性 的推 理模 型 。 面对 激 烈 的 市场 竞 争 , 如何
优化网上交易的议价过程和提高效率 , 并使参与者 双方都 满 意 其 结 果 , 以实 现 双赢 , 些 问题 亟 需 解 这
2 0 —1 一2
间范 围 , 并具有~定 的学习能力 , 使议价过程能够较好地反映交易双方的心智态度 , 可模拟传统交 易中的议价
过程 。
关键词 : 电子 商 务 ; e t议 价 模 型 g A n; 中 图分 类 号 : 02 5 F 6 . 文 献 标 志码 : A 文 章 编 号 :0 7—3 1 (0 0 0 —0 0 —0 10 16 2 1 )4 1 9 4

基于大数据的电子商务平台定价策略研究

基于大数据的电子商务平台定价策略研究

基于大数据的电子商务平台定价策略研究一、前言随着互联网的普及和电子商务的迅速发展,越来越多的企业选择在电子商务平台上开展业务。

在这种情况下,如何制定合理的价格定价策略,成为电子商务平台成功的关键所在。

本文将从大数据的角度出发,探讨基于大数据的电子商务平台定价策略的研究。

二、大数据与电子商务平台随着电商市场的快速发展,海量的数据被电子商务平台所积累。

大数据成为电商行业的一把新利器,它可以为电商平台提供更准确、更深入的用户行为分析和市场趋势分析。

大数据技术使得电子商务平台能够更好地了解消费者需求和购物习惯,从而为企业的市场定位、商品定价以及宣传策略等方面提供更准确的支持。

三、基于大数据的定价策略1.数据采集基于大数据的定价策略,在数据采集方面起着关键作用。

通过采集用户消费数据、商品销售数据、竞争对手数据、市场趋势数据等一系列数据,电子商务平台可以通过数据挖掘和分析找出潜在的消费者需求和购买行为。

2.数据分析在数据采集完成后,数据分析就成为下一步的关键环节。

通过分析数据,电子商务平台可以发现消费者的需求、产品的销售趋势以及市场变化等,进而制定针对性的定价策略。

3.定价模型基于大数据的定价策略需要建立相应的定价模型。

目前,在电子商务行业,常用的定价模型包括常规定价模型和动态定价模型。

常规定价模型通常根据产品成本、市场需求、竞争对手情况等因素来确定价格。

而动态定价模型则可以根据市场变化实时调整价格。

4.精细化定价在定价模型的基础上,电子商务平台可以通过用户画像和行为分析等手段进一步精细化定价。

这种定价策略不仅可以满足不同用户的购买需求,也可以通过价格策略刺激用户的购买欲望。

四、案例分析1.京东作为国内的电子商务巨头之一,京东一直以来注重大数据的应用。

在定价策略方面,京东利用大数据挖掘与分析技术,根据消费者的购买历史、浏览记录、搜索词等关键信息,提高市场敏感度。

2.淘宝淘宝也是国内最大的电子商务平台之一。

淘宝通过数据分析和挖掘技术,结合买家和卖家的需求,进行差异化定价,从而满足不同用户的购物需求。

基于Agent技术的电子商务在线议价模式研究

基于Agent技术的电子商务在线议价模式研究

基于Agent技术的电子商务在线议价模式研究电子商务扩大了交易的对象与范围,但往往一笔交易必须分别和许多交易对象进行议价,这种复杂性阻碍了电子商务的快速发展。

为了使电子商务企业提供人性的服务,实现资源集成共享,提出了一个基于Agent技术的电子商务议价系统框架。

标签:电子商务;Agent技术;在线议价;协商模型1 信息环境下的电子商务在线议价1.1 电子商务在线购物现状分析随着信息技术和通信技术的发展,电子商务(Electronic Commerce,EC)已经成为未来信息社会商务活动的主要形式。

目前,商务活动的许多环节都已电子化,如采购、销售、支付等,但谈判仍然在网下进行。

电子商务网站仅能提供静态的电子目录,商品和服务的价格等条款通常都是事先设定的,不允许修改或不提供协商的方式。

随着电子商务的发展与全球化,企业间的交易占主导地位,商务谈判也将愈加频繁,如何实现整个交易过程的电子化,实现异地远程商务谈判的自动化与决策支持,已成为完善电子商务功能、推动电子商务发展所迫切需要解决的问题。

1.2 简短理论研究背景介绍Agent技术是90年代在网络技术和决策支持系统的基础上发展起来的一种软件技术,基于这种技术的软件智能实体能够模拟人的思维进行自主行为,具有学习能力,对于多变的电子商务环境具有很强的适应能力,能够在不同的买方或卖方中协商出一个最佳交易方案。

电子商务与Agent技术结合形成了一个新兴的交叉研究领域——基于Agent技术的電子商务(Agent-Mediated Electronic Commerce)。

2 理论模型2.1 协商模型基于Agent技术的在线一对一自动协商模型可以形式化定义如下:N=。

定义1:Ag为协商参与者集合,Ag={a1,a2,a3,…,an}表示协商Agent集合,n为Agent的个数;包括买方Agent、卖方Agent。

在此所探讨的模型是一对一的协商模型,因此买方和卖方各只有一个。

电子商务中的在线拍卖与竞价机制研究

电子商务中的在线拍卖与竞价机制研究

电子商务中的在线拍卖与竞价机制研究随着互联网的快速发展,电子商务成为了现代商业领域不可或缺的一部分。

其中,在线拍卖与竞价机制作为电子商务中的核心环节之一,对于市场的发展和交易方式的变革起着重要的作用。

本文将探讨电子商务中的在线拍卖与竞价机制的研究及其影响。

一、在线拍卖的概念与特点在线拍卖作为电子商务的一种重要形式,是通过网上平台进行的商品竞价交易方式。

与传统的实体拍卖相比,它具有以下几个特点:1. 全球范围:在线拍卖突破了地域限制,使得买家和卖家可以来自世界各地。

这样的全球范围不仅拓宽了市场,还增加了参与者的多样性。

2. 低成本:传统实体拍卖需要租用场地、招聘工作人员等,而在线拍卖可以在互联网上进行,大大降低了交易成本。

3. 便捷快速:在线拍卖可以随时随地参与,无论是买家还是卖家都可以在任何时间进行交易,大大提高了交易的效率。

二、在线拍卖的竞价机制在线拍卖的核心是竞价机制,它是买家和卖家之间进行价格交流和博弈的方式。

常见的竞价机制包括以下几种:1. 最高价竞标(英文缩写:HBB):参与者可以不断提高自己的竞价,直到竞拍结束。

竞价最高的人获得商品,并支付所竞拍的价格。

这种竞价机制适用于卖方竞价中的买家,通常用于有限数量的商品。

2. 第二高价竞标(英文缩写:SBB):除了最高价竞标者之外,其他竞标者需要支付第二高的竞价金额。

这种机制可以鼓励更多人参与竞价,获得更高的收益。

3. 增价竞标(英文缩写:VCG):参与者需要根据自己的出价情况以及其他竞标者的出价情况,计算出一个收益最大化的出价。

竞标者需要支付自己出价对其他竞标者造成的损失。

三、在线拍卖与竞价机制的研究在线拍卖与竞价机制的研究可以从多个角度进行,包括市场机制、效率优化和用户行为等。

1. 市场机制方面,研究者可以探讨在线拍卖市场的竞争情况、市场结构以及不同竞价机制对市场效果的影响。

2. 效率优化方面,研究者可以从拍卖规则、定价策略等方面入手,通过改进机制来提高拍卖的效率和公平性。

电子商务中的消费者在线购物决策研究

电子商务中的消费者在线购物决策研究随着互联网的普及和发展,电子商务逐渐成为人们购物的重要渠道。

在电子商务平台上,消费者可以在线浏览商品、比较价格、进行付款和配送等操作,这使得消费者在购物决策中面临更多的选择和决策因素。

本文将对电子商务中的消费者在线购物决策进行研究,分析影响消费者购物决策的关键因素,并探讨消费者在决策过程中所采用的策略。

一、信息获取和评估在进行在线购物决策时,消费者首先需要获取相关信息,并对商品进行评估。

因为无法亲自触摸和试穿商品,消费者更加依赖于文字、图片和视频等信息来了解商品的特性和性能。

因此,电子商务平台上的商品信息应当全面准确,包括商品的描述、规格、功能、材料、生产国等详细信息,同时提供大量的高清图片和使用细节的视频。

二、社交网络和口碑影响除了官方提供的商品信息,消费者还会通过社交网络和口碑影响来获取其他消费者的评价和意见。

在电子商务平台上,消费者可以查看其他消费者对商品的评价、评分和评论,通过他们的体验和反馈来判断商品的质量和性价比。

因此,电子商务平台应当建立完善的用户评价和评论系统,鼓励消费者进行真实、客观和详细的评价,同时设置筛选机制来防止虚假评价的出现。

三、价格和优惠信息在选择购买商品时,价格和优惠信息是消费者最为关注的因素之一。

电子商务平台应当明示商品的价格和优惠活动,并提供明细的价格比较和优惠计算等功能,方便消费者进行对比和选择。

同时,平台还应定期更新价格和活动信息,以便提供及时准确的数据支持。

四、安全和信任由于在线购物涉及到个人隐私和财务信息的泄露,消费者对于电子商务的安全性和信任度有着较高的要求。

电子商务平台应当采取有效的技术手段来保护消费者的信息安全,如加密和身份验证等,同时加强对商户和商品的审核和监管,提升消费者对平台的信任感。

五、物流和售后服务在购物决策中,物流和售后服务也是消费者关注的重点。

消费者希望购买的商品能够及时送达,且在使用过程中能够获得及时的售后支持和解决方案。

电子商务平台在线购物决策支持系统设计与开发研究

电子商务平台在线购物决策支持系统设计与开发研究随着互联网的快速发展,电子商务平台成为了现代人日常生活中购物行为的重要方式之一。

然而,面对电子商务平台上琳琅满目的商品,消费者常常感到困惑和无所适从。

为了解决这个问题,本文将基于电子商务平台的在线购物决策支持系统进行设计与开发研究。

在设计与开发该系统的过程中,首先需要进行需求分析,明确该系统的目标与功能。

该系统的主要目标是为消费者提供准确、个性化的购物决策支持,帮助用户在众多商品中快速找到最适合自己的产品。

为实现这一目标,系统需要具备以下功能:1. 商品推荐功能:系统根据用户的购物偏好、历史购买记录、浏览行为等信息,利用推荐算法向用户推荐可能感兴趣的商品。

推荐的商品应准确匹配用户的需求,提高用户购买的满意度。

2. 评论与评分功能:用户可以对已购买的商品进行评价和评分,系统将收集用户的评价数据,并根据评价的可信度和关联度为其他用户提供参考,帮助用户更好地了解商品的优劣。

3. 比价功能:系统可以根据用户提供的商品信息,在多个电子商务平台上进行价格对比,并向用户显示不同平台上的价格差异。

这将帮助用户选择价格较低的平台进行购物,实现节约成本的目标。

4. 促销信息展示功能:系统可以根据用户的购物偏好向用户展示促销信息,如折扣活动、优惠券等。

这将帮助用户获取购物的实惠。

5. 用户账户管理功能:用户可以通过系统管理自己的账户信息,包括收货地址、支付方式等。

同时,用户也可以查看自己的购物历史记录以及待评价的商品。

在系统的设计过程中,需要选择适合的技术和框架来实现上述功能。

常用的技术包括推荐算法、数据挖掘、人工智能等。

同时,需要考虑系统的可扩展性和可维护性,确保系统能够随着用户规模的增加而不断提升性能。

在系统的开发过程中,需要进行模块化的设计与实现。

可以将系统划分为用户管理模块、商品管理模块、推荐模块、比价模块等不同的模块,分别进行开发。

同时,需要进行系统的测试、调试和优化,确保系统的稳定性和可用性。

电子商务平台的在线评价情感分析与用户决策研究

电子商务平台的在线评价情感分析与用户决策研究随着电子商务的快速发展,如今人们越来越多地倾向于在网上购物。

在网上购物过程中,用户往往会依赖其他消费者的产品评价来作出最终的购买决策。

因此,电子商务平台上的在线评价已经成为影响用户购买行为的重要因素之一。

然而,在大量的评价信息中,用户往往需要花费大量的时间和精力来筛选和理解这些评价信息。

同时,人们的情感对于购买决策也起着重要作用。

因此,对电子商务平台上的在线评价进行情感分析,以帮助用户更好地理解评价内容,对用户决策具有重要意义。

一个电子商务平台上的在线评价的情感分析可以分为两个主要方面:情感极性分析和情感词提取。

情感极性分析是指对于一条评价,判断其情感倾向是正面还是负面。

情感极性分析可以通过机器学习和自然语言处理等技术实现。

首先,需要构建一个有标记的情感倾向数据集,即将评价划分为正向或负向情感。

然后,使用分类算法(例如,朴素贝叶斯分类器或支持向量机)对新的评价进行分类。

最后,判断评价的情感倾向。

情感词提取是指从评价中提取出表达情感态度的词语。

在情感词提取中,需要构建一个情感词典,其中包含一些常见的表达情感态度的词语。

然后,使用自然语言处理技术(例如,词性标注和依存句法分析)来分析评价中的词语,并将其与情感词典进行匹配,以提取出表达情感态度的词语。

通过对电子商务平台上的在线评价进行情感分析,可以帮助用户更好地理解评价内容,并且对用户决策具有积极的影响。

首先,情感分析可以提供用户对产品质量和服务的客观评价。

用户在购买前往往需要了解其他消费者对产品、商家和服务的评价,以便做出正确的决策。

通过情感分析,用户可以更好地理解评价者的情感倾向,从而了解评价的可信度和可靠性。

如果一条评价被判断为正向情感,并且有较多词语表达了积极的情绪,那么用户可能会更加信任这条评价,从而更倾向于选择该产品或商家。

其次,情感分析可以帮助用户发现隐藏的产品特征和问题。

在大量的评价中,用户可能会错过一些重要的细节。

网路商店中消费者议价行为之研究

网路商店中消费者议价行为之研究消费者在网路商店中的议价行为研究随着互联网的普及和电子商务的快速发展,越来越多的消费者选择在网路商店购物。

与传统实体店不同,网店的商品价格具有更大的灵活性,消费者可以根据自己的需求和预算进行议价。

因此,研究消费者在网路商店中的议价行为具有重要意义。

首先,消费者在网路商店中的议价行为可以分为两个方面:直接议价和间接议价。

直接议价是指消费者与卖家进行实时的在线交流,通过互动协商来达成价格调整。

而间接议价则是指消费者通过发送议价要求或者参与网店特定的价格竞赛等方式,来达到降低商品价格的目的。

其次,消费者在网路商店中进行议价的动机也是影响其议价行为的重要因素。

研究发现,消费者进行价格议价的主要动机是得到更好的价格优惠、提高购买商品的满意度以及展示自己的议价能力。

从消费者的角度来看,议价不仅是为了降低自身购买成本,也是一种实现自我价值的方式。

第三,消费者进行网路商店中的议价行为受到多种因素的影响。

其中,商品属性、消费者个体差异以及卖家策略等都会对消费者的议价行为产生影响。

例如,商品属性的差异会影响消费者对价格的敏感程度,高昂的商品价格可能会促使消费者更积极地进行议价。

而消费者个体差异包括消费者的性格特征、议价经验等,也会在一定程度上影响其议价行为。

此外,卖家策略,如提供折扣活动、设置议价定价等,也会对消费者的议价行为产生影响。

最后,消费者在网路商店中的议价行为对于网店经营者来说具有一定的挑战。

一方面,卖家需要分析消费者的议价行为,合理定价以满足消费者的需求,同时保持自身利润。

另一方面,卖家还需要关注消费者的议价行为对品牌形象、客户忠诚度等方面的影响,以便采取相应的应对措施。

总之,消费者在网路商店中的议价行为是一项复杂的研究课题。

了解消费者的议价行为对网店经营者具有重要的指导意义,可以帮助他们更好地制定价格策略和营销策略,提高网店的竞争力。

消费者在网路商店中的议价行为研究随着互联网的普及和电子商务的快速发展,越来越多的消费者选择在网路商店进行购物。

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现代商贸工业 M o d e r n B u s i n e s s T r a d e I n d u s t r y
2 0 1 2 年第 1 5期
标案例与源案例 各 属 性 的 相 似 程 度 , 如果计算出来的相似 值较大 , 则可以 认 为 目 标 案 例 与 源 案 例 的 求 解 方 案 是 相 似 的 。 通常情况下 , 做出相似度 判 断 需 要 经 过 三 个 步 骤 : 第一 步, 计算目 标 案 例 和 源 案 例 各 属 性 的 对 应 的 相 似 度 ; 第二 计算两案例 的 整 体 相 似 度 ; 第 三 步, 对源案例和目标案 步, 例的相似度值进 行 排 序 , 选择其中相似度值最大的源案例 为目标案例的学习对象 。 以下是进行函数匹配的计算模型 : , , …, , } , 假设案例集合为 A= { 第 i个 案 例 的 a a a a 1 2 i m , , …, } , 属性集为 { 则目标案例 a 与源案例 a 的相似 a a a 1 i 2 i n i r i
N o . 1 5, 2 0 1 2

现代商贸工业 M o d e r n B u s i n e s s T r a d e I n d u s t r y
3 在线议价的解决方案
在A 结合当前 电 子 商 务 中 存 在 的 问 题 , 电 e n t技术上 , g 子商务的在线谈判可以采取案 例 学 习 决 策 法 和 直 接 谈 判 法 帮助顾客做出智能决策的行为 。 3. 1 案例学习决策法 案例学习决策法就是参照 以 前 的 成 功 谈 判 案 例 来 指 导 当前的谈判 , 以使得当前的谈 判 能 做 出 更 好 的 决 策 , 最大化 谈判者代表方的利益 。 ( ) 案例匹配 。 案 例 匹 配 是 指 从 以 前 的 成 功 案 例 中 找 1 出和目标案例最 相 似 的 案 例 , 并通过计量的方法来计算两 者的相似程度 , 这个相似度是由两者的不同属性综合汇总 所得 。 案例学习决 策 分 为 四 个 环 节 , 依 次 是 检 索、 匹 配、 重用 和维护 , 而第二 环 节 是 所 有 环 节 中 最 关 键 的 一 个 。 案 例 学 习决策系统运行 时 , 先通过预先设定的计算方法来衡量目
j j ( 为 第j个 属 性 的 权 值 , 且 ω 个数 , 0, 1] =1, s i n a) ω ∈[ α j j j i r

] 表示源案例 a 和目标案例a 中 第 j个 属 性 的 相 似 0, 1 ∈[ i r a -a | | i r j j ( , 性, 具体的 含 义 为 : 其中 b 为 第j s i n a a) =1- i r j j b j 个特征的取值范围 。 ( ) 议价策略选 择 。 议 价 策 略 选 择 是 指 分 别 将 议 价 双 2 方价格序列中相 邻 的 两 项 的 差 值 与 商 品 的 初 价 相 比 , 例如 …, ) 表示一方价格系列的 开 价 , 用( c 1, c 2, c n a i +1 表 示 让 步 ] / 的百分数 , 则有 a 利用这种 i +1= [ c 1+1 – c 1 c i ×1 0 0%. 方法就可以获得议价双方在议 价 过 程 中 不 断 报 价 的 让 步 程 度序列 , 因此就 可 以 用 来 提 取 之 前 议 价 过 程 中 隐 含 的 议 价 策略 。 让步是一 种 独 立 于 谈 判 环 境 的 信 息 表 示 , 它的目标 在于使相似议价环境下可 以 使 用 相 同 的 议 价 策 略 。 对 以 先 前议价过程中双 方 开 价 还 价 的 规 律 进 行 研 究 和 分 析 , 可以 帮助新环境下相 似 谈 判 , 从而提高议价的效率和实现在线 议价的智能性 。 3. 2 直接谈判决策法 直接谈判 决 策 也 是 建 立 在 多 A e n t技 术 基 础 之 上 的 , g 谈判的当事 人 有 购 物 方 的 代 理 A e n t 和 销 售 方 的 代 理 A- g , 它是当前目标案例没有以前成功案例可参 照 的 时 候 采 e n t g 取的方法 , 在文章中主要是站在购物方来说 。 为了更好地 指 导 电 子 商 务 中 的 谈 判 过 程 , 我们必须把 现实商务中的谈判特征考 虑 到 我 们 研 究 的 问 题 中 来 。 当 前 互联网中的谈判系统 , 和现实 中 谈 判 过 程 还 有 很 大 的 距 离 , 因为它没有把 很 重 要 的 特 征 考 虑 进 去 。 在 现 实 中 , 当一个 人在讨价还价的过程中 , 经常会涉及到以下几个方面 : ( ) 多个潜在的提供商 : 在现实中往往有多个销售商可 1 以提供类似的商 品 或 服 务 , 所以对于消费者来说他有多个 选择 。 ( ) 价值问题 : 现实中很 多 消 费 者 可 能 并 不 知 道 商 品 的 2 真实价值 。 ( ) 销售商的交易态度 : 虽然说对于每个销售商来说他 3 每个商品都有一 个 保 留 底 价 , 但是他们不可能把他们的商 品按照这个价格或者是仅仅略 高 一 点 于 这 个 底 价 的 价 格 出 售的 。 因为他们 往 往 想 等 待 另 一 个 客 户 , 企图从中获取更 大的利润 , 有时 , 刚 好 相 反, 某些销售者对此次交易抱消极 的态度 , 因此他会在一个很低的价格就把此次交易结束了 。
2 0 1 2 年第 1 5期
电子商务在线议价决策研究
李 英
( ) 广东科技学院 , 广东 东莞 5 2 3 0 8 3 摘 要: 目前电子商务极大地方便了现代人的生活 , 可现 有 的 电 子 商 务 中 商 品 价 格 的 确 定 权 都 是 掌 握 在 商 家 手 中 , 对 于买方来 说 多 数 只 能 被 动 的 接 受 , 相对于现实的商务活动来说买方缺乏主动性。基于这样的背景, 提出一种基于多 A e n t g 技术的电子商务价格谈判决策方案 。 关键词 : 电子商务 ; 在线议价 ; 研究 ( ) 中图分类号 : F 4 9 文献标识码 : A 文章编号 : 1 6 7 2 3 1 9 8 2 0 1 2 1 5 0 1 6 7 0 2 - - - 电子商务越来越走进了现代 随着互联网 的 飞 速 发 展 , 人的生活 , 并且 极 大 地 方 便 人 们 的 生 活 。 但 是 在 现 有 的 电 子商务中商品价 格 的 确 定 权 都 是 掌 握 在 商 家 手 中 , 对于买 方来说多数只能 被 动 的 接 受 , 所以从某个角度来说这样的 交易是一种和现 实 商 务 活 动 不 同 的 静 态 交 易 , 而这和电子 商务极大模拟现实的商务 活 动 的 目 标 相 违 背 。 可 是 随 着 计 算机技术的不断 进 步 和 电 子 商 务 的 不 断 发 展 , 在线交易的 顾客都希望能得 到 和 现 实 商 务 活 动 一 样 的 商 务 环 境 , 即在 动 态 的、 灵 活 的 价 格 服 务 机 制, 作 交易中可以得 到 主 动 的 、 为顾客的一方不 再 被 动 的 接 受 商 家 制 定 的 价 格 , 而是可以 和现实一样讨价 还 价 , 这就对现有的电子商务提出了实现 在线议价的服务要求 。 动态发布以及支 持 系 统 与 用 户 的 动 态 交 互 , 极大地拓展了 以W 现有的网店 、 网上拍卖和 e b 平台的电子商务应用范围 , 电子市场等电子商务形式 都 是 应 用 该 交 互 平 台 的 产 物 。 但 这种动态的交互电子商务平 是随着电子商务 的 不 断 发 展 , 台出现满足不了 电 子 商 务 发 展 需 求 的 情 况 , 其不足主要表 现在一下几个方面 : ( ) 系统环境不公平 : 现有的电子商务系统都是有系统 1 设计者按照商家 的 需 求 进 行 开 发 的 , 这就造成了交易中的 而只能被 动 的 接 受 或 拒 绝 , 这和现实中 买方无法自由表达 , 追求灵活交易的原子 商 务 系 统 虽 然 实 现 了 商 2 家和顾客之间动 态 链 接 , 但是系统的功能和操作都是事先 固定的不能随着 商 务 环 境 进 行 动 态 变 化 , 这现实中的商务 活动动态交易是不同的 。 ( ) 系统智能性差 : 目前 在 电 子 商 务 活 动 中 若 要 收 集 某 3 都 是 需 要 手 工 来 完 成 的。 在 当 今 产 一产品或服务 的 信 息 , 品竞争日益激烈 和 信 息 爆 炸 的 时 代 , 对于顾客来说要做到 货比三家后再作 出 购 买 决 定 的 则 需 要 花 上 大 量 的 时 间 , 这 个工作要求现有的系统并不能满足 。 ( ) 系统功 能 不 够 全 面 : 对 于 卖 方 而 言, 目前的系统还 4 不能很好地满足 其 产 品 或 服 务 的 宣 传 和 广 告 功 能 , 其还是 要借助其他方式来加大产品的 宣 传 力 度 从 而 吸 引 消 费 者 的 注意力 。
2 现有电子商务的不足
目前电子商务活动中使用 的 平 台 是 以 3 层 结 构 为 基 础 的交互电子平台 , 这种电子交互平台可以支持企业信息的
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1 新型动态电子商务
) 伴随着电子商务和代理 ( 技 术 的 快 速 发 展, 出现 A e n t g ) 了一种基于代 理 ( 技 术 的 新 型 动 态 电 子 商 务。 在 代 A e n t g ) 理( 技术介入电子商务 中 后 , 使得电子商务活动各个 A e n t g 环节都能得到智 能 的 服 务 , 从而使得电子商务系统具备了 ) 和以往 电 子 商 务 不 同 , 有了代理( 技术电子 智能性 , A e n t g 商务就可以实现 智 能 交 易 , 可以帮助买卖双方在线协商或 谈判 。 具备学习能力和主动力 的 新 型 动 态 电 子 商 务 的 基 本 交易程序如下 : ) ( 商品询价请求 : 顾客 向 商 家 发 出 购 买 商 品 信 息 的 请 1 求以及询价信息 。 ( ) 商品报价 : 商家向顾客发送商品价格信息 。 2 ( ) 商品订 单 : 顾 客 在 了 解 商 品 价 格 后, 向商家发出订 3 购商品的订单信息 。 ( ) 订单初步响应 : 商家 接 到 顾 客 的 订 单 信 息 后 进 行 的 4 初步确实 , 并回复是否接受顾客提出的订单要求 。 ( ) 商品订 购 单 的 变 更 请 求 : 顾 客 根 据 商 家 的 响 应, 最 5 后确定是否购买的信息表示 。 ( ) 商品发 运 要 求 : 双 方 协 商 一 致 后, 顾客向商家提出 6 商品的发运要求 , 对商品的运 输 工 具 、 方式和交货地点的信 息说明 。 ) ) 以上 ( 至( 的程序需 要 双 方 在 达 成 一 致 意 见 后 才 能 1 5 使相应的商品交易得以完成 。
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