易文桃(1990-), 女, 博士生, 从事博弈论及应用、行为运作管理的研究, E-mail:
谭春桥(1975-), 男, 教授, 博士生导师, 从事博弈论及应用、行为运作管理等研究, E-mail:
陈晓红(1963-), 女, 中国工程院院士, 教授, 博士生导师, 从事决策理论与决策支持系统等研究, E-mail:
崔春生(1972-), 男, 副教授, 博士, 从事管理信息系统等研究, E-mail:
考虑在线旅行社(OTA)和旅游运营商(TO)通过佣金模式合作共创的旅游O2O供应链, 研究两种佣金谈判模式下OTA和TO的最优定价与服务策略: FU模式, OTA与TO的佣金谈判基准为线下销售价格, 且线下销售价格是TO的私有信息; N模式, OTA与TO的佣金谈判基准为线上销售价格, 且线上销售价格是公共信息.分析线上渠道市场份额和谈判能力的影响, 探讨TO和OTA的佣金谈判模式选择问题.结果表明:在
A tourism O2O supply chain where an online travel agency (OTA) collaborates with a tour operator (TO) under commission mode is considered in this paper. The optimal pricing and service decisions for the OTA and the TO are studied based on two different commission bargaining modes: The FU mode, where the offline sale price is adopted as the benchmark in commission negotiation and is the private information of the TO, and the
在线旅行社(OTA)作为旅游线上销售渠道的一种, 不仅受到广大旅客的青睐[
价格和服务是影响旅客购买决策的重要因素[
目前, 有关旅游O2O供应链策略问题的研究主要集中于定价方面. Roma等[
现今OTA与TO主要采取佣金模式(commission mode)合作[
虽然一些大型OTA(如驴妈妈等)在旅游O2O供应链中占据强势地位, 但一些TO (如众信等)迅速崛起, 在全国各地开设门店, 整合线下资源, 提高旅游服务水平.随着旅游行业市场集中度的不断提高和一些TO不断联盟崛起, OTA与TO之间的关系也发生了变化, 即他们在旅游O2O供应链中均拥有了各自的市场势力.例如2015年, 华天、开元等6家酒店集团宣布成立酒店联盟体以对抗携程的垄断.因此, 旅游O2O供应链中佣金已无法由OTA单独控制, 而是基于OTA与TO之间双方谈判能力对比下的博弈结果.如何协商制定佣金并探讨佣金模式下的定价与服务策略成为TO与OTA亟待解决的重要问题之一.
近年来, 一些学者基于佣金模式对旅游O2O供应链策略问题展开了研究. Guo等[
鉴于此, 本文针对由一家OTA和一家TO通过佣金模式合作共创的旅游O2O供应链, 考虑成员的谈判能力, 分别构建两种佣金谈判模式下旅游O2O供应链定价与服务策略模型: FU模式, 其中OTA与TO的佣金谈判基准为线下销售价格, 且线下销售价格是TO的私有信息;
考虑一家OTA与一家TO合作共创的旅游O2O供应链, 其中TO与OTA联合销售同一种旅游服务, 如
佣金谈判模式下的旅游O2O供应链结构示意图
本文假设旅游服务的市场需求函数是关于线下销售价格
其中:
设
为保证旅游服务的销售价格与每单位服务成本呈正相关的关系, 本文假设2
根据以上假设, 可得TO的利润函数π
那么, 旅游O2O供应链的整体利润函数为
在旅游O2O供应链环境下, TO与OTA的佣金谈判存在两种谈判基准: 1)以线下销售价格为谈判基准; 2)以线上销售价格为谈判基准.目前, OTA主要为TO提供两种服务:宣传推广(旅游相关信息搜索与咨询等)和销售(旅游预订).当提供销售服务时, 双方采用以线上销售价格为谈判基准的佣金模式; 当提供宣传推广服务时, 双方采用以线下销售价格为谈判基准的佣金模式.以线上销售价格为基准收取一定比例的佣金是OTA与TO最常采用且易操作的手段.叶飞等[
然而, 对于OTA而言, 线下销售价格是不可观测的(一是OTA不能确定产生实际需求的线下销售价格, 二是OTA在与TO签订合同时不将线下销售价格写入合同中, 这在许多研究中都是潜在的假设[
下面分别针对以线下销售价格为谈判基准且不可观测(FU)和以线上销售价格为谈判基准(
在FU模式下, OTA与TO通过谈判确定佣金, 谈判基准为线下销售价格, 并且线下销售价格是TO的私有信息, 对OTA而言是不可观测的.本文并不考虑OTA自身知道观察得到线上销售价格却观察不到线下销售价格的行为对OTA佣金模式选择的影响.一方面, 将这类行为纳入到模型中会使模型变得很复杂; 另一方面, 这类行为对OTA佣金谈判模式选择的影响并不大, 也不会造成结果的巨大偏差[
下面针对FU模式构建旅游O2O供应链定价与服务策略模型, 研究其最优策略, 分析线上渠道市场份额和谈判能力对最优策略的影响.
在第3阶段, 可得到基于TO谈判能力的佣金结构为
在第2阶段, TO决定线下销售价格
因为
所以π
对π
命题1表明, 在FU模式下最优的线下销售价格、线上销售价格和服务水平均与佣金有关, 且最优的线下销售价格和服务水平是佣金的减函数, 而最优的线上销售价格是佣金的增函数.随着佣金的增加, TO会提高线上销售价格, 维持线上渠道利润.而线上销售价格的提高会使一部分旅客从线上转移至线下, 因此TO降低线下销售价格以吸引更多旅客选择线下渠道.同时, TO也会降低服务水平, 减少服务成本, 即佣金越高旅客享受到质量越低的旅游服务.
将最优的佣金
对FU模式下的最优线下销售价格、线上销售价格、服务水平和佣金进行分析得到推论1和推论2.
1) d
2) ①如果
2)求
如果
推论1的结论1)表明, 在FU模式下, 最优的线下销售价格和佣金是线上渠道市场份额
推论1的结论2)表明, 在FU模式下, 如果
推论2得证.
推论2表明, 在FU模式下, 最优的线下销售价格和服务水平是TO谈判能力λ的增函数, 而最优的线上销售价格和佣金是TO谈判能力λ的减函数.这是因为当TO在佣金谈判过程中越强势佣金就会越低.与此同时, TO会降低线上销售价格并提高服务水平.对于线下渠道, 由于服务水平的提升导致服务成本增加, TO会提高线下销售价格.
根据最优的线下销售价格、线上销售价格、佣金和服务水平, FU模式下TO、OTA和整个旅游O2O供应链的期望利润分别为π
在
在第3阶段, 可得到基于TO谈判能力的佣金结构为
在第2阶段, TO决定线下销售价格、线上销售价格和服务水平.因为TO的线上销售价格对TO而言是可观测的, 所以可通过下式求解TO的最优策略:
其中
因为
可得到π
由于2
在满足|
下面对TO的利润函数π
对
1) d
2) 当λ∈(
2)分别求
当λ'< λ<
推论3的结论1)表明, 在
由推论3的结论2)可知, 在
根据最优的线下销售价格、线上销售价格、佣金和服务水平,
本节通过数值算例分析线上渠道市场份额和谈判能力对最优策略与期望利润的影响, 并探讨TO与OTA的佣金谈判模式选择.在满足模型假设条件下, 设相关参数值[
本部分主要分析线上渠道市场份额
线上渠道市场份额对最优策略的影响
线上渠道市场份额对OTA期望利润的影响
线上渠道市场份额对TO期望利润的影响
本节主要分析谈判能力λ对最优定价与服务策略及期望利润的影响, 设线上渠道市场份额
TO谈判能力对最优策略的影响
TO谈判能力对OTA期望利润的影响
TO谈判能力对TO期望利润的影响
λ对旅游O2O供应链整体期望利润的影响
结合
结合
结合
综上所述, 当线上渠道市场份额或TO谈判能力不同时, OTA、TO以及整个旅游O2O供应链的佣金谈判模式选择也会不同.但
在旅游O2O供应链管理中, 佣金谈判模式选择已成为十分重要的利益分配手段.本文考虑一家OTA与一家TO通过佣金模式合作共创的旅游O2O供应链, 分别构建了以线下销售价格为谈判基准且其不可观测(FU)和以线上销售价格为谈判基准(
1)线上渠道市场份额对旅游O2O供应链决策具有重要的影响作用.在FU和
2)TO谈判能力对旅游O2O供应链决策具有重要的影响作用.在FU和
3)OTA和TO的佣金谈判模式选择受线上渠道市场份额和TO谈判能力的影响, 而
本文仅采用一个关于谈判能力的线性函数来刻画OTA与TO的佣金谈判问题, 现实中OTA与TO的佣金谈判是重复多次且复杂的, 后续研究可以尝试在更复杂的佣金谈判模式下研究OTA与TO的决策问题.此外, 协调状态下的佣金谈判模式选择是OTA与TO关注的重点, 因此通过设计协调契约来探讨佣金谈判模式选择问题是即将深入研究的方向.
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