大数据时代电子商务战略决策走向博弈

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    互联网的迅速发展使得人类的社会活动可以通过网络快速便捷的实现。电子商务就是个典型的例子，不仅繁荣了商业活动，给人们提供了更多、更优质的选择，还节约了买卖双方的时间。阿里巴巴(alibaba.com)通过多年对电子商务的经营，已经成为该行业的翘楚，被著名期刊《经济学人(Economist)》称为世界上最大的网络集市。传统商家也积极开拓网上销售模式，进一步促进了电子商务的广泛应用。


    然而，2013年9月初咨询公司Canalys的一项研究报告表明，阿里巴巴面临移动互联网崛起的挑战。在阿里旗下的天猫和淘宝两个电子商务网络集市的总交易额中超过90%款项来自个人电脑，仅有7%的来自移动网络终端。初步分析表明，在中国中小城市和乡镇地区，低端智能手机会给没有用过个人电脑的消费者带来首次上网的机会。2013年中国市场预计增加3.5亿部手机等移动设施，而美国市场会增加1.4亿部。移动网络市场的空间可能达到个人电脑市场的10倍之多。相比之下，美国社交网络龙头企业Facebook的商业赢利模式已伴随这种发展趋势，最新一季度数据显示，移动业务已为公司带来41%的广告收入。


    回顾阿里电子商务的发展历程，长期以来，阿里平台和淘宝店家展开着持续激烈的商业模式抗争。2011年10月10日，淘宝商城发布了《2012年度淘宝商城商家招商续签及规则调整公告》，将技术服务年费从以往的6000元提高至3和6万元两个档次，涨幅为5到10倍。同时，商铺的违约保证金数额全线提高，由以往的1万元涨至5、10、15万元不等，最高涨幅高达150％。10月11日，淘宝商城的中小卖家结成“反淘宝联盟”，掀起声势浩大的攻击阿里大卖家行动。实施“拍商品、给差评、拒付款”的恶意操作行为，几天内共有数十家大型淘宝商城店铺被“攻陷”，在YY语音的虚拟空间里一度聚集了五万网友，发生了著名的“十月围城”事件。以致国家商务部随后出面表示，希望有关方面做好淘宝商城这次冲突的善后工作，加快网络零售法律管理体系建设，推动《网络零售管理条例》尽快出台。而2013年3月份，阿里集团创始人马云先生又提出：“互联网免费必死”的观点，对电子商务发展提出战略性建议。


    无论是上述移动网络发展的挑战，还是阿里平台和淘宝店家间展开的商业模式抗争。阿里巴巴电子商务的发展需要一个战略性的决策支持模型，来模拟商务发展模式和因果变化，顺应互联网日益发展的需求。


电子商务的另一个特点是在线即时，动态销售。客户访问和购买流动性大，紧俏货物的销售量会急速增长，形成指数分布。与此同时，经营平台的信息管理系统会累积大量数据，形成具有丰富的经济价值和社会意义的大数据。深入的挖掘，对研究电子商务的经营规律，提高销售额，有积极意义。


    可喜的是，阿里集团积极与科研机构联姻，创办“首届阿里数据平台创新大赛”，邀请全球40余家相关大学和科研机构的研究团队参赛。结合阿里数据平台提供的2012年11月份有关营运记录，包括购买成交表和用户旺通信记录等四组数据，利用大数据技术掘金，研究阿里电子商务，为企业经营发展献计献策。


    巴西利亚大学TransLab实验室参与了这项竞赛活动，在对阿里平台提供的海量数据的初步分析中，发现天猫商城的销售量和营业额明显高于淘宝店家，并且随着商品价位提高，这种趋势更加明显。这个有趣的发现对电子商务的研究，产生了新的挑战，如何确定平台对加盟店家的托管服务费（亦可称为租金）的合理标准和促进各方的销售利润，仅用数据挖掘技术，显然是不够的，构建适宜的数学模型，势在必行。


    考虑到电子商务是一项具有竞争意义的经济活动。著名经济学家Wassily Leontief 曾提出了通过与工会的协商博弈，解决企业和雇员的劳资博弈模型。该模型讨论了一个企业和其中垄断的工会组织之间的相互关系。在动态的博弈进程中，企业通过工会对工资标准的反应来获取自己的最大利润，而工会通过对工资的制定，使工会自身的效益得到最大化。团队通过改进此模型，首次应用博弈理论，来研究平台和加盟店家的互动行为。建立针对电子商务参与者：运营平台和加盟店家的相应策略和收益函数，使其能够解决平台合理收费问题，实现电子商务中平台和店家的利益最大化。


    经过两月余的开发研究，TransLab团队专门为阿里平台量体裁衣，建立电子商务博弈模型(E-commerce Game Model - E-CGM)。通过该模型计算平台和加盟店家在非合作博弈行为下的选择结果，发现经营和销售规律，形成与加盟店家的共赢局面。另一方面的学术贡献在于提出经营平台的企业和加盟店家的效益函数，采用逆向归纳算法，计算出各自效益。


    E-CGM模型将阿里平台和加盟店家看作博弈的双方，设定各方的收益函数，制定对应的博弈时序，使所研究的对店家收费问题转变成动态博弈论的均衡求解问题，通过逆向归纳计算方法，得到了该模型下电子商务平台的最佳收费标准，并分析了博弈双方在此标准下的收益。


    阿里平台的历史交易记录提供了检验模型的数据，E-CGM模型在此数据集上的结果对平台和店家双方的收益都有了很好的提升。在纳什均衡条件下，平台收益提升5.87倍，加盟店家总体收益也提升1.41倍。此结果说明了团队研发出E-CGM模型适于描述电子商务行为，能为参与伙伴提高盈利提供参考依据和为达到均衡协商提供博弈仿真。


    电子商务博弈模型的建立具有一定的假设和限制条件，比如加盟店家的增加不会减少平台的交易额、平台内只允许存在付租店家、以及店家的利润指标取自所有店家的平均值等等。但是这些假设具有理论依据，是博弈理论的具体实践，使得E-CGM的建模更加有效和简练。值得说明的是，该模型对实际情况的考虑还仅限于对阿里商务平台内一个月的流水数据分析，尚有一定欠缺。今后的工作会对此模型进一步完善，减少限制条件，增加实用性，使其成为研究电子商务运营发展策略和制定平台收费标准的通用性数学模型。


    作者系巴西利亚大学计算机系，TransLab实验室


(源自千人智库-eww141016yre)

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关键词：大数据时代 商务战略 战略决策 电子商务 大数据 阿里巴巴 移动互联网 Facebook 电子商务 研究报告