薛玉林，呂廷杰，齊佳音，陳 霞

（北京郵電大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100876）

“雙11”促銷活動中羊群效應(yīng)的博弈分析

薛玉林，呂廷杰，齊佳音，陳 霞

（北京郵電大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100876）

2013年天貓“雙11”促銷活動的銷售額突破了350億。這種現(xiàn)象的背后是羊群效應(yīng)的呈現(xiàn)，對促銷活動起到了推波助瀾的作用。文章運用博弈理論對此現(xiàn)象進行分析。結(jié)果表明，不同博弈情形對羊群效應(yīng)的作用不同，羊群效應(yīng)的形成需要一定的條件。文中共列出了網(wǎng)民之間、商戶之間、網(wǎng)民與商戶之間三種市場主體的7種博弈情形，不同的博弈情形可運用在不同的場景中。其中博弈情形①為大家都參與，適用于優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的無差異化推廣銷售中；博弈情形②為大家都不參與，適用于假冒、偽劣、盜版、水貨等產(chǎn)品的打擊和阻隔；博弈情形③、④、⑥為部分人參與，適用于特定產(chǎn)品、特定人群的差異化銷售中；博弈情形⑤屬于參與和不參與均可，適用在商家的專賣連鎖店、加盟商戶或各分、子公司的聯(lián)合經(jīng)營中；博弈情形⑦屬于混合策略，在競爭充分的完全市場競爭結(jié)構(gòu)下出現(xiàn)概率較大。

雙11；羊群效應(yīng)；網(wǎng)民行為；信息管理

一、引言

在2013年的淘寶天貓“雙11”促銷活動中，據(jù)天貓官方公布的數(shù)據(jù)，24小時里消費者瘋狂下單，有17家店鋪成交過億，43家過5千萬，443家店鋪成交破千萬。數(shù)據(jù)顯示，活動開場55秒，支付寶交易額成交達1億；6分7秒成交破10億；1小時成交破67億；13小時就刷平了去年全天191億元記錄。最終，2013天貓“雙11”銷售額350億，相當(dāng)于9月份中國社會零售總額的一半。這種現(xiàn)象的背后是羊群效應(yīng)的呈現(xiàn)，它對促銷活動起到了推波助瀾的作用。羊群效應(yīng)一詞源于生物學(xué)對動物聚群特征的研究。羊群是一種很散亂的組織，平時在一起也是盲目地左沖右撞，但一旦有一只頭羊動起來，其他的羊也會不假思索地一哄而上，全然不顧前面可能有狼或者不遠處有更好的草。羊群效應(yīng)是一種廣泛出現(xiàn)的社會現(xiàn)象，在輿論傳播、金融、股市領(lǐng)域特別明顯。近年來，在電子商務(wù)領(lǐng)域也十分突出。發(fā)生羊群效應(yīng)時，人們往往會追隨他人的選擇而忽略自有信息，出現(xiàn)一種跟風(fēng)效應(yīng)和從眾效應(yīng)。文章將用博弈理論對此現(xiàn)象進行分析。

二、羊群效應(yīng)的主要理論解釋

國內(nèi)外有關(guān)羊群效應(yīng)的定義有：Avery等認為私人信息與社會潮流相悖的個體放棄私人信息而選擇跟從潮流，即某個擁有私人信息的個體在初期做出了不行動的決定，而當(dāng)他觀察到多數(shù)人的行動后才決定相同的行動，也就是該個體是否采取行動不是基于事情的本來面目，而是基于群體中其他人的行動，當(dāng)采取同樣行動的人數(shù)超過一定數(shù)量時，羊群效應(yīng)就產(chǎn)生；Scharfstein等認為羊群效應(yīng)是指代理人違反貝葉斯提出的理性人后驗分布法則，只跟隨做其他人都做的事情，而忽略了自己擁有的私人信息。關(guān)于羊群行為的形成主要有如下幾種觀點:

1.基于行為相似、共同偏好而產(chǎn)生的羊群效應(yīng)

Jones(1982)，F(xiàn)root，Seharfstein&Stein(1992)的理論指出，參與人具有高度的同質(zhì)性，有共同的偏好喜好，他們通常關(guān)注同樣的市場信息，采用相似的行為模式、行動策略。在這種情況下，參與人容易對相同外部信息做出相似反應(yīng)，從而表現(xiàn)為羊群行為。而在電商領(lǐng)域，就表現(xiàn)為喜歡網(wǎng)上購物的“剁手族”，這類人偏好網(wǎng)上消費，對商品折扣信息敏感，所以當(dāng)天貓“雙11”促銷活動打出全場五折優(yōu)惠時，自然就吸引了許多網(wǎng)民購買。

2.基于信息不完全產(chǎn)生的羊群效應(yīng)

參與人獲得準確、及時和有效的信息意味著可以減少不確定性，可以獲得高額利潤或者避免重大的經(jīng)濟損失。但是在現(xiàn)實市場中，信息的獲得需要高昂的經(jīng)濟成本，于是隨波逐流、跟隨大眾就成了一部分人的選擇，如Shiller等從信息不對稱機制出發(fā)闡述了代理人的不完全理性羊群效應(yīng)。此次的“雙11”促銷活動優(yōu)惠幅度大、參與的商戶眾多、打折商品豐富，無論是商戶還是網(wǎng)民都無法確定如果不參與此次活動，是否會給自己帶來損失？

3.基于海量信息無所適從而產(chǎn)生的羊群效應(yīng)

信息瀑布理論認為，當(dāng)海量、瀑布般的信息撲面而來時，一群信息不完全的個體會出現(xiàn)無所適從、信息甄別疲倦，若之前很多人都選擇了某件產(chǎn)品，后來的決策者可能會無視自己的偏好而跟從前人選擇。特別是網(wǎng)上購物有銷量排名、商品評價等信息，當(dāng)個體觀察到他人決策的信息時，就很容易跟風(fēng)從眾。

4.基于自身利益考慮而產(chǎn)生的羊群效應(yīng)

如Long等研究者從基于有限套利下的代理人情形分析了羊群效應(yīng)；序列型羊群效應(yīng)模型的提出者認為羊群效應(yīng)參與人的行為并非屬于非理性，而是在符合效用最大化原則下做出的，主要是通過典型的貝葉斯過程從社會的噪聲以及其他個體的決策中獲取自己的決策信息，這種依次決策的過程導(dǎo)致社會中的“信息流”，其最大特征是其決策的序列性。北京交通大學(xué)的韓少春等通過動態(tài)博弈論進行研究認為，在初始狀態(tài)，由于諸多因素或自然的選擇，社會上必然會有一些個體具有信息占有的比較優(yōu)勢。當(dāng)其中一部分人發(fā)現(xiàn)適當(dāng)透露自己的私有信息說服別人時可以獲得超額收益，他們繼續(xù)采取說服策略，而信息劣勢者通過搭便車提高收益后繼續(xù)相信并吸引更多劣勢者追隨，反過來也進一步激勵更多信息優(yōu)勢者選擇說服策略，最終達到博弈均衡。文章將運用博弈理論在下節(jié)做具體分析。

5.基于心理因素而產(chǎn)生的羊群效應(yīng)

人類趨利避害、抱團取暖的動機和尋求安全感、歸屬感的本能，使人們?nèi)菀桩a(chǎn)生羊群效應(yīng)行為。如Allen基于心理情緒等因素，通過從眾心理的角度解釋羊群效應(yīng)。“雙11”促銷活動宣傳造勢大，這當(dāng)中或有商戶采取抱團取暖、部分網(wǎng)民圍觀湊熱鬧的狀態(tài)參與其中。

6.基于委托代理人聲譽理論而產(chǎn)生的羊群效應(yīng)

基于聲譽的羊群效應(yīng)理論認為參與人采取行動不是基于自身的真實動機，而是由于其自身所處的地位、所扮演的社會角色使然，以維護其聲譽，如有人評價有些明星從事慈善是在做秀。2013年的天貓“雙11”促銷活動，參與商戶規(guī)模增至2萬家，是2012年的兩倍，共3萬多個品牌。電商平臺除了淘寶天貓外，京東、蘇寧、易遜網(wǎng)、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)等眾多平臺也紛紛參與其中。商戶和電商平臺的積極參與，也是企業(yè)打品牌戰(zhàn)略的一個重要舉措。

三、運用博弈理論進行分析

圖1 網(wǎng)民和商戶期望收益單獨決策樹

1.主要市場主體間的博弈分析

在整個活動中，網(wǎng)民和商戶是市場的主體。由于信息的不對稱和對市場預(yù)期判斷的不同，網(wǎng)民、商戶對此次活動的收益預(yù)期也不一樣。首先假設(shè)網(wǎng)民和商戶的期望收益單獨決策樹，如圖1所示。假設(shè)網(wǎng)民認為參與其中能買到優(yōu)質(zhì)商品，且商戶進行了打折優(yōu)惠，即進行樂觀估計，則網(wǎng)民的效用收益為5；如果買到的是劣質(zhì)品，即悲觀估計，則效用收益為-1；如果不參與，且覺得后面也不會有什么促銷活動，進行悲觀估計效用收益為0；如覺得今后會有更大的優(yōu)惠折扣，不購買反而更好，進行了樂觀估計則效用收益為6。同樣，商戶也對市場進行了估計和判斷，如認為參與其中，進行優(yōu)惠打折，則銷量猛增，實現(xiàn)薄利多銷，樂觀估計收益為8；如銷量一般，反而不能抵扣相關(guān)損失，即悲觀估計收益為-2；如果不參與其中，不參加此次促銷活動，按原價售賣，今后反而能獲取更大利潤，即樂觀估計收益為11；如市場并不認可，即悲觀估計收益為-4。一般的矩陣博弈模型如矩陣1所示。

由于信息的不完全、不透明等因素，網(wǎng)民和商戶進行決策。根據(jù)上述收益假設(shè)，分不同狀況，則將得到以下幾種博弈情形，運用劃線法，則很容易找到納什均衡點，具體見表1所示。

在表1中，博弈情形①雙方觀點一致，認為參與的收益大于不參與的收益。由此形成參與的羊群效應(yīng)。表中的數(shù)據(jù)示例：雙方對參與進行樂觀估計，對不參與進行悲觀估計。博弈情形②雙方觀點一致，認為不參與的收益大于參與的收益。由此形成不參與的羊群效應(yīng)。表中的數(shù)據(jù)示例：雙方對參與進行悲觀估計，對不參與進行樂觀估計。博弈情形③雙方觀點不一致，1方認為參與的收益大于不參與的收益，2方則相反。羊群效應(yīng)不能形成。在“網(wǎng)民VS商戶”的博弈中，商戶占主導(dǎo)，形成了賣方市場。表中的數(shù)據(jù)示例：1方對參與進行樂觀估計，對不參與進行悲觀估計；2方則相反。博弈情形④雙方觀點不一致，2方認為參與的收益大于不參與的收益，1方則相反。羊群效應(yīng)不能形成。在“網(wǎng)民VS商戶”的博弈中，網(wǎng)民占主導(dǎo)，形成了買方市場。表中的數(shù)據(jù)示例：2方對參與進行樂觀估計，對不參與進行悲觀估計；1方則相反。博弈情形⑤雙方觀點相同，認為參與會帶來收益，但同時也認為，如果大家都不參與而進行訂約同盟，將獲得更大收益。但由于數(shù)量眾多，這種守約同盟難于操作且受于管制。均衡的結(jié)果是分別以一定的概率形成參與的羊群效應(yīng)和不參與的羊群效應(yīng)，出現(xiàn)雙重均衡。當(dāng)參與方分別以概率p、q參與，以1-p、1-q的概率不參與時，雙方的市場收益將達到最大，實現(xiàn)市場均衡。表中的數(shù)據(jù)示例：同一行動時都持樂觀估計，不同行動時持悲觀估計。博弈情形⑥在“網(wǎng)民VS網(wǎng)民”、“商戶VS商戶”的博弈中，出現(xiàn)雙重均衡，可以有效地阻隔羊群效應(yīng)的產(chǎn)生；在“網(wǎng)民VS商戶”的博弈中，均衡組合屬于無效組合。當(dāng)參與方分別以概率p、q參與，以1-p、1-q的概率不參與時，雙方的市場收益將達到最大，實現(xiàn)市場均衡。表中的數(shù)據(jù)示例：對同一行動時都持悲觀估計，不同行動時都持樂觀估計。博弈情形⑦為混合策略均衡。當(dāng)參與方分別以概率p、q參與，以1-p、1-q的概率不參與時，將達到市場均衡，羊群效應(yīng)不能產(chǎn)生。表中的數(shù)據(jù)示例：所有行動的估計策略相反并交替。

表1 主要博弈情形

矩陣1博弈模型

2.混合策略的博弈分析

在表1的分析當(dāng)中，第⑦種情形屬于混合策略，當(dāng)決策者1以概率p、決策者2以概率q參與其中，以1-p、1-q的概率不參與時，即混合策略。決策者1的期望收益。

經(jīng)計算，混合策略中的p值、q值見表1所示。數(shù)字表明，在混合策略的網(wǎng)民和商戶的博弈矩陣中，基于此收益的前提下，當(dāng)有48%的網(wǎng)民選擇參與、52%的網(wǎng)民選擇不參與，58.33%的商戶選擇參與，41.67%的商戶選擇不參與時，市場的收益將達到最大，市場達到均衡。概率值的計算同樣適用于情形⑤、⑥的雙重均衡中，p、q值見表1所示，求解主要用于結(jié)局的預(yù)測。數(shù)字表明，在情形⑤的網(wǎng)民之間博弈的雙重均衡中，有58.33%的網(wǎng)民將選擇參與，不參與的概率將達到41.67%；商戶之間博弈的雙重均衡中，有52%的商戶將選擇參與，不參與的商戶將達到48%；網(wǎng)民和商戶博弈的雙重均衡中，當(dāng)有52%的網(wǎng)民、58.33%的商戶選擇參與時，市場的收益將達到最大，市場達到均衡。情形⑥與情形⑤正好相反。

3.電商平臺之間的博弈分析

電商平臺之間的博弈分析與商戶之間的博弈類似，這里不做具體分析。但在電商平臺之間的博弈中，還有一種現(xiàn)象是：天貓在整個活動當(dāng)中大造聲勢、積極宣傳，“雙11”當(dāng)天還請各家媒體進行現(xiàn)場報道，而京東、蘇寧、易遜網(wǎng)、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)等在整個活動中則相對低調(diào)，這卻并沒有影響到他們的收益，反而是電商企業(yè)共享“雙11”活動的網(wǎng)購“蛋糕”。這其中與市場份額是相關(guān)的，新浪的調(diào)查顯示，有71.7%的網(wǎng)民參加了天貓?zhí)詫毜拇黉N活動，而京東、蘇寧、亞馬遜、易遜網(wǎng)分別是11%、2.7%、2.4%、1.8%。我們?nèi)绻僭O(shè)“雙11”活動將給天貓?zhí)詫?、小電商平臺帶來的收益是70、10，造勢宣傳的成本需花費15。但如果只是一方宣傳造勢，另一方只是跟隨的，則跟隨的一方只需花費3。如果雙方都不進行宣傳造勢，雙方的收益只能是(25，3)。雙方的收益如矩陣2所示。運用劃線法，很容易找出均衡的結(jié)果，即天貓?zhí)詫氃靹?、小電商平臺跟隨。這其實是“智豬博弈”模型。在這個博弈模型里，小電商平臺等同于智豬博弈里的“小豬”，他具有嚴優(yōu)策略—不去宣傳造勢而是“搭便車”坐享其成，在這種情況下，“大豬”—天貓?zhí)詫毴舨蝗バ麄髟靹?，那最后的結(jié)果是大家的收益都不理想。而天貓?zhí)詫毣ㄙM一定成本去宣傳造勢，雖然會讓小電商平臺占到便宜，但是畢竟自身也有所得，因此這個博弈的均衡結(jié)果是，天貓?zhí)詫毴バ麄髟靹荩‰娚唐脚_分析天貓?zhí)詫毜男袨椴⒏S。因此也產(chǎn)生了小電商平臺對天貓?zhí)詫毜难蛉盒袨椤?/p>

矩陣2電商平臺之間的博弈

四、不同博弈情形的適用場景分析

在表2中列出了市場主體之間博弈的7種情形。在滿足一定的前提條件下，按照參與程度可以依次分為：都不參與、部分人參與、大家都參與三種場景，詳見圖一所示。其中博弈情形②為大家都不參與；博弈情形③、情形④和情形⑥為部分人參與；博弈情形①為大家都參與；博弈情形⑤分別以一定的概率形成參與或不參與；博弈情形⑦則屬于混合策略。

在網(wǎng)民之間的博弈情形中，對于商家和電商平臺而言，不同的博弈可運用在不同的場景中：博弈情形①適用于優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品的無差異化推廣銷售。商家和電商平臺應(yīng)該充分把商品的優(yōu)勢、特點向廣大網(wǎng)民進行推廣宣傳，配合各種促銷優(yōu)惠活動，通過顯著版面廣告、頁面鏈接、售后評價展示等措施提高網(wǎng)民參與的熱情和預(yù)期估計收益，使產(chǎn)品能快速有效地占領(lǐng)市場；博弈情形②適用于假冒、偽劣、盜版、水貨等產(chǎn)品的打擊和阻隔。商家和電商平臺應(yīng)該把商品的不合法、危害、劣勢等特點向廣大網(wǎng)民進行宣傳告知，在各種新興和傳統(tǒng)媒體上公開報道，配合監(jiān)管部門進行打擊整治，對生產(chǎn)假冒、偽劣、盜版、水貨等商品的商家廣泛公示，提高廣大網(wǎng)民識別正品的能力，電商平臺或開展信譽審查將其列入黑名單、沒收保證金等措施，增加參與交易的風(fēng)險和違反成本；博弈情形③、④、⑥適用于特定產(chǎn)品、特定人群的差異化銷售。實行差異化營銷，避免產(chǎn)品同質(zhì)化，開發(fā)市場的藍海戰(zhàn)略，是當(dāng)前商家搶占市場的主要舉措之一，這能有效地解決跟風(fēng)、從眾的羊群效應(yīng)，或避免了“一刀切”的促銷方式，在某段時間帶給商家過重的負荷或集中爆發(fā)的應(yīng)對處理能力。在這種情形下，商家應(yīng)該重點介紹產(chǎn)品的適用性和針對性，界定清楚產(chǎn)品的應(yīng)用范圍、使用對象和工作環(huán)境，載明注意事項，對不適用人群，或者對某類場景、某類人群的應(yīng)用局限性、無效性，甚至是副作用或危害性做出必要的提醒和提示。對于大眾適用商品，在開展優(yōu)惠促銷活動中，可以根據(jù)不同的人群分階段、分時進行，如各種節(jié)日促銷活動中，針對老年節(jié)、婦女節(jié)、教師節(jié)、兒童節(jié)，進行相應(yīng)人群的優(yōu)惠營銷，這不僅避免了過重的應(yīng)急負荷能力，也保證了交易活動的持續(xù)性和長期性；博弈情形⑤雙方博弈的結(jié)果是可參與也可不參與。如果參與的網(wǎng)民或商家數(shù)量眾多，這種守約同盟難于操作，缺乏現(xiàn)實性，對商家而言，也受制于管制局限。但這種情形適用在商家的專賣連鎖店、加盟商戶或各分、子公司當(dāng)中。在買家方面，也可能出現(xiàn)在有較強議價能力買家的集體采購當(dāng)中；博弈情形⑦，屬于混合策略。理論上，這種情形在競爭充分的完全市場競爭結(jié)構(gòu)下出現(xiàn)概率較大，而且此時的各項市場規(guī)則、制度、政策都進入了完整、成熟、有效地運作當(dāng)中。

表2 不同博弈情形的適用場景分析

總的來說，電商的促銷活動如果需要各市場主體都參與其中，需要網(wǎng)民、商戶、電商均對參與的收益期望持樂觀態(tài)度，使市場的交易確實是基于商品折扣幅度大、購買量激增、商戶提供的產(chǎn)品名副其實和質(zhì)量可靠的前提下而進行的，其博弈的結(jié)果是網(wǎng)民、商戶、電商都從中獲利，從而形成了良性的羊群效應(yīng)現(xiàn)象。而如果這個前提有變動，比如網(wǎng)民購買的是商戶以次充好的產(chǎn)品，這樣網(wǎng)民不但沒有得到效用收益，反而是損失了效用，最終的結(jié)果是網(wǎng)民不再參與這樣的活動；或者是網(wǎng)民購買數(shù)量不大，商戶打折后只能得到較少收益，不打折雖然購買量少反而能得到更多收益，最后的結(jié)果也是商戶不參與。當(dāng)網(wǎng)民、商戶都不想?yún)⑴c時，電商平臺進行“雙11”促銷活動也就沒有意義了。但也有評論指出淘寶的“雙11”活動（包括其他B2C網(wǎng)站）是透支未來的銷售，不能一味樂觀的看待。巨量的銷售額背后是倉儲成本上升、物流發(fā)貨延遲、用戶體驗下降，同時低價容易對品牌商的品牌產(chǎn)生損害，用戶過度關(guān)注低價，忽視品牌帶來的附加價值。電子商務(wù)的發(fā)展已經(jīng)駛?cè)肟燔嚨?，要健康、持續(xù)、穩(wěn)定的發(fā)展電子商務(wù)市場，不能僅靠做大做強，或者制造噱頭、博人眼球，而應(yīng)努力建設(shè)規(guī)范、有序的市場規(guī)則，建立公開、透明、高效的網(wǎng)上運營機制，提高各參與主體判斷估計市場情形的準確性、及時性和有效性。

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（責(zé)任編輯：FZF）

Analysis of"Double 11"Promotional Herding Effect by Game Theory

XUE Yu-lin，LV Ting-jie，QI Jia-yin，CHEN Xia
（School of Economics and Management，Beijing University of Posts and Telecommunications，Beijing 100876，China）

In 2013 Tmall"Double 11"promotional activities，sales exceeded 35 billion.Behind this phenomenon is herding effect which played a key role throughout the course of progress of promotion.In this paper，using Game theory to analyze this phenomenon，the results indicate that the formation of herding effect phenomenon requires certain preconditions.This paper lists between users，between businesses，between users and businesses seven kinds of game situations in three market players.The different game model can be used in different situations.The first model in which we all participate，applies to high-quality products to promote the sale of non-differentiation，The second model we do not participate，applies to fight against counterfeit，fake，pirated，parallel products.The third，fourth and sixth models are part ofthe people involved，which is applicable toa specific product，the difference in the sales ofspecific populations.The fifth model belonging to participate and can not participate for joint venturesin the business monopoly chain.The seventh model belongs to a mixed strategy，a larger probabilityoffull competition in the competitive structure ofthe market entirely.

Double 11；Herding effect；Internet users behavior； Information management

F274

A

1004-292X（2014）09-0003-04

2014-05-11

國家自然科學(xué)基金重點項目（71231002）；國家自然科學(xué)基金項目（71172135，71231002）；國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目（973計劃：2012CB315805）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)專項資金資助項目（2013RC0603）。

薛玉林（1977-），女，江西安遠人，博士研究生，研究方向：信息管理與信息經(jīng)濟；呂廷杰（1955-），男，北京人，執(zhí)行院長，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事信息管理與信息經(jīng)濟研究；齊佳音（1972-)，女，陜西洛南人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事決策理論與決策支持系統(tǒng)研究；陳 霞（1975-），女，四川眉山人，博士，主要從事信息管理與信息經(jīng)濟研究。