譚惠琪

電商領(lǐng)域曾被斷定不可能再出現(xiàn)獨(dú)角獸企業(yè)，但這一論斷早已被一家名為拼多多的企業(yè)打破。關(guān)于拼多多成功的背后成因，不乏爭論的聲音。要理解拼多多成功的發(fā)生機(jī)制，就要從拼多多的企業(yè)行為出發(fā)，逐步分析，加以論證。拼多多一直以新電商開拓者自稱，致力于將娛樂社交的元素融入電商運(yùn)營。社交性和娛樂性的作用機(jī)制是通過各類砍價活動、抽獎、免費(fèi)領(lǐng)商品等的游戲設(shè)置，引導(dǎo)消費(fèi)者進(jìn)行活動參與社交分享，從而擴(kuò)大流量入口，實現(xiàn)用戶人數(shù)的爆發(fā)性增長，引導(dǎo)刺激消費(fèi)。因此，本文將其社交娛樂性發(fā)生作用的邏輯鏈條應(yīng)用到具體場景——砍價活動中去，從博弈論的角度解釋活動的設(shè)置特點(diǎn)和活動效果的成因。考察企業(yè)拼多多是如何利用“人”的因素獲得成功。

“幫，還是不幫？”——人們在砍價活動中的心理博弈

去年9月，拼多多的百元搶紅包大戰(zhàn)刷爆了朋友圈?；顒拥囊?guī)則是邀請微信好友點(diǎn)擊分享鏈接幫忙砍價，最終砍價成功的人能獲得百元現(xiàn)金紅包。這場簡單粗暴的活動為拼多多創(chuàng)造了巨大的流量，獲取了一大批新用戶。首先需要明確兩點(diǎn)：一是活動的參與者，二是活動的性質(zhì)。根據(jù)年報數(shù)據(jù)顯示，拼多多GMV的63%是由下沉市場貢獻(xiàn)。這一定程度證實了活動的發(fā)起者與參與者大部分來自下沉市場。依托下沉市場人群具有的熟人型社會、價格敏感屬性、閑暇娛樂屬性的特征，對砍價的開展形式、獎勵金額等元素進(jìn)行活動設(shè)計，使之更貼近人們的日常生活，進(jìn)而提高參與的可能性。關(guān)于活動的性質(zhì)，則類似于一場心理博弈?？v觀活動全程，核心環(huán)節(jié)就在于參與的裂變，下面將采用博弈模型對此進(jìn)行分析。在完全信息博弈中，每個參與人都掌握其他所有參與人的特征、策略空間以及支付函數(shù)的精確信息，在本案例中，博弈雙方具有實際社交關(guān)系，因此合理假設(shè)他們對彼此的行為特征、策略選擇以及可預(yù)測的支付函數(shù)都具有充分認(rèn)識。

完全信息靜態(tài)博弈

1.模型假定

主要假設(shè)列于下文：

H1：兩個博弈主體，邀請者和受邀者。

H2：參與博弈雙方都基于自身利益最大化進(jìn)行決策選擇。邀請方希望順利完成活動任務(wù)，免費(fèi)獲得現(xiàn)金的收益，因此邀請方的策略集合為{邀請，不邀請}；被邀請方則希望不受邀請方的干擾，盡量避免時間精力的損失和人際交往中的情感損失，因此受邀方的策略集合為{幫砍，不幫砍}。

H3：博弈雙方在不同的行為選擇下的收益和損失存在差異，具體差異呈現(xiàn)如下：

（1）邀請方選擇邀請時所需要付出時間和交際成本，損失為a；不邀請時不需要付出成本；（2）受邀方幫忙砍價時需要付出額外的時間或精力成本幫忙，損失為b，不幫忙砍價時沒有收益也沒有損失；（3）當(dāng)邀請方發(fā)出邀請，受邀方拒絕幫忙時候，雙方都會遭受到情感損傷，損失為e，同時，邀請方因邀請失敗額外損失f；（4）當(dāng)邀請方發(fā)出邀請，受邀方應(yīng)約幫忙砍價時候，邀請方因活動成功率上升以及交往過程中獲得的滿足感，額外收益c；（5）當(dāng)邀請方?jīng)]有發(fā)出邀請，受邀方也沒有應(yīng)邀參加活動時候，邀請方即為活動參與者因邀請人數(shù)數(shù)量減少致使活動成功率下降，額外損失f；（6）當(dāng)邀請方?jīng)]有發(fā)出邀請，但受邀方通過其他渠道得知邀請方參加活動的消息并幫忙砍價，則使邀請方獲得額外收益g，受邀方則因信息獲得、主動聯(lián)系等花費(fèi)時間成本，額外損失h。（a、b、c、e、f、g、h均大于0）

2. 模型分析

根據(jù)支付矩陣中各數(shù)值大小，分以下兩種情況討論：

當(dāng)b>e時，根據(jù)劃線法可以求解受邀方的占優(yōu)策略是“不幫砍”，此時邀請方的最優(yōu)策略是“不邀請”，最終的純策略納什均衡產(chǎn)生在（不邀請，不幫砍）。這表明了當(dāng)受邀方付出的成本高于他可能承擔(dān)的情感損失的時候，受邀方將不會幫忙砍價，那么活動也就無法達(dá)成其自身正向傳播的目的。因此拼多多抓住具有閑暇時間，對時間沉沒成本不敏感的受眾群體，同時簡化活動參與流程，盡可能將b值減??；另外選擇微信、朋友圈的傳播途徑，讓人們選擇身邊具有親密關(guān)系的朋友進(jìn)行求助，增加可能的情感損傷e。最終使b

當(dāng)b

受邀方的期望支付函數(shù)為（-b）qp-（b+h）（1-p）q-ep（1-q）=-（b+h）q+（h+e） pq-ep

最優(yōu)化一階條件為：（h+e）p-（b+h）=0求解p*=（h+b）/（h+e）

邀請方的期望支付函數(shù)為（c-a） qp+gq（1-p）-（a+e+f ）（1-q）p-f（1-q）（1-p）=（c+e-g）qp+（g+f）q-（a+e）p-f

最優(yōu)化一階條件為：（c+e+f-g-1） q-（a+e）=0 求解q*=（a+e）/（c+e-g）

因此當(dāng)邀請方選擇（p*，1-p*），受邀方選擇（q*，1-q*）時，剛好互為彼此的最優(yōu)策略，達(dá)到納什均衡狀態(tài)。因為p*和q*值都必須符合[0，1]的區(qū)間，則約束條件為b

3.模型結(jié)論

砍價活動以活動參與人數(shù)數(shù)量和宣傳效果為目的，即希望（邀請，幫砍）作為參與雙方最大的可能結(jié)果，也就是p*和q*值盡可能大。

P*值的大小與額外搜索成本h、時間或精力成本幫忙b和情感損失e相關(guān)。e和b對p值的影響在上述討論b>e的情況時候已做出解釋，e和b在滿足b

q*值的大小與時間和交際成本a、情感損傷e、收益c、額外收益g相關(guān)。q*值代表受邀方選擇幫忙砍價的決策概率，當(dāng)邀請方為邀請這一決策行為付出的時間精力成本越高（a值）以及拒絕邀請方的砍價請求造成自身的情感損傷越大（e值）的時候，邀請方就越有可能幫忙砍價。因此將砍價活動放置于“社交”的情景中，能夠提高a和e的數(shù)值。當(dāng)受邀方認(rèn)為邀請方得到幫助的收益（c值）比較小的時候，出于自身與邀請方?jīng)Q策得失的比較、利他社會因子的影響，會傾向于幫助邀請者進(jìn)行砍價。

完全信息動態(tài)博弈

從動態(tài)博弈的視角進(jìn)一步分析。在動態(tài)博弈過程中雙方的行為決策存在先后順序，一方在博弈中的選擇作為另一方做出策略選擇的前提條件。從現(xiàn)實情況來看，在砍價活動中，邀請雙方的決策選擇存在著時間差，多數(shù)以邀請發(fā)作為活動的發(fā)起人，實行第一步的行為決策，下面將改變假設(shè)，在完全信息動態(tài)博弈的一般情形下進(jìn)行分析。

基于前一個模型假設(shè)條件下做一些基本修改：

H4：博弈存在兩個階段，邀請人的決策選擇為第一階段，受邀人的決策選擇為第二階段。

H5：為方便計算，根據(jù)上述結(jié)論中的得出a，b，c，e，f，h，g大小關(guān)系設(shè)定具體數(shù)值分別為2，3，10，5，4，4，6。

對于先行動的邀請人而言，只要自己選擇了“邀請”，理性的受邀人就會選擇“幫砍”，所以均衡（不邀請，（不幫砍，不幫砍））是不合理的；而對于受邀人而言，當(dāng)邀請人選擇“邀請”，自己會選擇“幫砍”，而當(dāng)邀請人選擇“不邀請”，受邀人顯然會選擇“不幫砍”，因此均衡（邀請，（幫砍，幫砍））也是不合理的。因此合理的Nash均衡是（邀請，（幫砍，不幫砍）），也就是只有（邀請，（幫砍，不幫砍））的策略選擇能達(dá)到子博弈精煉納什均衡。

模型結(jié)論

通過兩個博弈模型，從理論上證實了拼多多砍價動“引爆性”的合理成因?；谕耆畔㈧o態(tài)博弈的分析，表明拼多多通過精密的活動設(shè)置安排影響人們進(jìn)行決策行動時的得失，大大提高人們宣傳轉(zhuǎn)發(fā)、邀請朋友幫忙砍價的概率；接著通過完全信息動態(tài)博弈的分析，揭示受邀人在接受邀請人的砍價請求時大多數(shù)會選擇“幫砍”決策的科學(xué)依據(jù)。

結(jié) 語

本文基于砍價活動的設(shè)置安排上，論述了在活動的社交裂變環(huán)節(jié)中人與人之間的心理博弈。拼多多通過進(jìn)行對用戶的二次身份構(gòu)建，使?jié)撛谙M(fèi)者搖身一變?yōu)樯缃贿_(dá)人，讓人們更主動地為拼多多創(chuàng)造更多的企業(yè)價值。這表明，拼多多成功的背后仍然離不開創(chuàng)新，創(chuàng)新了用戶的消費(fèi)體驗，重構(gòu)用戶的消費(fèi)模式，賦予消費(fèi)者更多選擇和主動權(quán)，最大程度地實現(xiàn)用戶滿足。同時啟示著其他的電商企業(yè)，“人”的因素越來越成為企業(yè)創(chuàng)新不可或缺的部分。

（深圳大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）

參考文獻(xiàn)：

[1]陳春霞.行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和行為決策分析：一個綜述[J].經(jīng)濟(jì)問題探索， 2008（01）：128-132.

[2] 張付安.完全信息博弈下中小企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新路徑研究[J].金融經(jīng)濟(jì)， 2016，No.428（02）：105-107.