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(zhēng)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(lè)社交的元素融入電商運(yùn)營(yíng)。社交性和娛樂(lè)性的作用機(jī)制是通過(guò)各類砍價(jià)活動(dòng)、抽獎(jiǎng)、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(dòng)參與社交分享，從而擴(kuò)大流量入口，實(shí)現(xiàn)用戶人數(shù)的爆發(fā)性增長(zhǎng)，引導(dǎo)刺激消費(fèi)。因此，本文將其社交娛樂(lè)性發(fā)生作用的邏輯鏈條應(yīng)用到具體場(chǎng)景——砍價(jià)活動(dòng)中去，從博弈論的角度解釋活動(dòng)的設(shè)置特點(diǎn)和活動(dòng)效果的成因?？疾炱髽I(yè)拼多多是如何利用“人”的因素獲得成功。

“幫，還是不幫？”——人們?cè)诳硟r(jià)活動(dòng)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?dòng)的規(guī)則是邀請(qǐng)微信好友點(diǎn)擊分享鏈接幫忙砍價(jià)，最終砍價(jià)成功的人能獲得百元現(xiàn)金紅包。這場(chǎng)簡(jiǎn)單粗暴的活動(dòng)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(dòng)的參與者，二是活動(dòng)的性質(zhì)。根據(jù)年報(bào)數(shù)據(jù)顯示，拼多多GMV的63%是由下沉市場(chǎng)貢獻(xiàn)。這一定程度證實(shí)了活動(dòng)的發(fā)起者與參與者大部分來(lái)自下沉市場(chǎng)。依托下沉市場(chǎng)人群具有的熟人型社會(huì)、價(jià)格敏感屬性、閑暇娛樂(lè)屬性的特征，對(duì)砍價(jià)的開展形式、獎(jiǎng)勵(lì)金額等元素進(jìn)行活動(dòng)設(shè)計(jì)，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(dòng)的性質(zhì)，則類似于一場(chǎng)心理博弈?？v觀活動(dòng)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(duì)此進(jìn)行分析。在完全信息博弈中，每個(gè)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(shí)際社交關(guān)系，因此合理假設(shè)他們對(duì)彼此的行為特征、策略選擇以及可預(yù)測(cè)的支付函數(shù)都具有充分認(rèn)識(shí)。

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(gè)博弈主體，邀請(qǐng)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(qǐng)方希望順利完成活動(dòng)任務(wù)，免費(fèi)獲得現(xiàn)金的收益，因此邀請(qǐng)方的策略集合為{邀請(qǐng)，不邀請(qǐng)}；被邀請(qǐng)方則希望不受邀請(qǐng)方的干擾，盡量避免時(shí)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(qǐng)方選擇邀請(qǐng)時(shí)所需要付出時(shí)間和交際成本，損失為a；不邀請(qǐng)時(shí)不需要付出成本；（2）受邀方幫忙砍價(jià)時(shí)需要付出額外的時(shí)間或精力成本幫忙，損失為b，不幫忙砍價(jià)時(shí)沒(méi)有收益也沒(méi)有損失；（3）當(dāng)邀請(qǐng)方發(fā)出邀請(qǐng)，受邀方拒絕幫忙時(shí)候，雙方都會(huì)遭受到情感損傷，損失為e，同時(shí)，邀請(qǐng)方因邀請(qǐng)失敗額外損失f；（4）當(dāng)邀請(qǐng)方發(fā)出邀請(qǐng)，受邀方應(yīng)約幫忙砍價(jià)時(shí)候，邀請(qǐng)方因活動(dòng)成功率上升以及交往過(guò)程中獲得的滿足感，額外收益c；（5）當(dāng)邀請(qǐng)方?jīng)]有發(fā)出邀請(qǐng)，受邀方也沒(méi)有應(yīng)邀參加活動(dòng)時(shí)候，邀請(qǐng)方即為活動(dòng)參與者因邀請(qǐng)人數(shù)數(shù)量減少致使活動(dòng)成功率下降，額外損失f；（6）當(dāng)邀請(qǐng)方?jīng)]有發(fā)出邀請(qǐng)，但受邀方通過(guò)其他渠道得知邀請(qǐng)方參加活動(dòng)的消息并幫忙砍價(jià)，則使邀請(qǐng)方獲得額外收益g，受邀方則因信息獲得、主動(dòng)聯(lián)系等花費(fèi)時(shí)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(shí)，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(shí)邀請(qǐng)方的最優(yōu)策略是“不邀請(qǐng)”，最終的純策略納什均衡產(chǎn)生在（不邀請(qǐng)，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(shí)候，受邀方將不會(huì)幫忙砍價(jià)，那么活動(dòng)也就無(wú)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(shí)間，對(duì)時(shí)間沉沒(méi)成本不敏感的受眾群體，同時(shí)簡(jiǎn)化活動(dòng)參與流程，盡可能將b值減小；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(qǐng)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(qǐng)方選擇（p*，1-p*），受邀方選擇（q*，1-q*）時(shí)，剛好互為彼此的最優(yōu)策略，達(dá)到納什均衡狀態(tài)。因?yàn)閜*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(jià)活動(dòng)以活動(dòng)參與人數(shù)數(shù)量和宣傳效果為目的，即希望（邀請(qǐng)，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(shí)間或精力成本幫忙b和情感損失e相關(guān)。e和b對(duì)p值的影響在上述討論b>e的情況時(shí)候已做出解釋，e和b在滿足b

q*值的大小與時(shí)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(jià)的決策概率，當(dāng)邀請(qǐng)方為邀請(qǐng)這一決策行為付出的時(shí)間精力成本越高（a值）以及拒絕邀請(qǐng)方的砍價(jià)請(qǐng)求造成自身的情感損傷越大（e值）的時(shí)候，邀請(qǐng)方就越有可能幫忙砍價(jià)。因此將砍價(jià)活動(dòng)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(qǐng)方得到幫助的收益（c值）比較小的時(shí)候，出于自身與邀請(qǐng)方?jīng)Q策得失的比較、利他社會(huì)因子的影響，會(huì)傾向于幫助邀請(qǐng)者進(jìn)行砍價(jià)。

完全信息動(dòng)態(tài)博弈

從動(dòng)態(tài)博弈的視角進(jìn)一步分析。在動(dòng)態(tài)博弈過(guò)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(shí)情況來(lái)看，在砍價(jià)活動(dòng)中，邀請(qǐng)雙方的決策選擇存在著時(shí)間差，多數(shù)以邀請(qǐng)發(fā)作為活動(dòng)的發(fā)起人，實(shí)行第一步的行為決策，下面將改變假設(shè)，在完全信息動(dòng)態(tài)博弈的一般情形下進(jìn)行分析。

基于前一個(gè)模型假設(shè)條件下做一些基本修改：

H4：博弈存在兩個(gè)階段，邀請(qǐng)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(jì)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(duì)于先行動(dòng)的邀請(qǐng)人而言，只要自己選擇了“邀請(qǐng)”，理性的受邀人就會(huì)選擇“幫砍”，所以均衡（不邀請(qǐng)，（不幫砍，不幫砍））是不合理的；而對(duì)于受邀人而言，當(dāng)邀請(qǐng)人選擇“邀請(qǐng)”，自己會(huì)選擇“幫砍”，而當(dāng)邀請(qǐng)人選擇“不邀請(qǐng)”，受邀人顯然會(huì)選擇“不幫砍”，因此均衡（邀請(qǐng)，（幫砍，幫砍））也是不合理的。因此合理的Nash均衡是（邀請(qǐng)，（幫砍，不幫砍）），也就是只有（邀請(qǐng)，（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(guò)兩個(gè)博弈模型，從理論上證實(shí)了拼多多砍價(jià)動(dòng)“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(guò)精密的活動(dòng)設(shè)置安排影響人們進(jìn)行決策行動(dòng)時(shí)的得失，大大提高人們宣傳轉(zhuǎn)發(fā)、邀請(qǐng)朋友幫忙砍價(jià)的概率；接著通過(guò)完全信息動(dòng)態(tài)博弈的分析，揭示受邀人在接受邀請(qǐng)人的砍價(jià)請(qǐng)求時(shí)大多數(shù)會(huì)選擇“幫砍”決策的科學(xué)依據(jù)。

結(jié) 語(yǔ)

本文基于砍價(jià)活動(dòng)的設(shè)置安排上，論述了在活動(dòng)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(guò)進(jìn)行對(duì)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(dòng)地為拼多多創(chuàng)造更多的企業(yè)價(jià)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(yàn)，重構(gòu)用戶的消費(fèi)模式，賦予消費(fèi)者更多選擇和主動(dòng)權(quán)，最大程度地實(shí)現(xiàn)用戶滿足。同時(shí)啟示著其他的電商企業(yè)，“人”的因素越來(lái)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(gè)綜述[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)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.