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。
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)。
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):
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[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.