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。
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)。
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):
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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.