文档介绍：大数据背景下电商平台信息分享策略研究
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内容摘要：本文以由电商平台及其上游供应商组成系统为研究对象，考虑电商平台可以通过大数据分析获取市场需求信息，考察电商平台的最优信息分享策略，进而分析信息分享对产品最优定价和电商平台利润的影响。
关键词：大数据 信息分享 电商平台
问题描述
考虑市场存在一个供应商和一个电商平台，供应商通过电商平臺将一种产品销往市场，如图1所示。其中，供应商决定的产品批发价格为w，电商平台决定的产品零售价格为p。
考虑市场需求的不确定性，产品需求q除了受到产品零售价格p影响外，还会受到市场不确定性因素ε的影响，且随机变量ε服从均值为零和方差为δ2的正态分布，即ε～N（0，δ2）。可以得到产品需求函数q为：
q=a-bp+ε （1）
在产品销售过程中，考虑电商平台直接接触消费者且拥有大量的消费者历史购买数据，因而电商平台能够通过大数据分析获得部分产品市场需求信息，假设电商平台通过大数据分析获得的产品市场需求信号为x。但电商平台获取的市场需求信号并非完全准确，因而假定市场需求信号s=ε+η，其中η～N（0， σ2），σ2表示市场需求信号的准确性，即σ2越小，表示电商平台获取的市场需求信号越准确。特别地，当σ=0时，s=ε表示电商平台获取的市场需求信息完全准确。
在大数据背景下，电商平台需要通过收集、分析消费者的消费记录以及产品浏览信息，来获取市场需求信号，因而假设电商平台信息获取成本为C。而对于供应商而言，考虑单位产生产、销售等过程中产品的边际成本为常量，因不会影响本文结果分析，故将其标准化为零。得到电商平台的期望利润函数E=[πo（p，s）│s]为：
E[πo（p，s）|s]=（p-w）（a-bp+E（ε|s））-C （2）
在式（2）中，E（ε│s）表示电商平台获得的市场需求信号的均值;并且，根据中心极限定理可知，ε│s同样服从正态分布，即。
对于供应商期望利润而言，存在两种情况：一是当电商平台不分享其获取的市场需求信息时，供应商期望利润函数为E[πNS（w）];二是当电商平台分享其获取的市场需求信息时，供应商期望利润函数为E[πYS（w）│s]。并且，可以得到E[πNS（w）]和E[πYS（w）│s]分别为：
E[πNS（w）]=w（a-bp+E（ε）） （3）
E[πYS（w）│s]= w（a-bp+E（ε│s）） （4）
供应商与电商平台的决策过程为：首先，电商平台通过大数据分析获取产品的市场需求信号x;其次，电商平台决策是否执行市场需求信息分享策略，即决策是否将其拥有的信息分享给供应商;再次，供应商率先决策产品的批发价格w;最后，电商平台根据供应商决策的产品批发价格，确定产品零售价格p，如图2所示。
模型分析与求解
（一）未实施信息分享策略的基准情形（N）
为考察电商平台的信息分享策略，本文先考察电商平台不向供应商分享产品市场需求信息的基准情形。此时，供应商与电商平台的交易过程为：首先，供应商预期到电商平台的最优决策pN*，率先决策最优的产品批发价格wN*;然后，根据供应商给出的wN*，电商平台决策产品的最优零售价格pN*。由此，可以优化问题为：
（5）
式中：
（6）
在式（5）中，供应商与电商平台均以各自期望利润最大化为目标来进行决策。其中，供应商决策产品最优批发价格，电商平台同时决策最优产品零售价格。采用逆向归纳法，求解上述优化问题，可以得到如下命题：
命题1：在未实施信息分享策略的基准情形下，供应商和电商平台的最优定价决策wN*、pN*分别为：
命题1给出了电商平台不向供应商分享其私有信息情形下的最优定价策略。在决策过程中，尽管供应商不能准确知道电商平台获取的需求信号，但其决策的最优产品批发价格仍然会受到参数s的影响。并且，电商平台获取的需求信号越准确，供应商决策的批发价格越小，即供应商决策的产品批发价格会随着需求信号准确性的提高而降低。而对于电商平台而言，通过大数据分析获取的需求信号越准确，电商平台越会实施高价策略。最后，将命题1所得的wN*、pN*分别代入式（1）即可得到产品需求为qN*;代