基于下游竞争的在线评论引入策略研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.0626

摘要/Abstract

摘要：

在促进国内大循环的发展格局中，由于信息技术快速发展使消费者在线上渠道购物变得更加方便和高效，线上渠道具有拉动内需的关键作用。线上渠道中的消费者在线评论对消费者购买决策具有重要的影响，这也引起了制造商的关注。本文通过构建多阶段动态博弈模型，在线上与线下零售商存在价格竞争的情况下，分析了制造商的在线评论引入策略对各零售商定价决策与制造商质量决策的影响。结果表明，在线评论引入策略会使线下（线上）零售商在持续销售阶段降价（提价），使得持续销售阶段线上与线下零售价格的差距不断扩大，从而缓解下游的价格竞争。并且，质量控制的成本效率、制造商议价能力和消费者的质量感知水平是制造商最优质量与利润水平的三个影响因素。数值分析的结果表明，制造商选择何种在线评论引入策略取决于消费者渠道间转移的方向及程度。

关键词: 消费者在线评论, 定价决策, 产品质量, 博弈论

Abstract:

Online consumer reviews in the online channel have an essential impact on consumers’ purchase decisions and have attracted the attention of manufacturers. The impact of the manufacturer’s online review strategy on each retailer’s pricing decisions and the manufacturer’s quality decision in the presence of horizontal competition between the online and offline retailers is analyzed. A multi-stage Stackelberg game is formulated in which the manufacturer acts as the leader and the retailers are the followers. Additionally， horizontal competition is measured as the price difference between the online and the offline retailers. The results show that the online review strategy will reduce （or increase） the retail price in the offline （or online） channel during the continuous sales phase， widening the gap between the retail prices in the online channel and the offline channel. Therefore， the intensity of horizontal competition decreases. Moreover， cost efficiency， the manufacturer’s bargaining power， and consumers’ perceived level of quality are the three influencing factors of the manufacturer’s optimal quality. Under the constraint of ensuring that the equilibrium result exists and is positive， the results of the numerical analysis suggest that the manufacturer’s decision of online review strategy depends on the direction and extent of inter-channel consumer shifts. A gap in the existing literature is filled by considering that the role of online consumer reviews differs between the online and the offline channels in a horizontal competitive environment.

Key words: online consumer reviews, pricing decision, product quality, game theory

中图分类号:

F272

李昊,晏妮娜,卢继周, 等. 基于下游竞争的在线评论引入策略研究[J]. 中国管理科学, 2026, 34(3): 104-113.

Hao Li,Nina Yan,Jizhou Lu, et al. Online Consumer Reviews in a Supply Chain with Horizontal Competition[J]. Chinese Journal of Management Science, 2026, 34(3): 104-113.

图/表 5

图1

图2

表1

不同参数组合对制造商利润差∆πm*的影响分析（10-3）"

	$β$
	1.50			1.75				2.00
$θ N$	Max	Average	Min	Max	Average	Min	Max	Average	Min
475.0	2.90	-0.12	-0.68	20.93	-0.18	-340.90	105.76	-0.06	-50.75
477.5	18.54	-0.06	-7.85	69.07	-0.20	-1497.92	91.03	-0.09	-436.62
480.0	427.20	-0.03	-147.65	720.65	-0.03	-340.88	141.86	0.02	-27.81
482.5	369.97	0.02	-29.81	69.09	-0.02	-78.30	49.41	-0.12	-436.60
485.0	1017.43	0.09	-147.63	720.67	0.05	-213.30	80.22	-0.01	-22.52

表1

图3

图4

参考文献 29

[1]	Yang W， Zhang J， Yan H. Impacts of online consumer reviews on a dual-channel supply chain［J］. Omega， 2021， 101： 102266.
[2]	Sun M， Chen J， Tian Y， et al. The impact of online reviews in the presence of customer returns［J］. International Journal of Production Economics， 2021， 232： 107929.
[3]	Zhao C， Wang X， Xiao Y， et al. Effects of online reviews and competition on quality and pricing strategies［J］. Production and Operations Management， 2022， 31（10）： 3840-3858.
[4]	Wang X， Leng M， Song J， et al. Managing a supply chain under the impact of customer reviews： A two-period game analysis［J］. European Journal of Operational Research， 2019， 277（2）： 454-468.
[5]	Besbes O， Scarsini M. On information distortions in online ratings［J］. Operations Research， 2018， 66（3）： 597-610.
[6]	Wang J， Shum S， Feng G. Supplier’s pricing strategy in the presence of consumer reviews［J］. European Journal of Operational Research， 2022， 296（2）： 570-586.
[7]	Shin D， Vaccari S， Zeevi A. Dynamic pricing with online reviews［J］. Management Science， 2023， 69（2）： 824-845.
[8]	Feldman P， Papanastasiou Y， Segev E. Social learning and the design of new experience goods［J］. Management Science， 2019， 65（4）： 1502-1519.
[9]	Jiang B， Yang B. Quality and pricing decisions in a market with consumer information sharing［J］. Management Science， 2019， 65（1）： 272-285.
[10]	Guan X， Wang Y， Yi Z， et al. Inducing consumer online reviews via disclosure［J］. Production and Operations Management， 2020， 29（8）： 1956-1971.
[11]	Fainmesser I P， Olié Lauga D， Ofek E. Ratings， reviews， and the marketing of new products［J］. Management Science， 2021， 67（11）： 7023-7045.
[12]	Yang N， Zhang R. Dynamic pricing and inventory management in the presence of online reviews［J］. Production and Operations Management， 2022， 31（8）： 3180-3197.
[13]	Li X， Hitt L M. Price effects in online product reviews： An analytical model and empirical analysis［J］. MIS Quarterly， 2010， 34（4）： 809-832.
[14]	Li X， Hitt L M， Zhang Z J. Product reviews and competition in markets for repeat purchase products［J］. Journal of Management Information Systems， 2011， 27（4）： 9-41.
[15]	Liu Y， Feng J， Liao X. When online reviews meet sales volume information： Is more or accurate information always better？［J］. Information Systems Research， 2017， 28（4）： 723-743.
[16]	Kwark Y， Chen J， Raghunathan S. User-generated content and competing firms’ product design［J］. Management Science， 2018 64（10）： 4608-4628.
[17]	Chen Y， Xie J. Third-party product review and firm marketing strategy［J］. Marketing Science， 2005， 24（2）： 218-240.
[18]	Boleslavsky R， Cotton C S， Gurnani H. Demonstrations and price competition in new product release［J］. Management Science， 2017， 63（6）： 2016-2026.
[19]	Kwark Y， Chen J， Raghunathan S. Online product reviews： Implications for retailers and competing manufacturers［J］. Information Systems Research， 2014， 25（1）： 93-110.
[20]	Zhang H， Zhang Z J， Raghunathan S. Is more better？ the divide between retailer’s and manufacturers’ preferences for reviews and review monetization［J］. MIS Quarterly， 2021， 45（3）： 1349-1410.
[21]	Haller K， Wallace M， Cheung J， et al. Consumers want it all［EB/OL］.（2022-01-13）［2023-09-22］..
[22]	梁开荣，李登峰. 竞合模式对平台供应链线上分销策略的影响研究［J］. 中国管理科学， 2022， 30（12）： 305-316.
	Liang K R， Li D F. Impact of co-opetition modes on online distribution strategy in platform supply chain［J］. Chinese Journal of Management Science， 2022， 30（12）： 305-316.
[23]	易文桃，谭春桥，冯中伟. 基于制造商O2O模式选择的O2O供应链定价与网上交货期决策［J］. 中国管理科学， 2023， 31（1）： 142-157.
	Yi W T， Tan C Q， Feng Z W. Pricing and delivery lead time decisions of an O2O supply chain based on manufacturer’s O2O modes selection［J］. Chinese Journal of Management Science， 2023， 31（1）： 142-157.
[24]	邱若臻，吴旭，孙月，等. 不确定需求下考虑大数据投资决策的供应链鲁棒优化及协调模型［J］. 中国管理科学， 2023， 31（1）： 128-141.
	Qiu R Z， Wu X， Sun Y， et al. Robust optimization and coordination model for supply chain with big data investment under uncertain demand［J］. Chinese Journal of Management Science， 2023， 31（1）： 128-141.
[25]	尤晓岚，冯耕中，徐金鹏，等. 基于期权和B2B电子交易的供应链均衡策略［J］. 管理科学学报， 2014， 17（6）： 1-12.
	You X L， Feng G Z， Xu J P， et al. Integrating options with B2B online spot market for equilibrium strategies in supply chain［J］. Journal of Management Sciences in China， 2014， 17（6）： 1-12.
[26]	王文隆，王成军. 基于竞争型制造商创新投入的零售商需求预测信息共享研究［J］. 中国管理科学， 2020， 28（8）： 127-138.
	Wang W L， Wang C J. Retailer’s demand forecasting information sharing based on competing manufacturers’ innovation investment［J］. Chinese Journal of Management Science， 2020， 28（8）： 127-138.
[27]	王文隆，姚锐，张涑贤. 考虑制造商创新的供应链双向需求信息共享研究［J］. 中国管理科学， 2022， 30（5）： 226-235.
	Wang W L， Yao R， Zhang S X. Research on bidirectional demand information sharing in supply chain considering manufacturer innovation［J］. Chinese Journal of Management Science， 2022， 30（5）： 226-235.
[28]	Graddy K. Testing for imperfect competition at the Fulton fish market［J］. The RAND Journal of Economics， 1995， 26（1）：75-92.
[29]	Mehra A， Kumar S， Raju J S. Competitive strategies for brick-and-mortar stores to counter “showrooming”［J］. Management Science， 2018， 64（7）： 3076-3090.