导读:本文包含了在线零售商论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:双渠道,推介策略,强势零售商,消费者剩余
在线零售商论文文献综述
窦晓乐,郭强,李增禄,聂佳佳[1]（2019）在《存在强势零售商时双渠道制造商在线推介策略研究》一文中研究指出研究了存在强势零售商时双渠道制造商的推介策略问题。首先,以零售商弱势模型为基准,研究发现:较大的推介市场规模有助于制造商采取都推介策略,且零售商和制造商具有高度一致的推介策略偏好。其次,构建零售商强势决策模型,发现相对零售商弱势而言,制造商推介策略存在显着变化:当推介市场规模较小时,若批发价格较高,则制造商采取都推介策略;当推介市场规模较大时,若批发价格较低,则制造商仅推介官方商城。当且仅当推介市场规模和批发价格同时较小或较大时,零售商与制造商才能达成推介策略共识。此外,无论零售商弱势或强势,都推介策略下消费者剩余和社会福利优于仅推介官方商城策略。(本文来源于《运筹与管理》期刊2019年10期）
郭强,窦晓乐,李增禄[2]（2019）在《考虑零售商广告时双渠道制造商在线推介策略研究》一文中研究指出研究了零售商广告对双渠道制造商在线推介策略的影响。分别建立有无广告投入情形下制造商推介策略选择模型,结果发现:在零售商不投入广告的基准模型中,随着推介市场规模的增大制造商推介策略由仅推介官方商城转变为都推介;若零售商投入广告而制造商不进行成本分担,则在推介市场规模和零售商广告成本系数都较低时,制造商推介策略由基准模型中的仅推介官方商城转变为都推介。若制造商对零售商进行广告成本分担,则随着推介市场规模以及成本分担比例的增大,制造商采取都推介策略的空间逐渐变大。(本文来源于《软科学》期刊2019年10期）
宋鹏,郭勤勤[3]（2019）在《网络零售商经营绩效的影响因素研究——基于在线评论异质性视角》一文中研究指出伴随互联网的飞速发展,网络零售商的经营绩效成为经济增长的重要支柱。面向网络零售商财务数据难以获取的现实困难,立足于Web 2.0时代复杂大数据信息的可获取性,文章创新性地引入在线评论特征维度,以在线评论异质性为调节变量,采用Block回归方法研究在线评论特征对网络零售商经营绩效的影响。研究发现,在线评论异质性越高,其对在线评论特征与网络零售商之间的关系具有负向调节作用;在线评论异质性越低,则表现出正向调节作用。研究成果对于网络零售商改进综合服务质量,提高经营绩效,提升可持续竞争力具有重要的现实价值。(本文来源于《会计之友》期刊2019年12期）
陈传营[4]（2019）在《考虑数据驱动与披露策略的在线零售商运作管理问题研究》一文中研究指出截止2018年,我国网购消费者数量达到6.1亿,占总网民数量的76.06%,在线购物交易额达到6.6万亿,占社会消费品零售总额的22.7%,在线零售行业飞速发展。为了获取在线零售的红利,大量的在线零售商出现加剧了行业的竞争,迫使在线零售商寻求更加有效的市场与运作策略。并且,随着数据挖掘、分析技术的发展,在线零售商积累的数据作为理解消费者、优化自身运作模式的基础得到越来越多的重视。因此,进行以数据为基础的研究以解决当前在线零售商面临的运作问题具有重要的现实意义,成为当下研究的热点。传统的关于在线零售商的研究大多采用模型优化的方法,忽视了数据的作用。然而,在实践当中,数据记录了消费者在购买产品过程中的相关信息,对在线零售商理解消费者购物规律、分析产品销售特征,并以此为基础优化自身运作模式具有重要作用。现实中,数据的利用、披露在在线零售行业中得到了广泛应用。但是,不同的在线零售商面临的问题各不相同,并且目前并没有针对性的、完善的理论体系。因此,本文在结合国内在线零售商运作实践的基础上,将研究聚焦于通过数据的利用、披露,解决在线零售商在运营过程中面临的问题。具体研究内容如下:(1)针对我国限时特卖型在线零售商,以唯品会实际的销售模式为背景,对在线零售商面临的促销预算与流量分配问题进行研究。本文首先通过机器学习的方法,建立促销预算、流量与最终销售额之间的关系,并创新性地以预测模型准确性为标准对所有品牌进行品牌组划分,解决了部分品牌由于历史销售数据较少而不能进行有效的销售额预测的问题。其次,分别以总销售额、总销售利润最大化建立了促销预算与流量的优化分配模型。结果显示优化模型与算法具有较高的稳定性,并且优化后的促销预算与流量分配模式对总销售额与总销售利润有较大幅度的提升,平均能够提升20.6%的销售额以及30.08%的销售利润。(2)基于唯品会积累的消费者购买数据,研究了在线零售商服饰类产品尺码推荐模式与算法。本文首次将汤普森抽样应用在尺码推荐问题当中,提出了不需要消费者进行参数输入的尺码推荐算法。研究首先将消费者的统计尺码特征与个体尺码特征相结合,增加了尺码预测算法的准确性;其次,以强化学习理论为基础,提出了两种不同的尺码推荐方式,并分别对其适用的场景进行说明;第叁,通过基于真实数据的仿真实验得出本文提出的新型尺码预测与推荐算法的准确性达到95.86%,使得因尺码问题产生的退货率下降62%,销售利润上升8.6%。(3)针对我国传统型在线零售商,以淘宝、京东为例,考虑向消费者披露产品历史销售数据的行为以及消费者的产品信息搜集成本,研究在线零售商的产品定价模式与是否披露产品的历史销量数据的选择问题。本文首次将产品的历史销售量与消费者购买效用结合,体现出产品历史销售量对消费者购买决策的影响。结果表明,首先,是否向消费者公开产品的历史销量数据取决于消费者搜集产品相关信息的成本以及对产品历史销量数据的敏感性,只有当消费者的信息搜集成本较低,并且对历史销量数据的敏感性较高时,才会选择公开产品的历史销量数据;第二,当在线零售商公开产品历史销量数据时,在固定定价模式下,应采用低价销售策略,而在动态定价模式下,应先采用低价后采用高价销售策略。(4)在研究问题(3)的基础上,针对向消费者披露产品历史销售数据的在线零售商,在其通过第叁方购物网站销售产品的场景中,考虑产品销售过程中的参考价格效应,对该在线零售商是否应该对产品价格进行调整以及是否应该向消费者披露产品的历史销售数据进行研究。研究指出,首先,向消费者披露产品的历史销售数据或进行价格调整的销售策略总是优于隐瞒相关信息的策略;第二,如果在线零售商仅对产品价格进行调整,应采用先高价后低价策略,仅公开产品的历史销售数据时,应采用低价策略;第叁,当在线零售商选择公开产品的历史销售数据时,应同时对产品的价格进行调整,以获取更好的销售表现;第四,参考价格效应与公开产品历史销售数据的影响存在冲突,因此混合策略并不会一直优于单一销售策略,而是取决于消费者的相关特性。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-03）
刘兰英,胡永仕[5]（2019）在《网络试用模式下在线零售商的库存决策》一文中研究指出以电商企业Warby Parker为例分析网络试用模式的运作特征,构建EOQ库存扩展模型,求得在线零售商的最优订货周期和最佳订购量的解析表达式,并分析了其最优订货周期和最佳订购量的性质。研究结果表明,网络试用模式下在线零售商应该在提升消费者实际购买率的同时合理控制产品的试用时间长度,并精简产品的库存种类,以提高销售量并降低库存成本。(本文来源于《福建工程学院学报》期刊2019年01期）
赵晓敏,胡淑慧[6]（2019）在《网购环境下在线零售商的退货运费承担策略研究》一文中研究指出在电子商务环境下,宽松的退货政策能够刺激需求,促进货品销量的增长,但与此同时也导致了退货量的增多。在面临高退货,特别是无缺陷退货不断攀升的挑战下,在线商家应如何制定合理的退货策略成为值得研究的一个问题。本文主要针对退货运费承担问题,重点比较消费者承担退货运费、商家承担退货运费、双方共同承担退货运费叁种策略,探讨不同策略下在线零售商的最优定价及其盈利能力。研究结果表明:为实现利润最大化,在线零售商应根据商品的无缺陷退货比例特征选择相应的策略。具体而言,当商品的无缺陷退货比例较低时,宜采用消费者承担退货运费策略;当无缺陷退货比例高时,宜采用商家承担退货运费策略;当无缺陷退货比例居中时,宜采用共同承担退货运费策略。值得注意的是,退货政策的目的是为了刺激需求的增长,但有时退货政策对需求的促进作用不够理想,不能抵消退货的负面影响,那么这种情况下则无论无缺陷退货占比如何,在线零售商的最佳退货策略只能是让消费者承担退货运费,以此避免更多非理性退货行为的发生。(本文来源于《中国管理科学》期刊2019年01期）
赵静,朱昆[7]（2018）在《制造商和零售商同时开辟在线渠道下渠道竞争与定价决策》一文中研究指出考虑制造商和零售商都开辟在线渠道的双渠道供应链,研究了不同渠道权力结构下的定价策略问题.基于博弈理论,建立了叁种定价决策模型,并给出了相应的解析解.分析了渠道权力结构、零售商的在线渠道选择以及消费者渠道忠诚度对最优定价策略和渠道成员利润的影响.结果表明,当制造商和零售商都开辟在线渠道时,制造商主导的Stackelberg博弈情形对消费者是有利的,但对制造商和零售商都是不利的;不论在哪种博弈情形下,零售商开辟在线渠道对制造商和零售商都是有利的.(本文来源于《系统工程学报》期刊2018年06期）
宋志勇[8]（2018）在《“新零售”背景下在线零售商网购店取渠道策略研究》一文中研究指出本文考虑在线零售商通过其线上渠道销售产品,并引入网购店取渠道,分别构建不存在网购店取渠道情形下的基准模型与存在网购店取渠道情形下的博弈模型,通过模型求解,考察在线零售商是否应该开辟网购店取渠道,以及网购店取渠道对最优产品销售价格和产品需求的影响。研究结果表明,在线零售商开辟网购店取渠道存在可行条件,且该可行条件取决于网购店取渠道的成本;网购店取渠道的开辟会导致产品销售价格的上升,但不一定会导致线上渠道产品需求和产品总需求的降低。(本文来源于《商业经济研究》期刊2018年17期）
潘伟强[9]（2018）在《“新零售”背景下企业社会责任对在线零售商定价策略的影响》一文中研究指出本文考虑在线零售商承担一定的社会责任,建立"新零售"背景下的消费者效用函数,构建在线零售商的价格与促销服务联合优化决策模型,通过模型求解,考察企业社会责任对消费者行为、在线零售商最优决策和利润的影响。研究结果表明,"线上购买,线下取货"O2O渠道一定程度上能够扩展潜在市场需求,激励部分对产品估值较低的消费者购买产品;但由于企业社会责任的存在,在线零售商还有可能会实施低价策略或提高促销服务水平来提升产品需求;此外,在线零售商承担的社会责任会使其让渡部分利益给消费者,使消费者剩余提高和在线零售商利润受损。(本文来源于《商业经济研究》期刊2018年17期）
何啸源,甄学平,刘斌[10]（2018）在《考虑双退货期限的在线零售商退货策略研究》一文中研究指出随着网络购物市场规模的扩大,更多的企业加入了在线零售市场。为了提高消费者的满意度、忠诚度和在线零售商的竞争力,在七天无理由退货服务之外,考虑在线零售商为消费者提供有期限的部分退款的退货选项。结合实际情况,并在前人研究的基础上,研究在线零售商的最优退货策略,并讨论部分退款退货选项对在线零售商决策的影响。结果表明,在线零售商的利润随着部分退款期限的延长,呈先增后减再增的趋势。研究结果为在线零售商根据产品的销售周期选择合适的退货策略提供了一定的参考。(本文来源于《上海管理科学》期刊2018年04期）
在线零售商论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了零售商广告对双渠道制造商在线推介策略的影响。分别建立有无广告投入情形下制造商推介策略选择模型,结果发现:在零售商不投入广告的基准模型中,随着推介市场规模的增大制造商推介策略由仅推介官方商城转变为都推介;若零售商投入广告而制造商不进行成本分担,则在推介市场规模和零售商广告成本系数都较低时,制造商推介策略由基准模型中的仅推介官方商城转变为都推介。若制造商对零售商进行广告成本分担,则随着推介市场规模以及成本分担比例的增大,制造商采取都推介策略的空间逐渐变大。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
在线零售商论文参考文献
[1].窦晓乐,郭强,李增禄,聂佳佳.存在强势零售商时双渠道制造商在线推介策略研究[J].运筹与管理.2019
[2].郭强,窦晓乐,李增禄.考虑零售商广告时双渠道制造商在线推介策略研究[J].软科学.2019
[3].宋鹏,郭勤勤.网络零售商经营绩效的影响因素研究——基于在线评论异质性视角[J].会计之友.2019
[4].陈传营.考虑数据驱动与披露策略的在线零售商运作管理问题研究[D].华南理工大学.2019
[5].刘兰英,胡永仕.网络试用模式下在线零售商的库存决策[J].福建工程学院学报.2019
[6].赵晓敏,胡淑慧.网购环境下在线零售商的退货运费承担策略研究[J].中国管理科学.2019
[7].赵静,朱昆.制造商和零售商同时开辟在线渠道下渠道竞争与定价决策[J].系统工程学报.2018
[8].宋志勇.“新零售”背景下在线零售商网购店取渠道策略研究[J].商业经济研究.2018
[9].潘伟强.“新零售”背景下企业社会责任对在线零售商定价策略的影响[J].商业经济研究.2018
[10].何啸源,甄学平,刘斌.考虑双退货期限的在线零售商退货策略研究[J].上海管理科学.2018