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基于Agent的消費者決策仿真研究

2019-04-12 00:00:00朱曉潔
現(xiàn)代營銷·信息版 2019年12期

摘" 要:本文主要研究消費者決策與企業(yè)產(chǎn)品策略的相互市場演化作用。我們研究的市場中消費者有時間和價格兩種敏感特性,每個消費者具有自身的特征和行為,并組成社交網(wǎng)絡(luò)。企業(yè)提供一系列不同交貨時間和價格的產(chǎn)品組合策略。我們設(shè)計構(gòu)建了一個擁有消費者和企業(yè)的迭代演化系統(tǒng),在一個短期迭代步長中,應(yīng)用消費者決策行為的仿真模型。消費者在有限的時間和資源范圍內(nèi)做出決策,并通過相互之間的交互行為,模擬出社交網(wǎng)絡(luò)對于產(chǎn)品市場份額的影響。

關(guān)鍵詞:消費者決策;快遞服務(wù);基于Agent仿真模型

一、 基于agent仿真建模的介紹

基于agent的建模能表示復(fù)雜的市場現(xiàn)象如何從簡單的決策規(guī)則中得出。對于常規(guī)分析或經(jīng)驗方法來說太復(fù)雜的營銷現(xiàn)象通常可以使用這種方法建模。通過調(diào)查聚合現(xiàn)象模擬個人“agent”的行為,如消費者或組織。我們將探索基于agent的營銷研究建模的思路。

二、設(shè)計消費者決策ABMS

我們在使用ABMS方法設(shè)計消費者決策模型時,確立了以下幾個要素:

(一) 模型的范圍

我們需要確立模型的范圍是復(fù)雜系統(tǒng)的哪一部分,以及建模工作的重點和可以忽略的點。最初的范圍可以基于原始的Bass模型(一個用來預(yù)測耐用消費品銷售情況的模型)來定義。該模型應(yīng)該能夠大致再現(xiàn)原始結(jié)果,然后應(yīng)該可擴展,以使Agent擁有一個社交網(wǎng)絡(luò)。

(二) Agent的一般類別和大致數(shù)量

目前我們唯一的Agent是消費者。沿用第三章中的數(shù)學(xué)模型,我們假設(shè)市場中存在兩類消費者,可以表達為lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image1_B.JPGgt;。 lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image2_B.JPGgt;類消費者是時間敏感類消費者,愿意為更短的交貨時間支付價格溢價。lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image3_B.JPGgt;類消費者是價格敏感類消費者,愿意接受更長的交貨時間以獲得價格折扣。同時,市場基數(shù)[2a]非常大。

(三)Agent的屬性

每個消費者Agent將需要一個描述該Agent的屬性列表。我們模型中l(wèi)t;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image4_B.JPGgt;和lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image5_B.JPGgt;表示企業(yè)向消費者 lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image6_B.JPGgt;提供的價格和交貨時間,lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image7_B.JPGgt; 表示k類消費者對價格的敏感性,lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image8_B.JPGgt; 表示k類消費者對保證交貨時間的敏感性。

來自消費者lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image9_B.JPGgt;的需求以速率lt;G:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\image10_B.JPGgt;的泊松過程到達,每個Agent都有一個p表示由于大眾市場而采取的概率,而q表示由于口碑效應(yīng)而決策的概率。在網(wǎng)絡(luò)版本中,每個Agent也將有一組鄰居Agent。

(四)Agent的行為規(guī)則

每個Agent都有一套行為規(guī)則。在我們的模型中,每個Agent基于概率決定采用p+q(na/n),其中na 是鄰居的創(chuàng)新者的數(shù)量,n是Agent的鄰居總數(shù)。

(五) 市場環(huán)境

市場環(huán)境定義了Agent的交互拓撲。在我們的模型中,Agent的社會鄰居定義了它的環(huán)境。當(dāng)然也可以拓展到物理環(huán)境(例如,城市),社會環(huán)境(例如,電子郵件網(wǎng)絡(luò))或概念環(huán)境(例如,品牌空間)

(六)模型輸入和輸出

在我們的模型中,輸入為p, q 和 第三章的企業(yè)產(chǎn)品策略的所有參數(shù)及數(shù)學(xué)模型。在網(wǎng)絡(luò)版本中,網(wǎng)絡(luò)拓撲(即,如何連接個體)是另一個輸入。

(七)時間步長

幾乎所有ABMS都有初始化階段,然后是迭代時間步長,這兩個時間必須被描述。在我們的模型中,初始化階段將創(chuàng)建Agent和網(wǎng)絡(luò)。在每個短期迭代步長中,每個Agent決定是否由于媒體效應(yīng)或口碑而創(chuàng)新,或者不會創(chuàng)新。如果Agent決定采用,則更新相應(yīng)的屬性,并重復(fù)該過程。在每個長期迭代步長中,企業(yè)應(yīng)用產(chǎn)品策略數(shù)學(xué)模型,調(diào)整產(chǎn)品定價。模型不終止。

三、構(gòu)造迭代演化系統(tǒng)

在快遞快運等服務(wù)性行業(yè)中,消費者的需求對服務(wù)產(chǎn)品的價格和交貨時間有一定的敏感性。提供差異化產(chǎn)品服務(wù)的企業(yè)主要利用消費者對時間和支付意愿偏好的異質(zhì)性來提供不同類型的產(chǎn)品服務(wù)。當(dāng)產(chǎn)品對消費者開放時,消費者可以根據(jù)自己對時間和價格意愿或其他情況來選擇不同的產(chǎn)品服務(wù)。快遞企業(yè)在不同的細分市場之間會產(chǎn)生需求交互,產(chǎn)品組合策略在一個長期迭代步長中以數(shù)學(xué)模型的表達方式迭代演化。

模型構(gòu)建是一個軟件工程過程。目標(biāo)是創(chuàng)建可以計算執(zhí)行并與概念模型相對應(yīng)的模型的實現(xiàn)版本。模型實現(xiàn)有兩種選擇。第一個是以通用編程語言編寫模型。二是利用現(xiàn)有的ABM語言/庫。現(xiàn)有四種廣泛使用的ABM工具包:NetLogo,Repast,Mason和Swarm。模型遵循以下圖示:lt;g:\排版文件2019年\2019年12期\12期排版文件\營銷探秘——1P!朱曉潔—— 基于Agent的消費者決策仿真研究-6FE3\image11.pnggt;

一旦建立了適當(dāng)?shù)腁BMS,就可以將其用作實驗工具,在一系列參數(shù)中運行模型并分析結(jié)果,并可以使用輸入和輸出變量之間的相關(guān)性分析、均勻回歸等統(tǒng)計方法來檢驗結(jié)果。由于模型的隨機性而可能存在的可能結(jié)果的分布,因此需要遍歷研究者指定的所有輸入,為每個處理反復(fù)運行模型,然后聚合結(jié)果,從模型中發(fā)現(xiàn)新的見解。

四、總結(jié)

我們通過利用Agent仿真技術(shù)對消費者決策進行研究,設(shè)計了消費者決策行為概念模型,提煉出了影響消費者行為的各影響因素,并分析其相互聯(lián)系。盡管建立嚴格的基于Agent的模式存在困難,但是針對個人層面的營銷建模方法的優(yōu)點和觀察總體結(jié)果是巨大的。

ABMS提供了一種方法,使得可以以可測量和可測試的方式具體化許多消費者行為理論,同時允許包含和比較經(jīng)驗數(shù)據(jù)。此外,ABMS的現(xiàn)實主義促進了管理者和利益相關(guān)者的模型理解。隨著計算能力的成本持續(xù)下降,創(chuàng)造越來越多的精細模型的能力不斷增加,ABMS和其他計算密集型方法在我們對世界的理解中可能發(fā)揮更大的作用,營銷研究人員需要了解如何使用這種新方法。

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