Почему дисперсия цен в Интернете выше, чем в автономном режиме? Влияние типа ритейлера и риска покупок на дисперсию цен.

Дисперсия цен относится к разнице в ценах, установленных различными продавцами одного и того же продукта на данном рынке. Изучение факторов, влияющих на дисперсию цен, имеет большое значение для ритейлеров, поскольку влияет на их способность устанавливать различные цены по сравнению с конкурентами. Недавние тенденции к мульти- и многоканальной розничной торговле повысили важность изучения дисперсии цен и сравнения дисперсии цен между онлайновыми и офлайновыми рынками.

Как правило, считается, что дисперсия цен вызвана несовершенной информацией, поскольку потребители не знают, какой продавец назначает самые низкие цены. Поэтому ожидалось, что расширение возможностей поиска информации о ценах в интернете приведет к уменьшению дисперсии цен среди интернет-магазинов. Однако вопреки ожиданиям некоторые исследования показали, что значительная дисперсия цен в интернете сохраняется, а в некоторых случаях дисперсия цен в интернете даже выше, чем в автономном режиме. Цель данной статьи-исследовать и объяснить этот загадочный феномен. В частности, мы исследуем влияние двух важных факторов дисперсии цен: тип ритейлера и потребительский риск покупок. Тип розничного продавца относится к тому, является ли розничный продавец чисто офлайн, чисто онлайн или двухканальным розничным продавцом. Торговый риск определяется как продукт воспринимаемого потребителями риска покупок и неопределенности сделки, связанной с покупками в различных типах розничных магазинов.

Чтобы еще больше мотивировать вопрос исследования, мы приводим дополнительные и более свежие доказательства того, что дисперсия цен сохраняется и больше в интернете, чем в автономном режиме для различных категорий продуктов. Мы собрали данные за 3 месяца по нескольким категориям товаров, включая аккумуляторы, флешки, кофеварки Эспрессо, игрушки, телевизоры и пылесосы, и обнаружили, что дисперсия цен в интернете была неизменно выше, чем в автономном режиме (для идентичных продуктов, предлагаемых розничными торговцами как онлайн, так и оффлайн). Подробная информация о данных и процедурах, используемых для их сбора и анализа. Дальнейший анализ этих данных также показывает, что дисперсия цен различна для разных типов розничных торговцев.

Мы применили теоретико-игровой подход к моделированию ценового поиска и покупки товаров потребителями, а также ценовой конкуренции внутри и между типами розничных продавцов как на онлайн -, так и на офлайн-рынках. Мы выводим равновесные стратегии ценообразования для различных типов ритейлеров, конкурирующих за различные потребительские сегменты с различным уровнем воспринимаемого риска покупок. Стратегии равновесного ценообразования различных типов розничных торговцев на онлайн-и офлайн-рынках используются для получения распределения цен на уровне рынка и сравнения дисперсии цен онлайн и офлайн. Мы фокусируемся на количественной оценке влияния типа ритейлера и риска покупок на дисперсию цен онлайн и офлайн. Дисперсия цен между розничными торговцами одного и того же типа может также существовать из-за различных используемых стратегий (например, дифференциация на основе качества продукции или уровня обслуживания), хотя это выходит за рамки настоящего исследования.

Наше исследование вносит свой вклад в литературу. Мы решаем загадку, почему дисперсия цен онлайн может быть выше, чем дисперсия цен офлайн, даже для однородных продуктов (физически похожих продуктов, сходного качества). В частности, мы изучаем влияние типа ритейлера и покупательского риска потребителей на дисперсию цен онлайн и офлайн. Это в отличие от предыдущих аналитических моделей, которые ограничивали анализ дисперсии цен одним рынком (онлайн или оффлайн) или только двумя типами ритейлеров (чисто онлайн и чисто оффлайн ритейлеры). Предыдущие исследования в значительной степени игнорировали влияние розничных торговцев, продающих через несколько каналов, что является важным ограничением, учитывая последние тенденции к многоканальной и многоканальной розничной торговле. Эти тенденции имеют важные последствия для конкурентных стратегий ценообразования внутри и между различными типами розничных торговцев, а также для дисперсии цен в интернете и офлайне.

Кроме того, мы фокусируемся на влиянии риска покупок на дисперсию цен онлайн и офлайн. Риск покупок играет важную роль в принятии потребителями решений о покупке онлайн или офлайн. В частности, опасения по поводу мошенничества и конфиденциальности информации являются основными проблемами для онлайн-потребителей. Таким образом, торговый риск влияет на розничную цену, поскольку потребители готовы платить за покупки в более безопасных розничных магазинах. Это влияние торгового риска напрямую связано с различными типами ритейлеров. Покупка у чистых онлайн-ритейлеров обычно воспринимается как более рискованная, чем покупка у чистых офлайн-ритейлеров. В дополнение к предыдущей литературе, эта статья вносит уникальный вклад, моделируя риск покупок (как продукт неопределенности транзакций, связанной с покупками в разных типах розничных магазинов и неоднородной чувствительностью потребителей к риску) и анализируя его влияние на дисперсию цен на онлайн-и офлайн-рынках.

Наконец, мы показываем, что наши основные результаты рыночных условий с большей дисперсией цен онлайн, чем офлайн, устойчивы для цен списка и транзакций, для асимметричных предельных издержек (для ритейлеров одного типа), в условиях дифференциации цен по каналам, для различных показателей дисперсии цен (диапазон и дисперсия) и для затрат на поиск по географическому признаку.

Результаты нашей аналитической модели показывают, что тип ритейлера и торговый риск напрямую влияют на стратегии равновесного ценообразования конкурирующих ритейлеров. Торговый риск влияет на то, где различные потребительские сегменты делают покупки, а также на цену и премию, которую различные типы розничных торговцев могут взимать за более безопасную торговую среду. Чистые интернет-магазины устанавливают самые конкурентоспособные цены. Их цены самые низкие, потому что они конкурируют за потребителей, которые воспринимают риск покупок в интернете как низкий (т. е. которые не готовы платить премию за безопасность офлайн-магазина), а также за счет снижения стоимости поиска на онлайн-рынке, что позволяет им искать без затрат по самой низкой цене. Чисто офлайн-ритейлеры устанавливают самые высокие цены. Они конкурируют за потребителей, которые воспринимают риск покупок как высокий онлайн, и которые готовы платить премию за риск для дополнительной безопасности офлайн-магазина. Потребители, которые покупают офлайн, несут немалые расходы на поиск, чтобы посетить различные розничные магазины, ища более низкие цены. В равновесии чисто офлайн-ритейлеры устанавливают цены на том уровне, где потребители на офлайн-рынке чувствуют себя безразличными между покупкой у текущего ритейлера или продолжением поиска лучших цен. Двухканальные ритейлеры устанавливают цены между чисто онлайн и чисто оффлайн ритейлерами. Они устанавливают цены выше, чем чисто онлайн-ритейлеры, поскольку они могут взимать премию за риск для смешанных потребителей, которые ценят удобство покупок в интернете, но предпочитают безопасность офлайн-присутствия двухканальных ритейлеров. Однако двухканальные ритейлеры устанавливают цены ниже цен чисто офлайн-ритейлеров, поскольку в противном случае это приведет к потере продаж как в смешанном, так и в офлайн-сегментах потребителей.

Мы обнаружили, что эти стратегии ценообразования и количество розничных торговцев каждого типа определяют разницу в дисперсии цен между онлайн-и офлайн-рынками в нашей модели. Мы показываем общие рыночные условия, при которых дисперсия цен в интернете больше, чем в автономном режиме. В частности, дисперсия цен в интернете увеличивается, когда число чистых онлайн-ритейлеров достаточно велико (по сравнению с числом чистых офлайн-или двухканальных ритейлеров), а дисперсия цен в интернете еще больше возрастает по мере увеличения числа чистых онлайн-ритейлеров. Этот вывод говорит о том, что, вопреки общепринятым представлениям, розничные торговцы могут иметь больше возможностей устанавливать различные цены на онлайн-рынках. Наши результаты также показывают, что даже без каких-либо онлайн-продаж, двухканальные розничные торговцы должны поддерживать свое присутствие в интернете с целью распространения информации. Этот вывод также указывает на важность принятия стратегий вебруминга чисто офлайн-ритейлером. Webrooming, где потребители могут искать цены в интернете, но покупать в автономном режиме, где риск покупок ниже, все чаще используется в текущей розничной практике.

Список использованной литературы

1. Adler, E., 2014. 'Reverse Showrooming': Bricks-And-Mortar Retailers are Fighting Back against Amazon and Others, Business Insider, September 2, 2014.
2. Al-Matarneh, N.S. 2016. Online Shopping Risk and Effect on Consumers Purchasing Behaviour, International Journal of Online Marketing Research, 2(1), pp.62-69.
3. Ancarani, F. and Shankar, V., 2004. Price levels and price dispersion within and across multiple retailer types: Further evidence and extension. Journal of the Academy of Marketing Science, 32(2), pp.176-187.
4. Ansari, A., Mela, C.F. and Neslin, S.A., 2008. Customer channel migration. Journal of Marketing Research, 45(1), pp.60-76.
5. Bailey, J.P., 1998. Intermediation and electronic markets: Aggregation and pricing in Internet commerce (Doctoral dissertation, MIT, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science).
6. Bakos, J.Y., 1997. Reducing buyer search costs: Implications for electronic marketplaces. Management science, 43(12), pp.1676-1692.