第一章 绪论

一 本书的研究背景

近年来，电子商务继续保持高速发展的态势，据市场调研机构eMarketer估计，2018年全球电商零售额达2.5万亿美元，并预计到2020年将增长至4.1万亿美元，线上购物已成为消费者最主要的购物方式之一。而我国的电商规模远大于其他国家，商务部数据显示，2018年我国电商零售额超过9万亿元，同比增长25.4%，对社会消费品零售总额增长的贡献率达到45.2%。电子商务已经成为我国市场交易的重要组成形式，如2018年“双十一购物狂欢节”仅天猫和京东的交易额就达3733亿元。

图1-1 2015～2020年全球电商零售市场交易规模及发展趋势

图1-2 2013～2018年中国电商零售市场交易规模

图1-1展示了2015～2020年全球电商零售市场交易规模及发展趋势，图1-2展示了2013～2018年中国电商零售市场交易规模。根据图1-1和图1-2可以发现，电商零售市场规模持续扩大。随着电商的高速发展，以阿里巴巴、京东、亚马逊等为代表的在线零售商得到飞速发展，其中阿里巴巴和京东一共占有了中国80%的电商市场份额，亚马逊占有了美国70%的电商市场份额。但由于线上购物缺少实物体验，易导致消费者收到的产品与其预期不匹配，造成在线零售商较高的产品退货率（Griffis et al.，2012；Akçay et al.，2013），有研究表明，电商平均退货率达22%（Rao et al.，2014），部分产品退货率甚至高达35%，给在线零售商造成巨大损失（Guide et al.，2006）。因此，在运营决策过程中，如何应对消费者退货或缓解产品退货的不利影响成为在线零售商亟待解决的问题，这对于确保和推动在线零售商发展具有重要意义。

面对消费者退货行为以及较高的产品退货率，在线零售商需要及时了解消费者的习惯、需求与消费趋势，调整运营决策，为消费者提供更精准的服务和产品，提高自身绩效水平。与此同时，为缓解较高产品退货率的不利影响，特别是近年来信息技术（特别是互联网和移动互联网）、电子支付手段和第三方物流的日趋完善和广泛运用，除了原有的B2B、B2C、C2C等模式之外，O2O模式受到在线零售商的高度重视，其将O2O视为未来重要的发展战略。例如，阿里巴巴组建了O2O事业群，将O2O提升至集团战略层面，提出了“千军万马”和“四通八达”的O2O战略构想；京东成立了O2O事业部，将O2O作为其未来的重点发展战略；亚马逊在美国和英国也有相应的O2O实践，如推出自助包裹储物柜Amazon Locker和Amazon Hub、开辟线下实体店Amazon-4 star等。

在线零售商运营决策的调整和O2O模式的选择，改变了消费者的消费需求和习惯、在线零售商的渠道结构和运作流程（Blom et al.，2017），使得在线零售商的决策过程及其与供应链其他成员企业之间的竞合博弈关系变得更为复杂。不同企业间的协同决策难度增大，易导致上下游企业间利益冲突以及供应链系统的决策激励失调。基于此，面对消费者产品购买与退货行为，在线零售商运营过程中需要有效满足消费者在消费场景、消费体验、消费内容等多方面的个性化需求，需要综合考虑渠道偏好、跨渠道购买等对消费者退货行为的影响，需要在线零售商与其他供应链成员企业在需求、服务能力、产品定价、库存、物流配送等方面的高度协同。因此，基于消费者退货行为分析的视角，在线零售商运营决策还存在许多问题亟待研究和解决。

首先，消费者在线上购物时不能对产品有所体验，使得消费者收到的产品有可能与其预期不符，从而导致较高的退货率。在线零售商的价格、促销、退款保证等决策能够在一定程度上刺激需求，但产品销量增加也会导致产品退货量增加；同时，在线零售商在与供应链上游制造商/供应商合作时，其运营决策会影响制造商/供应商的决策，且消费者退货信息为其私有信息，这就使供应链合作激励变得复杂，易导致决策激励失调。由此可见，面对消费者退货行为，在线零售商在调整自身运营决策的过程中，还需要考虑与供应链其他成员企业的利润分配问题。因此，基于消费者退货行为的视角，如何调整定价、促销、退款保证等运营决策是在线零售商亟待解决的问题。

其次，在线零售商引入O2O渠道，通过O2O模式来缓解消费者对产品是否符合其需求的不确定性，此时消费者购买行为会发生变化，并影响在线零售商的运营决策；同时，在线零售商与制造商/供应商之间还会存在不同的主导权结构，这可能会加剧供应链决策激励失调，并导致供应链系统绩效损失。由此可见，O2O渠道引入虽然能在一定程度上缓解消费者退货行为，但也会给在线零售商产品销售过程添加新的环节，这就存在利益分配问题，若在线零售商设计的契约无法达到对其他供应链成员企业的有效激励，O2O模式也会失去其意义。因此，在O2O模式下，在线零售商如何策略性地拓展O2O渠道策略以及调整供应链利润分配机制是需要研究和解决的问题。

最后，考虑在线零售商委托第三方体验店来为消费者提供产品体验服务，体验店的服务水平会影响消费者的购买方式选择，进而影响产品退货率；同时，不仅在线零售商难以观测到体验店提供的体验服务水平，而且体验店的体验服务成本也为其私有信息，道德风险和逆向选择的存在会增加零售商激励契约设计以及激励体验店提高服务水平的难度。此外，消费者需求特征的多样性和差异性加剧了产品需求的不确定性，因而体验店的体验服务也成为进一步提升需求和降低产品退货率的有效途径。因此，如何设计有效的激励机制和加强对体验店服务投入水平的激励，成为O2O模式下在线零售商运营决策中另一个值得研究的问题。

综上所述，本书基于在线零售商视角，以“在线零售商运营决策——基于消费者退货行为的分析”为题，研究在线零售商的运营决策及其对供应链、消费者行为的影响，以期对在线零售商运营管理实践提供理论和方法指导。

二 本书的研究意义

本书针对在线零售商如何增强供应链协同效应和运营效率，以及如何缓解产品退货问题，展开在线零售商定价、退款保证、O2O渠道拓展、合同设计等研究，具有以下研究意义。

（1）基于消费者效用理论来研究在线零售商运营决策问题，为在线零售商运营管理研究提供有效的理论基础和分析框架，丰富和发展现有有关消费者行为、渠道管理等方面的理论。

有关在线零售商运营决策的研究已取得一些成果，较多文献揭示了消费者退货行为对在线零售商决策和绩效的影响，或研究O2O模式对消费者购买行为、企业决策等的影响。本书采用消费者效用理论刻画消费者购买行为、消费者退货行为以及O2O渠道的特征，综合运用博弈论、决策理论、最优化理论等研究在线零售商运营决策问题，不仅可以为在线零售商运营管理研究提供有效的理论基础和分析框架，而且可以丰富和发展现有有关消费者行为、渠道管理等方面的理论。

（2）明确消费者退货行为对在线零售商运营决策的影响，提高在O2O模式下线上、线下渠道协同运营效率，为在线零售商实现更高效的运营管理和渠道协同提供决策参考。

本书的研究来源于实践，是对现实生活中在线零售商运营管理问题的观察和提炼。本书研究形成的模型、理论方法和运作策略对在线零售商减少消费者退货行为以及O2O实践具有指导意义，有利于增强线上、线下渠道融合的互补与协同效应，提升在线零售商的运营绩效；并且，通过对在线零售商与制造商/供应商合作策略、O2O渠道策略等问题的研究，得到了不同主导权结构、不对称信息等现实因素影响下，在线零售商与制造商/供应商之间的合作策略，能为在线零售商渠道整合与协同运营提供指导意见，为O2O渠道整合机制的建立提供系统性建议。

（3）为在线零售商的O2O实践以及线下实体店的转型发展提供理论依据和决策参考。

2015年3月，全国两会政府工作报告明确指出，要把以互联网为载体、线上线下互动的新兴消费搞得红红火火。本书有关在线零售商O2O渠道策略研究的相关理论方法和运作策略，不仅能丰富O2O模式或者O2O供应链的理论内涵，而且还有利于推动在线零售商O2O模式的实施，为在线零售商O2O实践提供参考与理论依据。此外，2015～2016年，国务院办公厅印发《关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》《关于推动实体零售创新转型的意见》等多个文件，明确指出要大力发展线上线下互动，对推动实体店转型，促进商业模式创新，增强经济发展新动力，服务“大众创业、万众创新”具有重要意义；要加快实体零售企业结构调整，创新发展方式，实现跨界融合。本书研究在线零售商与线下体验店之间的合作问题，不仅有利于推动线上线下双方开展战略合作和更好地满足消费者需求，还为推动线下实体店的转型发展提供了理论依据和决策参考。

三 文献评述

根据本书的研究内容，本节将从消费者退货行为和在线零售商运营管理两个方面，综述国内外相关研究现状及发展动态。

1.有关消费者退货行为的研究

近十年来，随着互联网（移动互联网）的快速普及，在线零售商获得快速发展，却也面临着愈加严峻的产品退货问题。Guide等（2006）通过对美国零售市场调查，发现传统零售商的产品退货率在8.1%～8.7%，而在线零售商的产品退货率相比于传统零售商更高；Shulman等（2009）、Chiu等（2011）、Shulman等（2011）认为消费者在购买前对产品不了解，购买后发现产品与其预期不符而导致较高的产品退货率；其中，Shulman等（2011）通过市场调查还发现了电子产品的平均退货率达到19%，甚至部分品类产品退货率高达35%，给在线零售商造成巨大损失；Rao等（2014）认为在线零售市场的平均产品退货率高达22%，但在线零售商通过线下渠道的产品服务能够在一定程度上降低产品退货率；在Rao等（2014）的研究基础上，Crocker和Letizia（2014）认为制造商和传统零售商可以通过产品信息披露策略来缓解消费者退货行为；陈敬贤等（2016）、Xia等（2017）考察了传统零售商如何通过店铺辅助服务来降低产品退货率问题，其中陈敬贤等（2016）研究了竞争性零售商如何通过店铺辅助服务来降低产品退货率，发现产品差异化以及不同消费者的退货行为是影响零售商店铺辅助服务投资的重要影响因素；Xia等（2017）基于供应链背景，研究了传统零售商提供店铺辅助服务的可行条件，以及店铺辅助服务对制造商定价和直销渠道入侵的影响；Shang等（2019）通过进一步实证分析，认为传统零售商通过提高服务水平能够达到降低产品退货率的目的；Wang等（2019）通过分析消费者退货行为与产品退货价格、产品订货量之间的影响关系，认为在一定条件下，调整产品订货价格能降低产品退货率。上述文献均认为消费者退货行为会对零售商造成不利影响，而零售商也有动机通过提供不同服务来降低产品退货率，但大多研究的是传统零售商。

随着研究的深入，越来越多的学者开始关注消费者退货行为对企业或者供应链定价、利润的影响。例如，Alptekinoğlu和Grasas（2014）研究了消费者退货行为和产品退货政策对零售商产品品类选择决策的影响；陈崇萍和陈志祥（2016）采用退货担保期权来研究不同退货策略的价值，研究了销售商最优定价与退货担保期权价格决策问题；Shang等（2017）考虑零售商的不同退货政策，研究了消费者退货对零售商定价策略和利润的影响；Wang等（2017）构建了报童模型来考察消费者退货的影响问题，研究了消费者退货对供应商和销售商定价、订货决策的影响；在此基础上，Wang等（2019）研究了消费者退货对供应商合同设计和销售商退货政策的影响；Lee和Rhee（2018）考虑退货产品可以进行二次销售，研究了零售商最优退货及退货产品二次销售策略；金亮和郝冠淞（2018）考虑消费者退货行为，研究了在线零售商承担企业社会责任对产品定价和促销策略的影响；何莹莹和郭春香（2018）、ülkü和Gürler（2018）、王宣涛等（2019）、周振红等（2019）还考虑了消费者策略性购买行为，研究了消费者退货对零售商决策和绩效的影响；上述有关消费者退货行为影响的文献，考虑的均为市场完全垄断情形。在竞争市场情形下，Balakrishnan等（2014）、Letizia等（2018）均考虑了线上和线下渠道竞争因素，其中Balakrishnan等（2014）研究了竞争性零售商的产品定价问题；Letizia等（2018）通过比较不同渠道结构情形下的供应链均衡解，研究了消费者退货对制造商渠道选择的影响；Chen等（2018）针对由两个差异化竞争零售商组成的寡头垄断市场，结合零售商的定价主导权研究了消费者退货对产品定价决策的影响。此外，还有部分学者综合考虑季节性或易腐产品（Hu et al.，2019；Fu et al.，2019）、随机需求（樊双蛟、王旭坪，2019）、承诺到货期（赵思思等，2019），来考察消费者退货行为的影响。

上述有关消费者退货行为的研究，大多结合其他因素，如市场竞争、随机需求、消费者策略性购买行为、退货产品二次销售等，来考察消费者退货行为对企业或者供应链决策和绩效的影响。然而，大多数文献的研究对象为传统零售商，仅少数学者以在线零售商为研究对象，但其研究的是消费者退货行为的影响。不同的是，本书除了考察消费者退货行为对在线零售商及其上游制造商的定价、产品退货率以及绩效的影响之外，还考虑了企业社会责任、不对称信息等现实因素，考察在线零售商运营决策问题。

2.有关在线零售商运营决策的研究

在有关在线零售商运营决策研究方面，根据本书的研究内容，以下将从退货策略选择和O2O模式等两个方面进行综述。

（1）有关退货策略选择的研究。在已有关于在线零售商退货策略选择的文献中，大多数学者结合不同影响因素来研究在线零售商退货选择，以及不同退货策略对在线零售商决策和绩效的影响问题。Altug和Aydinliyim（2016）考虑消费者策略性购买行为以及产品退货行为，研究了在线零售商的最优产品退款决策及其对延期采购决策的影响问题；李建斌和李赟（2016）研究了在线零售商无理由退货政策下的产品定价策略，认为产品质量水平、退货产品残值以及消费者退货成本均会影响在线零售商的利润水平；黄宗盛等（2016）、Chen和Chen（2017）均考虑由一个在线零售商和一个传统零售商组成的差异化竞争市场，研究了竞争环境下的退款保证策略选择问题，且通过对比分析了单、双渠道下退款保证策略对竞争性零售商最优定价决策及利润的影响；张旭梅等（2018）考虑在线零售商向消费者提供退款保证服务，研究了在线零售商定价策略与制造商批发合同设计问题；李淑梅等（2018）针对消费者在线上购买产品过程中的退货行为，研究了在线零售商最优定价与退款保证策略；Li等（2018）考虑一种产品同时通过线上渠道和线下渠道销往市场，研究了退款保证策略选择以及产品歧视定价问题；罗美玲等（2019）考虑了多渠道背景下消费者跨渠道购买行为，研究了零售商提供跨渠道退货服务的可行条件及其对市场均衡的影响。上述有关在线零售商退货策略选择的问题，较多地基于消费者行为研究在线零售商退款保证策略的影响。

此外，还有较多学者以传统零售商为研究对象，如Mann和Wissink（1990）认为退款保证可以降低消费者购买风险，在消费者对产品不满意时获得全额退款；Davis等（1998）较早研究了退款保证对消费者购买行为的影响；McWilliams（2012）在Davis等（1998）研究基础上，考虑寡头垄断情形，认为退款保证有利于低质量企业利润水平的提高，但对于高质量企业不一定有利；Xu等（2015）针对由制造商和零售商组成的供应链，研究了不同退货策略下供应链协调问题；Hsiao和Chen（2015）认为零售商在一定条件下拒绝消费者退货，反而能提升利润水平；Akçay等（2013）研究了退款保证对零售商最优定价与订货决策的影响；Huang和Feng（2020）针对由制造商和零售商组成的二级供应链，研究了零售商退款保证策略选择及其对产品定价决策的影响问题。上述研究主要聚焦于企业是否应该向消费者提供退款保证服务及其对消费者购买行为和企业绩效的影响等方面。

（2）有关O2O模式的研究。随着企业的O2O实践，其模式也在不断创新发展，“线上购买，线下消费”作为早期O2O的主要形式，以餐饮/住宿、电影/演出、美容洗护、休闲娱乐等团购网站为代表（Wu et al.，2015；刘伟等，2016；He et al.，2016；Bhardwaj and Sajeesh，2017）。而在在线零售商O2O实践中，以“线下体验，线上购买”O2O和“线上购买，线下取货”O2O两种形式为主（Bell et al.，2014），见表1-1。其中，在“线下体验，线上购买”O2O模式中，在线零售商通过开辟线下体验店（即引入线下体验渠道）来展示其线上渠道销售的产品，体验店不设库存，消费者先在线下享受产品或服务体验，然后再将消费者引导至线上渠道进行交易（Bell et al.，2018）。在“线上购买，线下取货”O2O模式中，在线零售商通过引入“线上购买，线下取货”（Buy-Online-and-Pickup-in-Store，BOPS）渠道来为消费者提供便捷的线下取货服务，消费者在线上下单购买产品后，在线零售商将订单配送到网点（取货点），消费者再到网点取货，其中网点包括便利店、其他门店或自助取货柜等形式（Gallino and Moreno，2017）。

表1-1 两种主要O2O形式特点

在“线下体验，线上购买”O2O模式中，在线零售商在体验店展示产品，不设库存，仅供消费者体验，已有相关研究主要聚焦于该模式对消费者行为、在线零售商决策和利润的影响。例如，Bell等（2014）基于男士服装电商Bonobos和眼镜电商Warby Parker“线下体验，线上购买”O2O模式的案例分析，考察了该模式对消费者购买行为、产品退货率以及在线零售商利润的影响；在此基础上，Bell等（2015）进一步根据Warby Parker引入体验渠道前后的运营数据，实证分析了“线下体验，线上购买”O2O模式的价值，证明了体验渠道的引入能够提升线上渠道的产品销售量并降低产品退货率；但Chopra（2016）通过对Bonobos“线下体验，线上购买”O2O模式的分析，认为在线零售商在引入体验渠道时，也需要考虑体验渠道运营成本的影响。上述关于“线下体验，线上购买”O2O模式的文献均为描述性研究或实证研究。随着研究的深入，逐渐有学者开始构建数理模型来研究“线下体验，线上购买”O2O模式相关问题，金亮等（2017）考虑在线零售商通过第三方体验店来为消费者提供产品体验服务，研究了在线零售商与体验店之间的合作激励问题，认为在线零售商可以根据体验店运营成本策略性地设计佣金契约；在此基础上，金亮等（2017）进一步考虑消费者在体验产品时可能发生的额外购买行为，研究了在交叉销售信息不对称情形下的佣金契约设计问题，认为交叉销售在一定条件下能够部分替代佣金契约的激励作用；Gao和Su（2017）通过比较引入体验渠道、开辟线上虚拟展厅、披露线下库存信息三种产品信息传递机制下的消费者购买行为以及线下渠道库存水平，发现体验渠道策略会导致缺货风险增大。上述关于“线下体验，线上购买”O2O模式的文献揭示了该模式的特征，或者考虑不同因素来研究该模式的影响。

在“线上购买，线下取货”O2O模式中，在线零售商将线上订单配送到线下网点（或取货点），然后消费者再到网点取货，已有相关研究主要从该模式对消费者行为、企业决策和利润等方面的影响展开。例如，Cao等（2016）考虑消费者对产品估值的异质性，研究了“线上购买，线下取货”O2O模式对产品需求、零售商最优定价决策和利润的影响；Gao和Su（2017）考虑消费者产品购买成本和产品库存成本因素，研究了全渠道零售背景下BOPS渠道策略对零售商最优库存决策和利润的影响；Gallino等（2017）同样考虑产品库存问题，认为在“线上购买，线下取货”O2O模式下，零售商需要提高安全库存水平；Vyt等（2017）针对英国和法国的“线上购买，线下取货”O2O实践，实证分析了食品杂货店作为线下取货点的价值；Jin等（2018）从传统零售商视角，考虑传统零售商为消费者的线上订单提供线下取货服务，研究了BOPS渠道策略对传统零售商最优定价与订货决策的影响。上述文献侧重于从消费者角度来研究“线上购买，线下取货”O2O模式的价值或影响，但未涉及线上、线下渠道整合问题。与Jin等（2018）类似，刘咏梅等（2018）也从传统零售商视角，研究了供应链背景下BOPS渠道策略对制造商和传统零售商最优决策和利润的影响；Shi等（2018）综合考虑产品预售和消费者退货等因素，认为在一定条件下BOPS渠道策略有利于提升零售商的利润水平；Akturk等（2018）在全渠道零售背景下，实证分析了BOPS渠道策略对产品销售数量和退货数量的影响；范辰等（2018）考虑开辟了BOPS渠道的零售商与上游制造商的不同主导权结构、渠道竞争等因素，研究了供应链定价与服务合作问题；Niu等（2019）、MacCarthy等（2019）均针对产品订单物流配送问题展开了研究，其中Niu等（2019）研究了线上产品订单物流配送成本对“线上购买，线下取货”O2O模式价值的影响；MacCarthy等（2019）研究了“线上购买，线下取货”O2O模式对线上产品订单物流配送效率的影响。上述文献从不同视角或结合不同影响因素研究了“线上购买，线下取货”O2O模式中的产品定价、库存、配送等问题，但均未涉及线上、线下渠道整合问题。

3.文献评述

根据上述文献综述，现有关于消费者退货行为和退货策略选择的研究，研究对象大多为传统零售商，仅较少学者结合不同影响因素来研究消费者退货对在线零售商决策和绩效的影响，或者考察在线零售商退货策略选择问题。其中，在有关退货策略选择的研究中，较多学者聚焦于企业是否应该向消费者提供退款保证，以及退款保证对消费者购买行为、在线零售商决策的影响，这也是本书所要研究的内容。但不同的是，本书结合消费者理性预期假设来构建消费者预期效用函数，基于消费者退货行为和供应链的视角，研究在线零售商退款保证策略选择及其对消费者剩余、O2O供应链合同设计的影响。

在有关O2O模式的研究中，较多学者基于不同行业背景或结合不同影响因素来研究O2O模式对消费者行为、企业决策和利润等方面的影响。其中，在关于“线下体验，线上购买”O2O模式的文献中，较多学者研究的是消费者“线下体验，线上购买”行为对企业决策和利润的影响，仅部分学者针对“线下体验，线上购买”O2O模式，研究了该模式对消费者行为、在线零售商决策和利润的影响；在上述关于“线上购买，线下取货”O2O模式的文献中，大部分研究都发现了“线上购买，线下取货”O2O模式会影响消费者的渠道选择和零售商的决策，但考虑的都是零售商自建线下渠道并销售产品的情形，或者研究对象为传统零售商。不同的是，本书基于消费者退货行为的视角，研究在线零售商是否应该引入体验渠道，应该何时引入体验渠道还尚待研究；并且，O2O模式下体验渠道策略如何影响消费者购买行为、消费者剩余、在线零售商决策和利润，以及在线零售商如何整合线上、线下渠道等问题还需要进一步研究。

四 本书的研究内容与研究框架

在综合分析与消费者退货行为、在线零售商运营管理等相关文献的基础上，本书从消费者退货行为分析的视角，研究在线零售商的运营决策问题。全书分为八章，主要内容如下。

第一章，绪论。主要介绍本书的研究背景，提出本书需要解决的核心问题；通过分析和综述研究现状，阐述本书的具体研究内容。

第二章，基于消费者退货行为的在线零售商定价策略。随着在线零售市场规模的扩大，在线零售商所面临的产品退货问题也愈加严峻。当消费者购买到不符合其需求或者不满意的产品时，会发生产品退货行为，这不仅会给消费者带来额外的退货成本，而且还会给在线零售商及其上游制造商带来退货损失，进而影响产品定价策略并可能导致供应双方企业的决策激励失调。针对这一问题，本章根据消费者理性预期假设和效用理论，构建消费者预期效用函数和产品需求函数，建立不同消费者退货情形下的两阶段动态博弈模型；通过模型求解，分析消费者退货行为对在线零售商及其上游制造商的定价策略、利润的影响，考察了在线零售商向消费者提供退款保证的价值及影响。

第三章，退款保证下在线零售商定价与合同设计。面对可能存在的消费者退货行为，在线零售商向消费者提供退款保证服务，即对消费者退货提供全额退款。但此时消费者退货行为也会给消费者、在线零售商以及制造商造成损失，且消费者直接将产品退回在线零售商，因而消费者退货信息为在线零售商的私有信息，这也加大了在线零售商和制造商合作的难度和复杂程度，影响整个供应链的绩效。针对这一问题，本章分别构建了消费者退货成本信息对称和不对称下的博弈模型，研究在线零售商最优定价与制造商最优批发合同设计；进而分析不对称信息对供应链均衡的影响，以及在线零售商与制造商之间的信息共享谈判，考察退款保证对在线零售商定价策略和消费者剩余的影响。

第四章，退款保证下在线零售商O2O渠道策略。在第三章研究基础上，再考虑在线零售商引入O2O渠道来缓解消费者对产品的不确定性，即消费者还可以选择在购买前到体验渠道体验产品。此时，O2O渠道的引入改变了消费者的消费需求和习惯、供应链的渠道结构和运作流程，由此可能导致供应链的决策激励失调。针对这一问题，本章构建不同消费者购买行为下的期望效用函数，分别建立单渠道策略和O2O渠道策略下的供应链博弈模型，研究在线零售商最优产品定价与O2O渠道策略选择问题。通过模型求解，分析在线零售商是否应该引入O2O渠道，考察O2O渠道策略对消费者剩余、制造商和在线零售商利润水平的影响。

第五章，不同主导权对在线零售商O2O渠道策略的影响。在第四章研究基础上，再考虑O2O供应链中可能存在的不同主导权结构，即供应链成员企业往往会因拥有不同资源而存在不同的主导权结构，这进一步加剧了供应链决策激励失调的可能性，并导致供应链系统绩效损失。针对这一问题，本章考虑可能存在的消费者退货行为，以及在线零售商引入O2O渠道为消费者提供产品体验，基于不同供应链主导权，分别构建单渠道策略和O2O渠道策略下的供应链博弈模型，研究在线零售商和制造商的最优定价决策。通过模型求解，分析单渠道策略下退款保证对供应链均衡的影响，考察O2O渠道的引入和不同主导权对供应链均衡和消费者剩余的影响。

第六章，在线零售商与体验店佣金契约设计。考虑在线零售商与第三方体验店合作，共同为消费者提供产品体验服务。然而，在线零售商与体验店合作过程中，体验店提供的体验服务努力水平及服务成本均为其私有信息，双重信息不对称的存在使线上线下合作激励变得困难，且容易导致激励契约的激励不相容。针对这一问题，本章构建考虑消费者异质性偏好的线上渠道与体验渠道的消费者期望效用函数，得到线上和线下渠道产品需求；考虑服务投入水平为体验店私有信息，建立不对称信息下的线下到线上O2O供应链服务合作决策模型；研究逆向选择和道德风险并存情形下的零售商激励机制设计问题，分析体验店对异质性消费者购买行为和零售商利润的影响，考察零售商与体验店之间的信息共享谈判。

第七章，不对称信息下在线零售商线上推荐策略。在第六章研究的基础上，再考虑在线零售商向消费者推荐产品或者服务，吸引消费者购买产品或到体验店体验产品。但在线零售商与体验店合作过程中，道德风险和逆向选择会导致线上、线下渠道合作激励变得困难和系统激励失调，且在线零售商的线上推荐与体验店的体验服务之间存在部分替代关系，这进一步加剧了O2O供应链激励不相容的可能性。针对这一问题，以在线零售商为委托方、体验店为代理方，分别构建不同线上推荐情形下的委托代理模型，研究逆向选择与道德风险并存情况下的最优线上推荐策略与佣金契约设计问题。继而考察不对称信息与线上推荐对在线零售商、体验店以及O2O供应链系统利润的影响。

第八章，主要结论和管理启示。在总结本书主要工作以及研究结论的基础上，结合在线零售商运营管理实践，指出本书研究结论的管理启示。同时，本书通过理论研究，从消费者退货行为视角，为提升在线零售商多渠道协调运营效率，实现更高效的渠道协同提供决策参考和系统性建议。

根据上述主要研究内容，本书的研究框架如图1-3所示。首先，在第一章，提出本书所要解决的问题，综述已有相关研究；其次，在本书的理论分析与模型构建部分，其中第二章和第三章主要研究消费者退货行为对在线零售商定价、促销等决策的影响，第四章和第五章主要研究在线零售商是否应该引入O2O渠道以及O2O渠道策略对消费者行为、在线零售商决策和绩效的影响，第六章和第七章主要研究O2O模式下在线零售商与线下体验店之间的合作激励问题；最后，在第八章，总结本书研究结论，并凝练相关管理启示。

图1-3 研究框架

五 本书的特色与创新之处

本书的主要特色是研究问题来源于现实，通过对现实生活中消费者行为、在线零售商O2O实践及典型案例分析，将其提炼为科学问题，基于消费者退货行为分析的视角，开展在线零售商运营决策研究。本书综合运用博弈论、运筹学、理性预期、消费者效用等理论和方法，考虑电商背景下消费者需求和习惯、渠道结构和运作流程的变化，通过建立量化模型进行深入分析和研究，设计出具有可执行性的在线零售商运营策略及供应链合作机制。本书在以下三个方面具有显著的特色与创新。

（1）基于消费者退货行为的在线零售商定价与退款保证策略，以及退款保证对消费者购买行为和在线零售商定价决策的影响。

目前，已有有关消费者退货行为的研究多以传统零售商为研究对象，研究消费者退货行为下在线零售商运营决策的文献非常少。本书首先考察了消费者退货行为对在线零售商和制造商定价策略的影响，以及产品退货损失对在线零售商绩效的影响；然后，针对消费者退货行为，研究在线零售商的退款保证策略选择问题，并分析退款保证策略的价值。本书的特色和创新之处体现在以下方面：第一，基于理性预期理论和消费者效用理论刻画出消费者线上购买行为及其与线下渠道购买行为的差异性，分析产品退货对消费者购买行为的影响；第二，构建不同情形下在线零售商主导的博弈模型或优化模型，考察消费者退货行为对在线零售商定价、促销等决策的影响，求解在线零售商向消费者提供退款保证服务的可行条件，进而通过理论模型、数值算例等方法分析退款保证对消费者购买行为、在线零售商决策和绩效的影响。

（2）退款保证下在线零售商O2O渠道策略，以及考虑消费者退货行为的在线零售商与制造商之间的合作机制。

有关O2O模式的研究以描述性研究、案例研究、实证研究为主，对数理模型的研究非常少，并且，已有研究主要聚焦于O2O渠道的引入对消费者购买行为和传统零售商绩效影响等方面，鲜有研究在线零售商O2O渠道策略问题。本书考虑在线零售商引入O2O渠道（即线下体验渠道）展示在线零售商销售的产品，供消费者体验，研究在线零售商引入O2O渠道的条件及其对消费者购买行为、产品退货率以及供应链成员企业绩效的影响。本书的特色和创新之处体现在以下两方面。第一，基于消费者效用理论刻画出体验渠道的特征及其与线上渠道的差异性，分析O2O渠道的引入对消费者购买行为和产品退货率的影响。第二，基于O2O供应链上下游各参与企业的相互关系，运用建模与量化的研究方法，提出在线零售商引入O2O渠道的具体条件，进而通过理论模型、数值算例等进行分析，考察O2O渠道和不同主导权对在线零售商运营决策的影响。

（3）不对称信息下在线零售商与第三方体验店之间的合作激励问题，以及在线零售商的最优佣金契约设计。

有关线下实体店/体验店与在线零售商合作的文献主要为制造商双渠道供应链方面的研究，只有少量文献涉及实体店/体验店能够提供体验服务的情形。本书针对由在线零售商与体验店组成的“线下体验，线上购买”O2O供应链，其中体验店可以通过加大投入来提高体验服务水平，且体验店体验服务努力水平和服务成本均为其私有信息，研究道德风险和逆向选择下在线零售商佣金契约设计问题。本书的特色和创新之处体现在以下方面：第一，考虑现实中在线零售商与第三方体验店合作提供线下体验服务情形，基于消费者退货行为分析，建立了受消费者退货和产品价格影响的消费者预期效用函数和产品需求函数，考察消费者渠道选择及其在体验渠道的购买行为；第二，设计双重信息不对称下的佣金契约，分析在线零售商与体验店间不对称信息的价值，以及二者之间的信息共享谈判。