本文關鍵詞：電子商務中面向延遲購買行為的易逝品動態(tài)捆綁策略

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【摘要】：研究電子商務零售中動態(tài)捆綁決策的優(yōu)化問題.延遲購買行為會大大降低易逝品零售商的收益水平,動態(tài)捆綁策略是有效解決延遲購買效應的一種營銷手段,計算復雜性和決策的實時性需求是實施動態(tài)捆綁策略的難點.對此,首先基于延遲購買效用分析提出了易逝品市場需求狀態(tài)模型和動態(tài)捆綁的決策過程模型,并給出了決策過程模型中隨機參數(shù)的估計方法.在此基礎上,根據(jù)問題特點對傳統(tǒng)Q學習算法加以改進,使之適應動態(tài)捆綁策略的優(yōu)化問題.模擬實驗結果表明:1)延遲購買程度越大,動態(tài)捆綁策略對收益的貢獻也越顯著;2)用所提出的改進型Q學習算法求解動態(tài)捆綁策略優(yōu)化問題具有較高的效率和效用.
【作者單位】： 華東理工大學商學院;
【基金】：國家自然科學基金(70871039)
【分類號】：F713.36;F274;F224
【正文快照】： 1引言智能代理技術為電子商務零售企業(yè)實施個性化促銷策略提供了必要條件.Amazon、腸avel-related等電子商務企業(yè)利用智能代理的實時信息處理能力，，實施了一種基于捆綁優(yōu)惠的主動建議式個性化促銷策略，這種促銷策略表現(xiàn)為:智能代理根據(jù)在線客戶當前的購買請求，自動建議其再

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本文編號：1193726