｜导读｜

O2O平台与传统双边平台即存在共性、又有一定特性。从共性角度，已有研究描述的双边用户需求互补、网络效应、价格结构非中性的特征，均是O2O平台研究中不可忽视的关键因素。但从特性角度，O2O平台与传统双边平台又有诸多不同。首先，从实际角度，O2O平台积累的高频海量数据不仅能真实反应用户需求特征、而且交易数据与时间高度相关。其次，从理论角度，O2O平台用户消费决策随机性较强，使得即时补贴、动态调控成为更复杂的管理问题。

本文依托国家自然科学基金重点项目“O2O模式下即时配送服务运作管理的理论与方法”的数据支持，选取百度外卖平台（大连地区）与平台活跃度与补贴相关订单交易数据，分析用户需求特征。结合O2O平台需求的时间序列特征，增强数据驱动的用户需求分析的可解释性，本文采用时间序列与多元回归相结合的带有活跃度与补贴的差分整合移动平均自回归模型(Auto-regressive moving average with external variables, ARIMAX)，拓展了经典时间序列模型只对自身发展预测、缺少其他辅助信息的局限性。并结合O2O平台密切相关的活跃度与补贴密切相关的输入变量，分析了活跃度与补贴对用户需求的影响机理。基于此，结合实际数据与经典文献支撑，在用户消费决策随机框架下刻画用户需求，构建了平台-商家-用户三方参与的博弈模型。重点考察了商家最佳活跃度及平台最佳补贴策略，并从客单转化率、用户需求弹性角度强化分析了实时补贴的调控策略，探究了O2O平台主要运营参数（抽成比例、交叉网络强度）对最佳运营策略的影响。

最终，本文得出如下主要管理启示：

1. 针对用户即时需求特征，及时通过时间序列与多元回归分析相结合技术，捕捉用户即时需求。借助数据识别不同用户消费特征、动态调控补贴策略，进一步引导用户消费决策。

2. 从补贴形式来看，建议发展初期平台的实时补贴投入向提高优惠力度倾斜，而非降低额外成本。

3. 针对平台的交叉网络效应，一方面建议平台通过线下推广、线上营销提高平台影响力，吸引商家入驻平台，以线上规模带动线下消费；另一方面，充分发挥O2O平台商家与用户之间的交叉网络效应总体较强的特点，深度融合线上、线下的服务互动，才能促进O2O平台的良性运营。

4. 针对商家实时交叉网络效应强度，动态调整补贴策略，平台补贴一般应向交叉网络强度较小商家倾斜，鼓励个体商家积累口碑，提升用户对其活跃度的依赖，降低潜在用户流失。

依托典型O2O外卖平台的交易数据，提取了活跃度与补贴相关的解释变量，综合运用时间序列与多元回归分析影响用户需求的关键变量及其与时间相关的消费特征。其中，活跃的商家数量及优惠力度能够显著带动用户需求，且越接近用餐高峰期其正向影响程度越大。揭示了O2O平台商家与用户之间的交叉网络效用及相互影响机理，为O2O平台建模分析提供理论支撑。基于此，结合实际业务与数据建立了用户、商家、平台参与的博弈模型，考察平台的最佳商家活跃度水平及最佳补贴策略，并发现了平台抽成最终伤害了实时客单转化率，进一步探讨了依据交叉网络强度实时调控补贴策略，研究表明，商家的交叉网络强度较大时，平台应将用户弹性控制为缺乏弹性；反之，平台应将用户的弹性控制为富有弹性。

吴志樵，教授，博士生导师。现任辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室主任、东北财经大学管理科学与工程学院党总支书记。主要研究方向为供应链管理、商务分析、供应链金融等。