制造商基于网络主播的激励机制研究

顾雨峰

摘要：本文试图运用经济学中相关的营销努力激励原则，构建相应的数学公式模型，分析当前网络主播的能力、营销水平和有效性、以及制造商对于网络直播的投入和产出、与网络主播签订激励合同的相关条款制定等问题。通过模型推导和论证得出“制造商对于高、低水平主播选择确定的最佳比例为6：4”的初步结论，为制造商有效筛选确定网络主播以及合理分配和安排合适的网络主播以取得最大的营销效果提供参考。

关键词：供应链、营销努力、网络主播

一、研究背景和现状问题

随着互联网的迅速发展，平台电商直播已经成为传统制造商和电商企业新的经济战略布局和创造企业价值的新型营销模式。根据中国互联网络信息中心发布的《第44次中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2019年6月，我国网络直播观看用户人数已达到4.33亿，超过了互联网用户总量的一半。2020年的淘宝直播新经济报告显示，淘宝直播用户数量达到4亿，形成了约200亿对粉丝关系，全年成交额突破2000亿。与传统的电商相比，电商直播在产品呈现方式、用户购物体验以及社交属性等多方面都具有明显的优势，其中，电商网络主播形式又占据了较大比例。电商直播的效果、最终转化率、平台用户的忠诚度以及用户通过直接观看直播来获取产品信息等，都与网络主播的营销能力和主观努力密不可分，用户的购买量大小很大程度取决于网络主播的言行。

随着网络主播的爆发式增长，优秀电商主播匮乏且直播营销手段单一、内容同质化严重且主播营销成效差距巨大、企业投入成本高且成交转化率低等等，越来越成为许多制造商关注和亟待得到参考指导的重要问题。

二、研究方向和原理方法

本文试图运用经济学中有关营销激励的原理构建相应的数学公式，分析研究当前网络主播的能力高低、营销的水平成效、制造商的投入产出、激励合同条款的制定等，以期为制造商在海量的网络主播中甄别选择、合理分配安排合适的网络主播以及以合理的比例进行选择和投入激励网络主播以达到最大的营销成效提供参考。

此次研究重点围绕一个包含制造商和网络主播的供应链经济模型展开，研究方向主要是为了解决以下方面的问题：

1、制造商如何拥有识别高水平和低水平主播的能力？ (例如网络主播的受欢迎程度或在市场营销方面的努力)

2、如何设计对比度来为制造商提供合适的网络主播？

3、如何合理分配安排不同层次的主播？（即制造商应该选择多少个高水平主播和低水平主播）

笔者将围绕以上三方面的问题，通过建立和求解数学模型，进行推理论证，对求解部分的结果进行分析、寻找答案，提出合理化建议，解释如何来实现“制造商通过识别和分配来达到最大化销售利润”目标。

三、建立模型和研究推理

在我们研究供应链的整个过程中，可能发生“信息对称”和“信息不对称”的两种情况，因此我们将根据两种情况可能存在两个序列进行论证推理。第一种情况是：当信息对称时，序列将分两步进行。首先是制造商根据网络主播的能力来设计合同（前提是代理已经知晓网络主播的能力是高水平还是低水平），然后直接将合同提供给相应的主播。（如图3.1中所示）

另一种情况是：当信息不对称时，序列将分四步进行。首先，制造商设计两个对应于不同能力的网络主播的合同；其次，制造商让客户选择符合其偏好的合同；然后，网络主播也选择适合其能力或通过对比能使其利润最大化的合同；最后，制造商了解网络主播的能力并决定网络主播销售的分配比例。（如图3.2中所示）

基于以上两种情况，我们建立的市场需求模型如下：

在上述模型中，设定D为市场需求，a为市场的基本需求，p为价格，λ为影响需求弹性系数的激励因子，θ为网络主播的努力水平。由于a在我们讨论的情况中始终保持不变，两个主要的变化因素是p和λθ，价格可以影响需求（市场需求下降而价格上升），网络主播的努力水平决定了所销售的总体金额，从而会反过来影响市场需求。

考虑到上述需求函数，设定制造商和网络主播的利润函数分别是，具体模型公式如下：

上述模型函数中，M代表制造商，A代表主播，π是利润，T是制造商支付给网络主播的固定收入，λθ是网络主播的努力水平，β是分配收入（即共享销售比例）。

我们也可以找到当制造商的利润最大化时的表达式：

在此模型的函数中，是制造商所选择的高水平网络主播的分配百分比。现在我们使用市场分配对比来帮助制造商识别网络主播的能力。当信息不对称时，我们可以发现：

在以上四个函数中，前两个都是激励兼容性约束，在这两个函数中，是网络主播可以从销售中获得的利润，是网络主播在销售努力上所花费的成本（例如，直播团队的组织或网络主播的早期宣传）， 是制造商根据主播的能力给予主播的固定报酬。第一个模型是指高水平网络主播选择相应的高对比所能获得的利润高于选择低对比所能获得的利润，这意味着高水平的网络主播不会隐藏他（她）的能力，以选择不会赚取太多利润的低水平网络主播。而第二种模型则是指低水平网络主播选择相应的低对比所能获得的利润高于选择高对比所能获得的利润，这意味着低水平的网络主播不会隐藏他（她）的能力，以选择不会赚取太多利润的高水平网络直播。后两个功能是参与约束的前提条件，即如果高水平网络主播和低水平网络主播参与对比，则他（她）们的利润都将大于或等于零。

四、模型分析和研究过程

在网络主播能力（包括其努力水平）不对称的情况下，找出制造商所能获得的总利润是本文研究的重点，但由于函数中的许多符号有着不同的参考或意义，而且在表达式中有许多的变量，因此我们首先需要找出这个变量的偏导数，同时保持其他变量的不变（详见函数1）。我们可以得出，其结果是。随后，我们可以通过求解推导（详见函数2）的结果来找到表达式，即的表达式为。

（１）

（２）

现在我们将之前列出的函数中的每一个进行替换，从而消除一个变量，使我们更容易进行以下计算。利用激励兼容性约束（详见函数3），我们可以找到和的表达式（详见函数4）。

（3）

（4）

在得到和后，我们可以将它们替换为利润函数（5），并找到利润（6）。然后利用此结果去找到和的推导（7），再以它们为基础，最终得到和的结果（8）。

（5）

（6）

（7）

（8）

五、研究结论和相关建议

从以上一系列的推导过程中，我们已经发现了和、以及它们和其他变化因素之间的关系。为了使其关系更为明显地表示出来，我们绘制出了相应的关系图（如图5.1所示）。首先，假设变化因子==0.8，==0.5，c==4，p==10（高水平主播的能力大于低水平主播，价格应大于或等于成本）。我们可以得出结论：当高水平网络主播的百分比接近60%时，制造商获得的利润可以最大化，因此制造商分配网络主播的最佳选择是高水平网络主播占60%和低水平网络主播占40%。

本文始终围绕经济模型进行研究讨论，包括如何建立利润函数，以及如何通过使用数学方法计算出每一个变化因素来解决这些函数问题，推理所得出的最终结论可以给制造商现实选择中提供一个比较直观的参考。虽然在现实生活中，网络主播的能力、价格和成本等因素可能与本文中讨论的方向不尽相同，但本文尝试的推理研究也是探索一个对于制造商识别和分配不同能力的网络主播的有效方法，希望可以帮助供应链中的制造商们在信息不对称的情况下，甄别和选择网络主播方面少走弯路。

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作者介绍：

顾雨峰，上海民办位育中学10年级学生，现担任学校高中部学生主席团秘书长、班长。BPA商业全能挑战赛 2022 中国初选站区域综合个人奖金奖并晋级全球总决赛、FBLA未来商业领袖挑战赛 2022 中国初选站区域综合个人奖铜奖并晋级全球总决赛、2021澳大利亚数学思维挑战活动（AMC10）二等奖并获EPQ特别奖学金，2017VEX中国赛上海地区中学生VEX EDR 机器人挑战赛一等奖。

作者喜欢并擅长经济和商业学科，积极关注当下最热门的网红直播现象，作为学校唯一入选“北大元培少年学者”研究项目代表，在北京大学光华管理学院林凯博士的指导下，结合自己跟进了解中国头部网络主播李佳琦等相关直播项目的实战经验，尝试运用经济学相关原理和公式进行推导演算并得出相关参考结论。此文完全基于作者对直播领域实践探索的原创研究，在当下这块领域研究的文章还鲜有看到，相信会对当下火热的网络直播市场带来深入思考和现实参考意义。