Buyer and seller value from optional automated bargaining in electronic commerce
本文开发了一个相对于结账价值的模型，旨在证明虽然可选的自动化议价可以为买卖双方创造综合价值，但其净经济效益高度取决于特定的产品情境、政策配置和交互成本，且往往以牺牲买方利益为代价而有利于卖方，或者无法同时使双方获益。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
在在线购物的世界里，长期存在着两种截然不同的购买方式。第一种是标价销售，即卖家为一个商品列出一个固定金额，买家要么支付该金额，要么放弃购买。第二种是讨价还价，即买家和卖家就价格进行博弈，直到双方达成一致。几十年来，经济学家一直在研究这两种系统如何相互作用，探讨允许客户进行谈判究竟是能帮助市场，还是仅仅制造了混乱和时间的浪费。核心问题不仅在于是否达成了交易，还在于谈判行为本身是否比单纯以固定价格购买能为双方创造更多的价值。如果一名顾客为了节省几美元而花费五分钟进行讨价还价，却因此失去了以原价购买该商品的机会，或者如果卖家为那些本来就会支付全价的人降低了价格，那么这个系统实际上是在损失价值。
来自印度比拉理工学院的研究人员 Bankatesh Choudhary 和 Meenakshi Sharma 试图通过构建一个详细的在线商店计算机模拟程序来回答这个问题。他们并没有询问真实的人如何进行谈判；相反，他们创建了一个虚拟市场，由自动化的计算机代理充当卖家，与模拟买家进行谈判。其目标是观察在标准的结账流程中加入一个可选的谈判功能，究竟是会使买家和卖家双方受益，还是仅仅会在两者之间转移资金或导致损失。他们通过对比标准的“立即购买”结账流程与一种买家可以选择先进行谈判的情景来进行测试。他们衡量的不仅是最终价格，还有整个过程：创造了多少新销售、由于降价导致了多少现有销售的流失、有多少交易彻底破裂，以及双方在过程中投入了多少时间和精力。
研究人员发现，答案完全取决于具体的情况和参与者的行为。在一种标准的、平均的情况下，即买家有合理的概率以全价购买时，自动化谈判系统确实可以为双方创造额外价值。在他们的主要测试中，自动化的卖家代理成功地为自己创造了微小的正向收益，并为买家也创造了微小的收益。然而，这种积极的结果并非普遍现象。研究显示，一种让卖家赚得最多的政策，并不一定是让双方总和获利最多的政策。事实上，研究人员测试的最复杂的自动化谈判者（它使用了一种复杂的学习方法来进行决策），实际上比一种更简单、更可预测的基于规则的方法产生的总价值略低。
模拟还展示了事情是如何轻易出错的。当研究人员测试一种“固执”的买家场景——即买家拒绝从最初的低价做出任何让步时——自动化谈判系统导致了卖家的亏损。系统耗费了时间进行谈判，未能达成协议，在此过程中，卖家失去了将商品以原价卖给愿意支付该价格的顾客的机会。同样，当研究人员模拟一群仅仅没有足够动力去支付全价的买家时，谈判过程仍然消耗了他们的时间和精力。尽管谈判有时促成了一笔原本不会发生的交易，但谈判所花费的时间相对于他们获得的微小折扣而言并不划算，这使得买家整体上处于不利地位。
一个关键发现是，讨价还价带来的益处被平均值掩盖了。虽然在最佳情况下整体数据看起来是积极的，但研究人员仔细观察单个产品后发现，只有大约 42% 的特定产品情况实际上同时使买家和卖家受益。对于其他产品，其中一方或另一方是处于亏损状态的。这意味着，对整个商店实施统一的开启讨价还价决策可能会伤害许多顾客和企业自身，即使平均数据看起来不错。研究还计算了买家或卖家在谈判中可以承受的最大时间或精力上限，即在什么程度之前，这笔交易不再值得。他们发现，如果谈判成本过高，或者在谈判失败后回到原价的可能性太低，系统就会崩溃。
研究人员谨慎地指出，这些结果是基于计算机模型，而非现实世界的销售数据。他们利用过去的价格记录和过去的谈判对话记录来构建模拟程序，但买家的具体行为以及他们时间的成本是模型中的假设。他们并未声称发现了新的经济学定律或运行在线商店的完美方法。相反，他们提供了一个思考该问题的清晰框架。他们表明，要了解讨价还价是否有用，企业必须观察其客户和产品的具体细节，而不仅仅是看最终成交的价格。研究结论认为，虽然自动化谈判具有潜力，但它是一个精密的工具，需要仔细的设置。如果一家商店想要提供这项功能，他们必须确保该系统不会浪费那些准备好购买的顾客的时间，并且不会强迫卖家将利润让给那些本来就会支付全价的顾客。该系统的价值不在于技术本身，而在于它如何与特定的用户和产品相匹配。
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