“FINTECH - Reshaping the Future of Finance Services”

218 219 很顯然，線上不同商家銷售不同的產品或服務。以餐廳為例，假若一家 餐廳在 Groupon 上以打折來吸引消費者前來光顧。優惠期從今天零時 至一周後止，我們便記錄該餐廳每小時的銷情，因而從 2 萬個商家打折 促銷的過程中，收集到大量信息。 折扣愈大銷量反降 透過這些數據信息，我們首先可以看到打折跟銷售量的相關性。按照 「傳統智慧」，當折扣愈大，促銷的吸引力理論上也應該更大。不過， 我們從數據中發現，折扣愈大，反而降低了銷售量。研究所顯示出的結 果，與「傳統智慧」實在大相逕庭。譬如，有線下實體百貨公司宣佈打 折促銷，最高折扣的貨品以二折發售，即會吸引很多人「瘋狂搶購」， 打折品很快銷售一空。然而，線上的交易，愈高的打折比例，對商家的 銷售量卻產生負面作用，銷量不升反跌。為何如此？ 走筆至此，不妨作一些補充說明，我們考慮到可能有論者提出的「反駁」 論點，於是在研究中，利用其他變量來將之加以消除，以確証我們研究 結果的「可信性」，那些反駁論點譬如，會否因為有商家覺得本身的銷 量不夠大，於是決定用高折扣來促銷，但基於產品的牌子不夠知名，或 產品的質量欠佳，以致影響銷情等。筆者之所以說明這一點，是希望透 過講及一些研究細節，能夠使商家或消費者都可從中得到更多的啟發。 兩個樣本　結論如一 我們把從 Groupon 上蒐集到 180 萬條打折促銷的訊息，分出兩個不同 的樣本。其一是按銷量比較好，譬如在社交平台臉書 (Facebook) 上得 到較好的產品或服務評價，有相當大的銷售對象基礎、亦有更多和地點 良好的銷售點，可起加強促銷作用，這些條件可能對銷量起較好作用； 其二是銷售情況比較差，跟前述樣本商家情況相反的對象，分成兩個樣 本，我們分別加以檢視，這樣做可排除一些可能干擾研究結果的因素， 結果顯示，高折扣對促銷同樣產生負面作用。 換言之，在上述兩個樣本中，有些商家的品牌已具有名氣，而且也進行 過多次發行折扣優惠券(coupon)來吸引買家，另一些商家則有所不如， 但對這兩組商家來說，高折扣率不僅沒有起到促銷作用，反而令銷量下 降。具體來說，譬如，一家餐廳在 Groupon 上打折促銷，其折扣促銷 並不是因為餐廳不夠馳名，或者質素低而需要用更多折扣來吸引顧客， 總而言之，當折扣率愈高，對銷售起負面作用更大的效果相當顯著。 另一方面，消費者可能擔心商家銷量過大而導致自身的福利受到損削， 我們稱之為「擁堵效應」。我們從數據中發現，那些經營餐廳、酒吧等 有一個固定容量 (capacity) 的消費服務，相信會受到「擁堵效應」的 影響。不過，「擁堵效應」對某些貨品或服務並不起作用，譬如海洋公 園，或一些可享用很長時間的折扣優惠券。 但我們的研究發現，高折 扣對這兩類商品或服務的銷量，同樣起到負面影響的作用。 大數據的應用與不足