03.01.2018

排隊還是不排隊?側重于傳聞式推理的新模型

HUANG, Tingliang | 陳瀅儒

用電話試圖接通呼叫中心,在自動提款機前排隊…… 這都是日常生活的一部分。但是潛在客戶會如何應對這些情況呢?他們會決定加入排隊的行列嗎?他們會改換到等待時間較短的其他服務供應商嗎?他們做決定的依據是什麼?

不確定性和資訊缺乏往往使等待成為普通客戶的一大難事,而在這些情況下,他們可能會依靠曾用過服務供應商的人提供的傳聞。

Tingliang Huang和陳瀅儒研究客戶使用傳聞或樣本來推斷等待時間的服務系統。研究排隊的傳統方法是假設客戶能估算預期的等待時間,但這是一種假設。為了規避這一點,他們研究了客戶沒有如此全面資訊的服務模型,並設計出新穎的“傳聞推斷”框架,來描述客戶的決策行為。研究發現客戶依據觀測到的傳聞或樣本作出決定;他們往往向以前的客戶詢問體驗如何,然後每個人都依據這一資訊決定是否加入排隊的行列。如果客戶聽說等待時間很短,就會認為自己也不會等待很久,但是如果她獲悉要等很久,可能就會避開這個服務供應商了。

他們的模型考慮的是單一伺服器排隊系統,比如電話中心或訂貨型企業使用的那種系統,客戶先到先得,並在“抵達”(比如親自到達或接通電話等)時,每位元客戶作出是否加入佇列的決定。研究人員得出客戶的“加入概率”,指將會加入佇列客戶的比例。

本研究主要關注客戶傳聞式推理對管理服務系統的意義。基於現有文獻中所用的模型,與所謂“完全理性基準”對比,作者發現採用傳聞式推理的客戶對價格敏感度較低。結果顯示,這種傳聞式推理行為導致某種形式的價格剛性,進而產生新的定價建議,而這在基準中是不會發生的。抵達率較高時,如果服務率超出企業控制能力,追求收入最高的企業可以提高價格,而如果服務率任其掌控時,則可以降低價格。兩種結果都與基準中的公認定價建議相反。他們還證明,採用傳聞推理時,收入最大化和客戶福利最大化導致截然不同的定價策略。

陳瀅儒

Professor
Information Systems, Business Statistics & Operations Management