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水平差异化服务的战略定价与转换成本:云计算的定价模型。
理论背景
什么是云计算?
云计算作为一种实用工具，其背后的理论可以追溯到大型计算机的诞生，计算时间在多个用户和终端之间共享。云计算使用基于互联网和其他现代虚拟化技术，将不同地理位置的电脑集群合并成一个单独的计算实体[23]。云计算的基本服务包括软件作为服务(SaaS)、平台作为服务(PaaS)或基础设施作为服务(IaaS)[25,31]。这些服务可在智能手机和个人电脑等一系列设备上为客户和业务实体提供。SaaS用于各种社会应用程序。例如可以用来发电子邮件和召开会议的Office 365。由于这些应用程序是在云中运行的，所以不需要在本地硬件上安装和维护它们。PaaS提供了操作系统和/或服务器功能，限制了购买和维护软件和昂贵硬件的需求。一个著名的PaaS产品是微软Azure。最后，作为服务的基础设施(IaaS)由可用作实用程序的虚拟机组成。如果需求激增，企业可以通过IaaS云提供商自动或手动地部署额外的机器容量。IaaS的主要参与者是AWS，其次是谷歌计算和微软Azure[12, 24]。
综上所述，“云”是为企业和机构创新服务的现代方法。这是一种最新的服务创新方法，所以它不仅仅是作为效用计算的一部分的信息技术削减成本的工具[11]。
云计算定价和市场的新颖性是什么?
云计算是一个处于起步阶段的动态市场。行业领袖AWS创立于2006年，其他大多数公司也紧随其后。在无处不在的宽带网络连接之前，这个行业在技术上是不可行的。随着时间的推移，硬件成本不断降低，云服务定价也随之降低。亚马逊是目前的市场领先者，而谷歌、微软和IBM是云计算行业的其他主要竞争对手[12,23]。这导致了我们不对称的市场假设，因为基础设施层至少是由AWS主导的。
在云技术中有不同的技术标准，一旦用户开始使用云计算程序的服务，转换就成为了他们的关注点。例如，AWS使用专有的加密技术[2]，这将延迟数据传输到其他云提供商。有人认为，转换成本阻碍了竞争[20,28]，但这是云计算的现实。转换成本不仅限于技术壁垒。一些供应商使用服务合同，而其他供应商则使用互补的操作系统或软件(如微软)来增加设置障碍[23]。
在云市场，客户行为也有很大的不同。无论何时何地，都可以利用云服务来提高云客户的耐心。所有上述的云市场与传统的商品市场的差异，为规范的转换成本模型[5, 20]和转换成本的实证研究[10, 29]提供了一个有趣的扩展。对于数字产品和服务的定价，已经有了一个完善的研究流程[4,5,18,19,21]，但之前的研究都没有捕捉到行为变化的影响或者分析偏离理性的影响。在我们的文献综述中，我们仅能在信息系统领域找到一些研究[9,10,15]，该领域研究信息相关市场的转换成本。由Heide和Weiss[15]撰写的最古老的论文是一项实证研究,研究工作站市场的交换行为。利用一个连续的logit模型，他们发现哪些个体的前因改变了考虑和实际的交换行为。后来，Chen等[9,10]试图测量转换成本，更准确地预测转换行为，并研究了开放标准对转换成本的影响。我们无法确定任何关于在云计算行业中研究转换成本作用的文献。本研究也通过对当代问题的研究，对文献进行了研究。
本研究旨在回答的主要问题是:为什么云服务行业的价格竞争激烈，以及水平分化?我们可以通过分析方法来预测这个行业的未来吗?最重要的是，我们能否确定云计算服务提供商是否存在一种可能的战略定价方案，以在这场竞争中生存?在本研究中，我们回答上述问题，并解释云计算行业参与者使用程式化模型确定其价格的过程。
模型
考虑到上一节提到的所有上述变动，我们开发并呈现了一个两周期的Hotelling模型[16]，该模型的市场份额不对称。我们用这个模型来研究价格和市场份额如何随着时间的推移而改变，并解释为什么主导玩家(在我们的例子中是AWS)在价格战争中有正当的理由，尽管它占据着主导市场份额。
我们在表1中总结了本文使用的符号。
我们考虑由两家公司(a和b)服务的云计算市场
初始市场份额不对称(qa;qb)。a公司以a为主。
大的市场份额:
0 二 qb lt; 0:5 lt; qa 二 1:
0 0
这不仅是当今云计算市场的一个更现实的表现，它还涵盖了更广泛的可能场景，而不是一个拥有同等市场份额的双头垄断。
我们假设，在上述市场设置中，a和b之间的客户连续分布是一致的。这种水平的差异是由于云计算的固有特性(如客户的品味、操作的易用性、可配置性、兼容性和安全性感知)而不是物理位置。此外，在实践性访谈中，我们发现云计算服务客户在他们的品牌偏好中是异质的。简而言之，前面提到的公司之间的客户统一分布代表的是异质性，而不是物理位置。
用户拥有u，这是他们理想云计算服务的一个常数，并且与他们的理想点的距离成正比。二度系数反映的是根据客户从购买a公司或b公司的距离使用云服务而产生的效用的边际变化。由于从一个公司转到另一个公司，客户需要承担额外的成本。术语sa表示客户从a公司转过来的总成本。
表1
术语 定义
U 客户服务的效用。
J 公司指数:j 2 fa;bg
T 时段消费:t 2 f0;1;2 g
S 顾客的转换成本公司:年代,Ufrac12;0;theta;
E 网络对客户效用的影响。
Delta; 指数折扣因素:0 lt;delta;lt; 1
H 双曲折扣参数:h gt; 0。
Alpha; 负效用的因素
图1
图1所示。初始条件的说明。
客户类型不会随着时间的推移而改变，但客户的转换成本在0和之间是均匀分布的，在这里，是转换成本的上限。
a公司和b公司在这两个时期都进行价格竞争。价格同时宣布后，他们观察数量卖出(q)，这也代表了两家公司的市场份额。
案例1:基本模型
我们考虑了两家公司的两期定价游戏。价格pj代表的是j公司在t时期的价格。客户根据其实用程序进行购买决策。术语xj是客户从j公司购买服务的距离。此外，术语sa表示从firma转换而产生的任何费用。初始图如图1所示。
第二阶段a公司的无差异客户的净效用可以描述为:
u - alpha;xa - pa frac14; u - alpha;eth;1 - xaTHORN; - pb - sa(1)
2 2
冷漠的客户决定a公司和b公司的新市场份额。
在第二阶段结束时。
我们使用逆向归纳来找到均衡价格和卖出的数量来代表市场份额。首先，我们从第二阶段的解决方案开始，然后我们解决了第一个时期利润最大化的问题。找到卖出的均衡价格和数量。如表1所示，qj表示j公司在t时期销售的数量。这些数学推导是在附录中给出的。
a公司和b公司在第2期结束时的市场占有率为:
这些销量公式背后的理由包括:市场份额的增加直接取决于一家公司在多大程度上降低了竞争对手的价格。我们的模型还捕捉到了市场份额与转换成本和价格差异的关系。正如所料,
0.60
0.55
0.50
0.45
0.40
0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
图2。第二期销售的单位，按原单位销售。
(3)式(3)表明，第二阶段市场份额随着价差的增加而增加，并随着转换成本的降低而降低。
第一节课上的反应平衡利润(pi;a丰,pi;b丰)可以找到的函数1初始数量出售和转换成本(数学的中间步骤)。
在附录中提供了相关的衍生工具:
定理1:存在一个最大收益的解决方案，对于a公司和b公司都有合理的定价策略。这是一种独特的均衡，在这种均衡中，a公司和b公司追求理性策略，而客户则在均衡中购买。
云计算行业的公司认为市场份额是关键绩效指标之一。显然，a公司和b公司的最终市场份额取决于最初的销售单位，但有趣的是，不管最初的价值如何，它们会随着时间的推移而相互融合。
图2表示第二阶段售出的单位与售出的初始单位之间的关系。注意,qa=0:5由于不对称假设市场份额。
总而言之，市场领导者失去了它的份额，而较小的公司随着时间的推移获得了更大的市场份额。这个事实可以解释云计算市场掠夺性定价背后的原理。最终，追随者公司在市场份额方面赶上了市场领先者。
第1a号提案:a公司和b公司的市场份额随着时间的推移而减少。
定价决策是公司的另一个重要考虑因素。云计算行业是一个相对较新的行业，定价是行业参与者最关心的问题。因此，我们也有兴趣决定价格如何随转换成本的价值变化。
我们知道a公司的第二周期均衡价格。
因此，我们可以替代销售的单位，并找到一个价格公式。
转换成本和最初销售单位的条款:
因为它很容易显示:
这意味着当转换成本降低时，价格会随之降低。这进一步解释了我们最初的问题:为什么云计算的市场领导者会随着时间的推移而降低价格。这个结果对于b公司是成立的:云行业的几个因素影响了转换成本。首先，随着时间的推移，标准出现了，云提供商失去了他们的专利技术的竞争优势。其次，提供更好的技术和更快的通信的服务可以降低客户的转换成本。最后，改进和培训都解决了安全性和连接性问题。简而言之，价格随着客户的转换成本而下降。
第1b号提案:转换成本增加均衡价格。
然而，这并不意味着随着时间的推移，云计算行业将变成一个完全竞争的商品市场。公司可以发明新的方法来增加客户的转换成本。例如，亚马逊的声誉造成了事实上的障碍。此外，他们的专有加密创建了一个附加层。
具有转换成本的竞争行为可能看起来是串通的[20]。事实上，我们的解决方案显示，a公司的市场份额将会减少。
b公司在第二阶段的增长。然而，如果转换成本不高，价格下降的趋势会减轻客户的担忧。
案例2:定价与时间不一致的客户。
基于互联网的数字产品和服务改变了顾客的行为[8,17]。随着互联网技术和无线宽带的迅速发展，消费者已经失去了耐心。信息产品无处不在的特性进一步增加了这些客户的不耐烦[30]。在此模型的扩展中，我们包括了具有时间不一致的折扣行为的客户。这些客户表现出的是双曲线贴现行为，而不是理性的指数折现，并有一个常数贴现因子。在本文中，我们将不耐烦的客户称为“时间不一致的折扣”或“双曲线折扣”来识别新的细分市场。
Loewenstein 和 Prelec[22]为时间不一致的客户开发了折现实用新型:
类似于Loewenstein和Prelec的双曲折现公式:h和a是偏差因子。换句话说，它们决定了函数从常数折现中减去多少。此外，h是归一化常数，对应双曲贴现值在t = 1时的指数。
为了简单起见，我们设g=a frac14;[30]。请注意,双曲贴现函数Heth;kTHORN;效用下降速度通常在短期内比长运行。这一特性将向云计算市场引入一个有趣且现实的部分。
在案例2中，客户市场有两个不同的部分。第一种类型是“耐心的顾客”，他们展示的是指数折扣。第二种类型由“不耐烦的顾客”组成，他们表现出高水平的折扣行为。我们用双曲线和指数折扣来解决一个最大化问题，以观察售出的单位(市场份额)和价格的变化。
当云计算服务提供商向客户提供一个清晰的合同时，客户可以看到合同的所有细节。因此，在一段时间内，客户会将价格与他们的公用事业相结合，但客户不会降低转换成本。这是云计算服务的另一个特点，因为通常情况下，当客户采取行动切换时，转换成本就会发生。因此，客户只有折扣合同。
在一段时间内付款。这个的数学推导是在附录中给出的。
a公司与指数折扣客户的均衡价格为:
同样，对于双曲线折扣客户:
D和H分别表示指数和双曲折现因子。这些价格公式背后的原理是:打折行为补偿了价格和转换成本之间的正关系。此外，我们可以比较和对比不同折扣方案的效果:
定价在合理和时间不一致的客户之间不同，各公司可以从识别这些细分中受益。这些定价结果也适用于b公司。
第1b号提案的推论:公司可以向双曲线折扣商收取更高的价格，而不是指数折扣价。时间不一致的折扣行为补偿了转换成本对价格的影响。
当时间不一致且始终如一的客户共存时，企业可以针对特定的客户群体。这可以通过先确定市场研究的具体行为，然后通过定价和其他促销策略来确定这一细分市场。
就销售量而言，我们还可以证明:
这一发现很重要，因为它表明，对于时间不一致的客户（即“类”）而言，所售的数量将比rational客户（指数）更高。这些结果也适用于b公司。这意味着，如果一家竞争对手公司
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