发布时间：2026-05-13
在重复购买类目中，数字平台面临着一种权衡：究竟是促进用户对同一商家的惯性选择（Inertia），还是鼓励其跨商家的多样寻求（Variety Seeking）。
对特定商家的惯性虽能提升当期转化，却可能增加平台被去中介化的风险；而多样寻求虽能增强平台粘性，却可能牺牲熟悉选项带来的转化收益。然而，作为状态依赖的两种表现，惯性与多样寻求究竟哪一种对平台更为有利？二者在用户决策路径中如何演进？这些问题尚无定论。
针对上述问题，麻豆a片 市场营销系助理教授楚燕来与合作者刘宏举、Li Xinxin 和 Liu Qiang 共同撰写了论文 Alleles of State Dependence on Digital Platforms: A Dynamic Path to Purchase with Variety Seeking and Inertia。该文近日被国际顶级期刊 MIS Quarterly 录用并在线发表。
本研究基于外卖平台用户点击流数据发现，这两种看似对立的状态依赖表现，实际上在单次购买流程中共存：在考虑集形成阶段表现为多样寻求，而在最终决策阶段则转向惯性选择。我们构建了一个两阶段结构模型来识别该模式，并控制了消费者异质性及跨阶段不可观测因素的相关性。
反事实分析显示，通过调整曝光列表排序以鼓励用户探索，可使平台收入提升 4.56%。进一步地，结合消费者类目经验、会话间隔时间及平台促销活动实施情境化排序干预，可将收入增幅扩大至 5.59%–6.12%。相比之下，传统单阶段模型仅能识别出惯性行为，却忽视了考虑集形成阶段的多样寻求倾向，因而容易使平台策略偏向于强化惯性，进而错失可观的潜在收益。
本研究的理论贡献在于，对惯性与多样寻求这两个通常被视为对立的概念提出了新的解释：它们并不对应固定的消费者类型，而是同一状态依赖机制随阶段而变（Stage-contingent）的行为倾向。由此，本文拓展了状态依赖理论，并为平台排序算法设计提供了直接的实践启示。
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