探究电子商务市场中向关联卖家的助推：以 Amazon 为例

电子商务市场为全球数以百万计的卖家提供了商业机会。其中一些卖家由于使用市场的附属服务（例如，市场提供的履约和/或配送服务）而与市场存在特殊关系——我们将此类卖家统称为关联卖家。当多个卖家提供销售同一产品时，市场通过以下方式帮助客户选择（某个卖家的）报价：默认报价选择算法；展示每个报价及相应卖家的特征（价格、卖家绩效指标、卖家评级数量等）；最终根据这些特征对卖家进行评估。本文中，我们对上述机制如何在 Amazon 位于印度、美国、德国和法国的四个不同市场中助推客户选择关联卖家进行了端到端的调查。我们发现，在给定明确选择的情况下，客户偏好的报价与算法选择的报价可能存在显著差异。我们指出，Amazon 对不同卖家采用了不同的绩效指标评估政策，这可能使关联卖家受益。例如，这些政策导致关联卖家的实际绩效指标与所展示的绩效指标之间存在显著差异。我们进一步观察到，在客户可见的以卖家为中心的特征中，卖家的评级数量对其决策影响最大，但这可能并不反映卖家的真实服务质量，而是反映了卖家的运营规模，从而隐式地将客户引导至规模较大的关联卖家。此外，当向客户展示不同卖家的修正指标时，他们对关联卖家的偏好几乎减半。