网络上新产品的最优促销策略

我们提出了一种新方法，用于分析Bass模型中在网络上进行新产品促销的最优策略。对于一般具有M个节点的网络，最优促销是$2^M-1$个非线性耦合边值问题的解。然而，在结构化网络上，方程的数量可降低到可管理的规模，从而便于仿真和分析。这使我们能够洞察网络结构对最优促销的影响。我们发现，最优广告策略会随时间递减，而最优增强同伴效应的策略则从零开始递增，然后递减。在低度网络中，最优策略是优先进行广告而非增强同伴效应，但在高度网络中，这一关系则相反。当规划期为有限时，最优促销将持续到最后一分钟；而对于无限规划期，最优促销则趋于零。最后，短期规划的促销相较于长期规划的促销可实现约一个数量级的利润提升。