近日，工商管理学院管理科学系教授、博士生导师刘梦麒论文Information Sharing and Personalized Pricing in Online Platforms在国际权威期刊Production and Operations Management发表。
随着大数据技术的兴起，在线平台可以很容易地收集客户信息，进行价格歧视并获取额外利润。与第三方卖家共享客户信息，会增加平台的佣金和信息收入，但卖家会利用客户信息进行个性化定价，加剧了价格竞争，这可能会损害平台自身产品的盈利能力。是否共享信息成为平台尚未解决的战略决策。
该论文采用博弈论模型刻画信息共享与两个企业（平台和卖家）定价策略的交互作用。研究了两个企业采用统一或个性化定价策略的四种基本场景。
研究发现，(1)拥有信息优势并不一定有利于平台。平台并不总是愿意分享信息或者使用个性化定价，卖家并不总是愿意获取信息。(2)当佣金率较高且新消费者比例较低时，平台愿意放弃产品收益让卖家占领整个市场，并且与其共享信息。当信息共享可以产生足够的收益来弥补产品收益的损失时，平台选择放弃产品销售而不在市场中运营，这在以往只考虑产品竞争的平台竞争模型中是不可能的。(3)对于监管者而言，当佣金率较高时，禁止平台与卖家之间的信息共享会增加消费者剩余和社会福利。论文研究结果不仅能为平台设计信息共享和价格歧视策略提供决策参考，同时能为监管机构制定更好的监管政策提供理论依据。
Production and Operations Management期刊在国际管理学界享有极高的学术声誉，属于UT-Dallas 24商学院顶级期刊和Financial Times 50期刊。
刘梦麒为论文共同第一作者，该文章其他合作者为同济大学胡一竑博士，北京理工大学李果教授，同济大学渠胜男博士生。
