移动商务下人工智能与机器学习驱动的服务产品差异化竞争策略

本文深入探讨了在移动商务环境下，人工智能和机器学习如何驱动服务产品的差异化竞争策略。随着移动手持终端的普及和无线互联网技术的快速发展，消费者在移动商务场景中的行为和需求发生了显著变化，这促使企业必须提供更具个性化的服务产品以满足市场的多元化选择。差异化服务产品不仅有助于企业在激烈的市场竞争中脱颖而出，而且是提升核心竞争力的关键因素。 论文的核心研究集中在两个主要方面：纵向差异化竞争和横向差异化竞争。首先，作者运用博弈论分析了网络外部性在移动商务中的作用。他们构建了一个动态博弈模型，考虑了服务产品市场进入时机与质量水平的关系。研究发现，高质量的服务产品由于网络外部性的存在，具有更高的市场吸引力和盈利潜力，因此建议此类产品优先进入市场，这对于双方来说都是最佳策略。 其次，针对不同市场覆盖率，论文进一步构建了Bertrand价格博弈模型，考虑质量水平的二次成本函数，建议高质量服务产品应快速扩大市场份额，而低质量服务产品则应尽快减小质量差距，以优化竞争策略。这种策略对于维持企业在不同覆盖范围内的竞争优势至关重要。 在横向差异化竞争部分，作者引入了不对称网络外部性概念，探讨了如何最大化服务产品的差异化程度。通过不对称网络外部性，研究者设计了相应的博弈模型，为服务产品的差异化定位提供了决策支持，使得企业在保持纵向差异化的同时，也能在横向竞争中找到独特的市场定位。 这篇论文通过对移动商务环境下的服务产品差异化竞争策略进行深入剖析，为企业在利用人工智能和机器学习技术提升服务质量、制定市场策略以及应对竞争挑战提供了实用的理论指导。研究的实证分析和模型构建对于移动商务企业理解和优化其服务产品差异化策略具有重要的实践价值。