01 背景介绍
随着电子商务的发展，传统线下零售商都在尝试激励现有消费者去线上购物，这种从线下（offline）转到线上（online）的营销到底有没有效果却一直没有定论。线上渠道对线下零售商的重要性在过去十年直线上升！沃尔玛（Walmart）、塔吉特（Target）、梅西百货（Macy’s）和家得宝（Home Depot）这些零售商，都利用全渠道（Omnichannel）激励引导线下顾客到线上购物，这就是所谓的线下到线上的营销目标（Offline-to-Online Targeting）。但是对于这个营销目标的有效性，大家的看法却不一致。有人觉得它能和线下渠道互补。比如说，使用多渠道的顾客更有价值，更忠诚，花钱也更多。而且线上线下渠道之间还有一些有趣的协同作用，如展厅展示、线上下单店内提货（buy-online- pick-up-in-store: BOPUS），这些都能提升购物体验。零售商们也很聪明，为此投资了移动忠诚度计划的基础设施和技术。但也有人觉得它可能有负面影响，会让线上线下渠道互相竞争。比如说，新的线上渠道可能因为品类和库存有限，影响线下店铺的顾客数量。某些产品的BOPUS 可能不赚钱，线下书店和线上购买之间也可能存在替代关系。线上渠道还可能因为竞争激烈和退货增多，让企业利润减少。像诺德斯特龙（Nordstrom）这样的零售商，在激励顾客线上购物时就面临着线下销售可能被替代的压力。
02 研究问题
1) 线上购物是否以及如何补充或替代公司的线下销售？
2) 线下到线上的营销目标对不同距离的消费者（住得近的消费者和住的远的消费者）的线下和总销售额分别有什么影响？
3) 这种影响的机制是什么，即线上购物是如何通过影响消费者的购物行为（如到店次数、购物篮大小、购买产品类别等）来补充或替代线下销售的？
03 研究方法
作者与亚洲一个中型城市的大型百货公司合作开展随机实地实验（random filed experiment）。该公司有六十年历史，在当地市场有良好信誉，既有线下实体店，又有线上零售网站，且线上线下商品种类和价格相同。公司还投资了移动忠诚度平台，可通过顾客的移动 ID 进行个体识别，利用移动短消息服务（SMS）发送促销信息。作者从公司的顾客中随机抽取 11,200 名有忠诚度会员的顾客作为样本。这些顾客大多是频繁的线下购物者，符合零售行业常见的销售分布模式。将样本顾客随机分为实验组和对照组，实验组顾客在 2015 年 1 月 30 日收到一条短信，告知他们在公司线上渠道购物可获得 2,000 奖励积分（价值 20 元人民币），相当于 3.7% 的价格折扣。对照组顾客则没有收到促销信息。作者从会员系统获取实验前后顾客在线上和线下渠道的所有购买数据。包括两个月的实验前数据，以及实验后 1 个月、2 个月、3 个月的数据。同时，根据顾客的会员信息获取家庭地址，计算出顾客家到实体店的距离，以此作为消费者旅行成本的代理变量。
进行随机化检查，通过 t 检验比较实验组和对照组在预处理的线上线下销售、年龄、购物频率、旅行距离等方面是否有显著差异，结果表明实验数据通过了随机化检查。采用意向治疗效应分析，通过建立 Tobit 模型，分析线上促销对线上和线下销售的因果效应，模型中包括处理指标（是否收到促销）及其与距离的交互项，以及预处理的线上线下销售额、销售频率、年龄、购物频率等协变量。应用局部平均处理效应（LATE）模型，进一步分析对那些实际接受处理（即收到促销并进行线上购买）的用户的处理效应。通过两阶段最小二乘法回归，第一阶段分析诱导线上购买发生率及其与距离的交互项，第二阶段分析诱导线上购买发生率对线下销售的影响，同时考虑距离的调节作用。在分析过程中，对不同的因变量（如线下销售、总销售、不同时间点的销售等）进行了多种模型设定（如 Logit 模型、Poisson 模型、Tobit 模型等），以确保结果的稳健性。
04 研究结果
研究发现线下到线上的营销提高了线上销售。对于住在实体店附近的顾客，一旦被引导线上购物，他们倾向于增加线下消费和总销售，有互补效应，具体表现为线下消费增加 47%。对于住在远处的顾客，引导他们线上购物会适得其反，减少线下销售和总销售，平均每增加一公里距离，总销售额减少约 5.7%，表现为替代效应。住在远处的顾客被引导线上购物后，在实验后的 1 - 3 个月内不太可能返回实体店购物，其每次购物篮的大小减小，购买体验类产品减少（体验类产品如成人服装、化妆品和杂货等），对总销售额产生负面影响，但搜索类产品如消费电子产品等购买量相对增加。
05 结论与建议
总体来看，线下到线上的营销目标对线上销售有促进作用，但对线下销售的影响因顾客距离实体店的远近而异。对附近的顾客有互补效应，能增加线下和总销售；对远处的顾客有替代效应，会减少线下和总销售。这种影响的机制与顾客到店次数、购物篮大小和购买产品类别有关。远处的顾客线上购物后到店次数减少、购物篮变小且购买体验类产品减少。该研究采用随机实地实验方法，相比以往依赖二手数据的研究更能准确识别因果关系，解决内生性和自我选择问题，为研究提供了更严谨的方法。本研究揭示了线下到线上营销目标在不同顾客群体中的互补和替代效应，为全渠道营销文献增添了新的见解，同时拓展了关于顾客旅行成本和线上线下渠道互动的研究。零售商的营销管理者应认识到线下到线上营销目标的效果因顾客而异。对于附近顾客可利用互补效应诱导线上购物，对于远处顾客则需谨慎，避免因替代效应导致总销售额下降。同时，建议管理者进行随机实地实验，利用移动营销技术实现精准的全渠道营销，以提高营销效果和销售额。
参考文献：
Luo, X., Zhang, Y., Zeng, F., & Qu, Z. (2020). Complementarity and Cannibalization of Offline-to-Online Targeting: A Field Experiment on Omnichannel Commerce. MIS Quarterly, 44(2), 957–982.
文章链接：
https://doi.org/10.25300/MISQ/2020/15630
https://misq.umn.edu/complementarity-and-cannibalization-of-offline-to-online-targeting-a-field-experiment-on-omnichannel-commerce.html
作者信息：
Xueming Luo
Position: Charles E. Gilliland, Jr. Professor, Fox School of Business and Management, Temple University
Research Interest: Large-scale field experiment mobile marketing, Customer analytics with machine learning and big data, Deep learning for personalized promotions, Competitive pricing, Omnichannel targeting, Social media networking ads, Artificial intelligence and recommendation algorithms
Site: https://www.fox.temple.edu/directory/xueming-luo-tuf35198
Email: luoxm@temple.edu
Yuchi Zhang
Position: Associate Professor, Marketing, Leavey School of Business, Santa Clara University
Research Interest: e-commerce, digital promotions, social media strategy, and word-of-mouth marketing
Site: https://www.scu.edu/business/marketing/faculty/zhang/
Email: yzhang6@scu.edu
Fue Zeng
Position: Professor, Department of Marketing and Tourism Management, School of Economics and Management, Wuhan University
Research Interest: Marketing Ethics, Organization Marketing, Industry Marketing, Consumer Behavior, Internet Marketing
Site: https://ems.whu.edu.cn/info/2385/23982.htm
Email: zfee@sina.com
Zhe Qu
Position: Associate Professor, Information Management and Business Intelligence (IM&BI), School of Management, Fudan University
Research Interest: Information Technology Strategy, Economics of Information Technology, Electronic Commerce, Information Technology Innovation
Site: https://www.fdsm.fudan.edu.cn/En/preview.html?UID=012078
Email: quz@fudan.edu.cn
