随着电子商务的发展,新兴的网上商店已成为零售业的另一个重要渠道,一些互联网用户已经习惯了在线上购买耐用产品,如电脑、摄像机和家用电器等等。面对激烈的竞争市场,这些价格敏感性相对较高的耐用品已经不再适合单一的传统的定价方法。传统促销中卖家可以为特定商品或季节性产品提供折扣,通过促销信息的不对称和搜索以及运输成本的差异产生价格歧视。然而蓬勃发展的互联网打破地域和时间的障碍,为在线购物者提供了极大的便利,他们几乎花很低的成本就可以获得不同产品的价格信息,因而卖家遇到更多消息灵通、更成熟的策略型消费者,想通过简单的促销策略来操控在线消费者的购买行为是困难的。互联网的发展也为网上零售商了解他们的客户方面展现了前所未有的机遇。获得定价权已成为电子商务最终成功的关键之一。在过去十年,电子商务给卖家提供了动态定价的实验环境。例如,Amazon.com通过对网站购买用户特征分析,对同种商品不同支付意愿的用户收取不同的价格。虽然Amazon.com最后解释说这只是一种随机的“价格测试”,但却让很多顾客觉得不公平,从而产生对动态定价的抗拒心理。然而Hotware.com和PriceliNe.com却是两个互联网成功的案例,它们使用了基于不透明的定价变化的商业模式。不透明的定价策略有助于酒店和航空公司以不公开的优惠价格处理没有售卖掉的产品,从而减少损失。然而,设计不透明的定价是非常复杂的。由于强势买家对一对一价格歧视的抵制问题,目前不透明的定价策略通常只应用于易腐品的销售,并且在酒店房间和航班座位等这样涉及到质量感官差异的产品或服务。但对于一般耐用品,消费者不会面临产品可用性的风险,消费者对价格歧视的抗拒是一个需要极大关注的问题,不透明定价策略并不是很适用,我们可否为销售耐用产品的网上卖家提供一种对消费者来说看似平等的价格歧视策略?本文通过对国内外动态定价研究现状分析并结合电子商务新特点,针对动态定价当前存在的问题,以消费者对价格歧视的抗拒问题及耐用品特点为切入点,提出一种电子商务环境下耐用品的动态定价模型与策略,然后在该模型与策略的基础上,采用数据挖掘技术对消费者效用折扣因子进行预测,最后结合企业利润最大化定价模型并根据某网站小家电产品消费数据进行案例分析。研究内容主要有：第一,分析动态定价问题背景及意义,综述国内外在此领域的研究成果；介绍传统定价理论,然后引入动态定价理论。分别介绍动态定价的收益分析、动态定价策略适用条件、动态定价下社会福利及消费者价格歧视抗拒问题分析；分析了电子商务环境对动态定价的影响以及耐用品的特征及现有的定价模型。第二,提出一种电子商务环境下耐用品的动态定价模型与策略。模型与策略构建过程：由价格状态的转移概率矩阵对价格结构建模,然后深入分析消费者行为,通过消费者的效用分析对消费者购买决策建模。接下来对在线零售商期望利润建模,分析零售商最优动态定价策略。再通过数学过程证明策略的有效性。最后通过数值模拟分析、参数影响分析及模型对比分析进一步对模型和策略进行深入研究分析,得出建设性的结论。第三,基于模糊C均值聚类算法提出消费者效用折扣因子测量模型,再结合已经提出的动态定价模型与策略,采用某网站某种小家电的消费数据进行案例分析。