近几年,传统电商的发展出现逐年放缓趋势,各大电商平台企业开始频频向线下试水,积极地进行零售领域的发展,如京东新通路平台下的京东便利店和阿里巴巴零售通平台下的天猫小店。这些电商平台凭借自身优渥的数据资源以及强大的数据分析技术,对线下零售店进行数据赋能,结合各个零售店拥有的消费数据和平台本身类似商品的总体数据进行分析处理,进而提升零售商的数据运用水平,帮助零售店选择适销对路的商品,提高市场需求。本文以现实中两个大型电商平台数据赋能模式为背景,围绕平台对线下零售商的数据赋能问题,通过说明平台数据赋能对消费者需求的影响,探讨了在平台的卖家模式和平台中介模式两种典型的平台数据赋能模式下,供应链成员的决策机制及决策均衡。首先,本文根据平台卖家模式的运作特点进行建模,构建了一个平台企业和n个同质的独立零售商组成的单周期二级供应链模型,探讨了一个平台和多个零售商之间的决策机制及决策均衡。研究发现,当零售商的销售努力成本系数较高,且销售努力对需求的影响较弱时,零售商应选择加入平台。其次,当平台上零售商数量越多,供应链成员利润就越高,零售商的销售努力程度和平台数据赋能水平都将提高。最后,比较了不同情境下的均衡决策,得出供应链成员最优合作方式。然后,考虑了平台作为第三方交易中介的中介模式运作特点进行建模,引入上游制造商,探讨了一个平台与上游制造商和多个零售商之间的决策机制及决策均衡。研究发现,当平台数据赋能对需求的影响系数超过某一阈值时,制造商应选择加入平台。其次,从定量分析的视角研究了平台的同边网络效应和跨边网络效应。最后,由平台主导并设计了两种供应链契约。特别地,在前期发展过程中,平台不急于对零售商进行收费。后期平台利用其强势的讨价还价能力,可以轻松地从零售商那攫取高额收益。本文的创新点主要有以下几点:(1)探讨了平台数据赋能对电商供应链关键变量决策的影响;(2)用数学建模的方法研究了平台网络效应对供应链决策的影响;(3)在平台数据赋能情境下考虑平台与上下游供应链成员的契约机制。