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随着O2O与新零售的快速发展，O2O不再是单纯的将线上消费者引至线下体验，或者将线下消费者引至线上消费，而逐渐转变为一种全渠道间信息互通、资源共享的立体互动。纯电商时代即将过去的同时，线上线下互动的新兴消费将为企业的发展带来新的突破。
本文基于消费者通过其社会网络传播产品声誉引发产品销售这一背景，以演化仿真为手段，研究声誉驱动下的实物型产品的运营，其中既考虑了产品销售的线上和线下渠道，也考虑了传播产品声誉的消费者线上和线下社会。为此，构建了包含的消费者交互模型、消费者行为决策模型和卖家行为决策模型三部分在内的O2O多代理演化仿真模型。其中，针对消费者交互模型，考虑到产品声誉在消费者线上和线下社会同时传播，为此，将传统使用于单层网络影响传播的独立级联模型和线性阈值模型进行了扩展，给出了相依网络下的两种独立级联扩展模型和两种线性阈值扩展模型。基于两种独立级联扩展模型所构建的O2O演化仿真模型以及渠道整合，本文进行了仿真研究，研究发现：
(1)IC-Ⅰ-ABM和IC-Ⅱ-ABM模拟的市场结果之间存在着较大差异，消费者间不同的交互方式将对O2O市场结果有较大影响，O2O决策者在运营管理中，不能忽视需求产生的过程。
(2)产品体验性弱的产品，仿真表明其通常有较快的需求增长速度，O2O管理重点在于构建高效物流功能。而产品体验性强的产品，亟需减少消费者对产品信息不确定而产生销售门槛：比如为到店消费者提供良好的线下体验功能，为线上消费者提供便利的退货服务等。
(3)IC-Ⅰ-ABM和IC-Ⅱ-ABM模拟的市场结果之间存在较大差异，但渠道整合对于两个模型的需求和成本变化却是相同的。决策者在判断渠道整合对自身的影响，可以脱离开需求产生的过程。
(4)渠道整合不能带来过多的需求增长，但会改变需求结构，线上购买比例增加。决策者可以通过控制渠道整合后线上订单线下到货时效的改善程度，来影响需求结构的改变。重点应放在如何平衡线上和线下利益关系，促使合作以实现物流费用下降带来的好处，以保证整合模式长久运行。
(5)直觉上认为渠道整合将有助于优化系统总库存量，实际情况是渠道整合后的需求波动更大。建议明确DC和门店备货重点：对于时效性要求不高、运输费用低且缺货损失小的产品，仍由DC备货并发货；而将时效性要求高、运输费用高且缺货损失大的产品进行渠道整合，实现门店发货。
在对多代理模型进行仿真和敏感度分析后，为了优化卖家精准营销（即消费者交互模型中卖家选择种子消费者）的效果，本文构建了相依网络影响最大化问题并对之进行求解。首先，构建了相依网络下的贪婪算法，证明其具有次模性并且依旧具有1-1/e的性能界。然后，基于不同传播机制分别构建相依网络下的Single discount、Degree Discount和SCG算法，并且进行算法实验，研究发现：
(1) 精准营销对于卖家的销售来说具有较强的推动作用，但不是线性推动，卖家需要平衡好投入成本和期望需求。
(2)对于声誉传播能力相对较强或人际关系网络复杂的群体，管理者可以借鉴SCG算法的原理，将种子消费者尽可能分散开，使影响力能得到较好的扩散。对于声誉传播能力相对较弱或人际关系网络相对不复杂的群体，管理者可以测算节点度，不盲目分散种子消费者，这会导致信息在各局部范围传播。
(3)当声誉在线上线下传播速度存在差异时，对不同传播机制的消费者精准营销会呈现出不同效果。警示管理者在精准营销时不能忽略需求的产生过程。
本文基于消费者通过其社会网络传播产品声誉引发产品销售这一背景，以演化仿真为手段，研究声誉驱动下的实物型产品的运营，其中既考虑了产品销售的线上和线下渠道，也考虑了传播产品声誉的消费者线上和线下社会。为此，构建了包含的消费者交互模型、消费者行为决策模型和卖家行为决策模型三部分在内的O2O多代理演化仿真模型。其中，针对消费者交互模型，考虑到产品声誉在消费者线上和线下社会同时传播，为此，将传统使用于单层网络影响传播的独立级联模型和线性阈值模型进行了扩展，给出了相依网络下的两种独立级联扩展模型和两种线性阈值扩展模型。基于两种独立级联扩展模型所构建的O2O演化仿真模型以及渠道整合，本文进行了仿真研究，研究发现：
(1)IC-Ⅰ-ABM和IC-Ⅱ-ABM模拟的市场结果之间存在着较大差异，消费者间不同的交互方式将对O2O市场结果有较大影响，O2O决策者在运营管理中，不能忽视需求产生的过程。
(2)产品体验性弱的产品，仿真表明其通常有较快的需求增长速度，O2O管理重点在于构建高效物流功能。而产品体验性强的产品，亟需减少消费者对产品信息不确定而产生销售门槛：比如为到店消费者提供良好的线下体验功能，为线上消费者提供便利的退货服务等。
(3)IC-Ⅰ-ABM和IC-Ⅱ-ABM模拟的市场结果之间存在较大差异，但渠道整合对于两个模型的需求和成本变化却是相同的。决策者在判断渠道整合对自身的影响，可以脱离开需求产生的过程。
(4)渠道整合不能带来过多的需求增长，但会改变需求结构，线上购买比例增加。决策者可以通过控制渠道整合后线上订单线下到货时效的改善程度，来影响需求结构的改变。重点应放在如何平衡线上和线下利益关系，促使合作以实现物流费用下降带来的好处，以保证整合模式长久运行。
(5)直觉上认为渠道整合将有助于优化系统总库存量，实际情况是渠道整合后的需求波动更大。建议明确DC和门店备货重点：对于时效性要求不高、运输费用低且缺货损失小的产品，仍由DC备货并发货；而将时效性要求高、运输费用高且缺货损失大的产品进行渠道整合，实现门店发货。
在对多代理模型进行仿真和敏感度分析后，为了优化卖家精准营销（即消费者交互模型中卖家选择种子消费者）的效果，本文构建了相依网络影响最大化问题并对之进行求解。首先，构建了相依网络下的贪婪算法，证明其具有次模性并且依旧具有1-1/e的性能界。然后，基于不同传播机制分别构建相依网络下的Single discount、Degree Discount和SCG算法，并且进行算法实验，研究发现：
(1) 精准营销对于卖家的销售来说具有较强的推动作用，但不是线性推动，卖家需要平衡好投入成本和期望需求。
(2)对于声誉传播能力相对较强或人际关系网络复杂的群体，管理者可以借鉴SCG算法的原理，将种子消费者尽可能分散开，使影响力能得到较好的扩散。对于声誉传播能力相对较弱或人际关系网络相对不复杂的群体，管理者可以测算节点度，不盲目分散种子消费者，这会导致信息在各局部范围传播。
(3)当声誉在线上线下传播速度存在差异时，对不同传播机制的消费者精准营销会呈现出不同效果。警示管理者在精准营销时不能忽略需求的产生过程。