互联网经济快速发展的时代,各个行业都在迅速发展,其中零售行业由单一的线下渠道模式转变为线上线下相结合的全渠道零售模式。全渠道是指零售商可以不仅仅通过实体店,还可以通过网站、移动设备、社交媒体等多种渠道与顾客进行交互。对于顾客而言,全渠道零售使得购买商品更加方便快捷。随着电子商务的进一步发展,顾客的消费需求进一步升级,希望能在单一的标准化产品上,进一步改进生产出满足自己喜好的产品,即市场中逐渐出现定制化需求。许多企业已经开始逐步改进自己的生产技术,将标准的流水生产线提升至更具弹性的具备定制技术的生产。企业之间的竞争模式逐渐演变为以客户需求为导向的竞争,为顾客提供令人满意的定制化商品,全面提高消费者效用,是企业获得竞争优势的有利举措。关于定制的研究逐渐成为大家关注的焦点。现阶段的理论研究大多数从企业视角出发研究产品定制,主要从产品的不同模块和生产策略等角度进行展开;而在实际生活中,消费者的行为也至关重要,其对定制产品的购买决策将影响企业的大规模定制策略。因此,国内外学者将研究视角由传统的产品生产主导转向消费者行为决策主导。因此,本文聚集于定制策略,引入策略型顾客,研究竞争模式下全渠道零售商如何进行最优定价和最优定制策略决策。与现有文献研究不同,本文将Hotelling模型应用于多渠道销售场景,引入线下零售商的异质决策,扩展竞争模式,考虑多方决策博弈。具体而言,假设市场中存在一个线上零售商和两个异质（异质指行为、决策不同）线下零售商,零售商有两种策略选择,仅售卖标准产品或提供定制服务,定制的产品可以使消费者获得更高的效用。市场中的顾客为策略型顾客,他们根据自身效用进行购买产品的决策。顾客的效用取决于商品自身价值、所需支付的商品价格、到达店铺的麻烦成本以及商品不满足自身期待的差额。基于此,研究零售商在采用不同的策略时的最优定价及其影响因素。本文的研究将采用博弈论中的Hotelling模型,将单一维度的选址模型扩展至两个维度,其中一个维度为顾客的地理位置,另一维度为产品偏好,即定制产品的产品线。基于微观经济学中的顾客效用函数计算各个零售商的需求,进而根据利润最大化得到零售商的最优定价和最优定制策略。本文通过数值分析各个参数对最优决策的影响,得到的主要结论如下:（1）四种子博弈策略中两两对称,结果的单调性保持一致;（2）在线上零售商和线下零售商2提供定制产品,线下零售商1提供标准产品的策略下,线上零售商仅提供一种定制产品,其位于产品线的中点,且其最优定价只与标准产品生产成本有关,而线下零售商1的最优定价与商品价值和标准产品生产成本的关系均为单调递增,与线上产品匹配度的关系呈现单调递减趋势,与线下零售商1的边际成本系数关系为先增后减。线下零售商2的最优定价与商品价值、麻烦成本、标准产品生产成本、线上产品匹配度和线下零售商1的边际成本系数有关,其中最优价格与商品价值和标准成本的关系是线性单调递增,最优价格与麻烦成本及线上产品匹配度为单调递减关系,而线下零售商2的最优定价与线下零售商1的边际成本系数之间是凸函数关系,随着线下零售商1的边际成本系数的增大,零售商2的最优价格先减后增;（3）在线下零售商1提供定制产品,线上零售商和线下零售商2提供标准产品的策略下,线上零售商的价格受到的影响因素增多,不仅有标准成本,还包括商品价值、麻烦成本、线上产品匹配度和线下零售商1的边际成本系数这4项因素。线下零售商1和2的最优定价同样受到这5个参数影响。三个零售商的最优价格关于标准成本呈现相同的单调递增趋势,且三者价格的大小关系恒定;关于最优定价与商品价值之间的关系,线下零售商1和2仍为单调递增趋势,但递增的速率不同,线上零售商出现了违背直觉的结论,随着商品价值增加,线上零售商定价降低;最优定价与麻烦成本的关系同样出现与直觉不同的情况,当麻烦成本增大时,线下零售商1和2均选择提升价格而非降低价格,线上零售商的最优定价与之前策略中结论一致,仍随麻烦成本增大而提高定价;关于最优定价与线下零售商1的边际成本系数系数的关系,三个零售商的最优定价在边际成本系数较高时趋于稳定不变,当边际成本系数较小时,线下零售商2和线上零售商的最优定价随边际成本系数的增加而增大,线下零售商1的定价则先减后增;（4）在零售商利润方面,当线上产品匹配度较低时,四种策略下,线上零售商的利润在所有零售商间都为最小,说明对于线下零售商而言,提供定制策略将帮助其竞争市场份额,获得更大利润;而对于线上零售商而言,当线上产品匹配度较低时,其将处于市场不利地位。因此对于每个零售商而言,他们需要权衡线上产品匹配度和麻烦成本对利润的不同影响,以此决定是否采用定制策略。综上所述,本文的研究由实际的零售背景出发,考虑竞争情况下,当顾客为策略型且有更高的产品偏好时,各个零售商应如何制定最优价格及最优定制策略。本文的研究结合了博弈论、微观经济学等专业知识,通过建模和数值计算,给出了相应的管理启示。