预售作为一种新兴的销售模式,在电子商务零售企业有着越来越多的应用和实践。与传统的销售模式相比,预售模式可以降低零售商与消费者之间的信息不对称程度,这对于消费者和零售商双方来说是一个双赢的模式。而随着互联网和电商企业的蓬勃发展,消费者获取信息的渠道和数量越来越多;加之电商企业出于竞争优势及政策压力,提供了良好的退货政策,导致影响消费者购买和退货决策的因素越来越多,从而使消费者的决策更加具有策略性;同时,疫情促使的消费者群体的逐渐增大,也使得消费者的一些非理性行为成为影响消费者和零售商定价决策的重要影响因素。因此,以消费者行为为研究主体,分析不同消费者行为对于预售模式下零售商定价决策的影响,成为了一个极具理论价值和实践价值的研究主题。本文基于消费者预售价段估值不确定性,以垄断性零售商季节性商品预售为研究切入点,探讨了零售商在两种不同消费者行为类型所导致的消费者不同决策下应该采取的定价策略:第一,消费者均为策略型消费者时的零售商预售定价决策问题;第二,消费者为部分策略型消费者部分为具有非理性行为惰性行为的策略型消费者时的零售商预售定价决策问题。在研究过程中,将预售价格、预售商品退款额度作为变量,根据消费者剩余理论建立了消费者预售决策模型,结合积分与单调性等数学概念在假定消费者为策略型基础上,分析了考虑消费者非理性因素惰性行为后零售商预售定价策略的差异。同时,结合经典报童模型相关理论表示出总订购量以及总期望利润,并讨论了不同消费者类型下他们的差异以及与预售价格、预售商品退款额度的数值与逻辑关系。对零售商基于消费者行为而做出的决策提供了更加科学的指导,使得模型更加符合显示决策情况。通过本文的研究,可以计算得出消费者为理性策略型以及部分具有惰性行为因素两种情况下零售商的最优预售价格、最优预售商品退款额度、最优订购量以及最大期望利润。研究表明当最优预售商品退款额度是与采购成本、惰性广度和惰性深度有关定值时,零售商获得最大期望利润;这证明了最优预售商品退款额度与零售商所采取的退货策略无关,只是采购成本、惰性深度的正函数、是惰性广度的反函数。并且在考虑了惰性行为这一非理性行为因素后,证明了与仅假定消费者为策略型的模型相比零售商应制定一个更高的预售价格以及更高的预售商品退款额度从而获得最大的期望利润。接着通过比较两个模型的最优订购量得出了推论:当零售商销售产品类型为必需品等惰性行为因素对预售购买决策影响小于对现售退货决策影响时,应提高订货量从而提高利润;而反之销售产品类型为奢侈品等时应降低订购量从而减少库存成本以及超订损失。最后本文对有关参数基于MATLAB做了数值分析,给出了有关变量更深入的数值以及逻辑关系。对于考虑消费者惰性行为的零售商预售定价策略分析,本文还存在许多不足之处:从消费者行为角度分析,本文假设消费者为同质的,即策略型消费者的风险偏好均为风险中性的;而对于惰性行为的刻画也假设惰性广度以及惰性深度为简单的参数。在实际生活,惰性广度应该是与消费者收入以及商品类型有关的函数,而惰性深度应为与收入有关的分段函数。除此之外,本文假设的零售商是垄断型的零售商,没有考虑到市场上存在多个零售商的竞争问题。因此,未来的研究将深入刻画惰性行为,并考虑市场的竞争因素,从而完善决策模型,提高本文的科学性以及实践性。