基于AFA 法的淘寶網店競爭力評價研究

2015-12-20 08:42:34付君實ZOUXinFUJunshiDINGDan

物流科技 2015年4期

鄒欣，付君實，丁丹 ZOU Xin, FU Jun-shi, DING Dan

（1. 成都理工大學管理科學學院，四川成都610059；2. 成都理工大學商學院，四川成都610059）

(1. College of Management Science, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China； 2. School of Business, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China)

0 引言

近年來，隨著互聯網技術和電子商務的迅速發(fā)展，網絡購物用戶規(guī)模持續(xù)大量增長，網上商店的數量也是與日俱增。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）于2014 年7 月發(fā)布的《第34 次中國互聯網絡發(fā)展狀況統計報告》顯示，截至2014 年6 月，我國網絡購物用戶規(guī)模達到3.32 億，較2013 年底增加2 962 萬人，半年度增長率為9.8%[1]。在網店數量方面，根據中國電子商務研究中心2014 年3 月發(fā)布的《2013 年度中國電子商務市場數據監(jiān)測報告》顯示，截至2013 年12 月，實際運營的個人網店數量達1 122 萬家[2]；而在2013 年10 月31 日于北京召開的第三次經濟形勢座談會上，阿里巴巴集團董事局主席馬云談到：“淘寶網開店的公司數是900 萬家，比較活躍的有300 多萬家店”[3]。

何為網店？網店就是利用現代網絡技術將傳統店鋪的經營移植到互聯網上，通過照片、視頻等多媒體信息對貨物進行展示，交易雙方利用網絡工具進行交流。其往往具有跨地域、交易便捷、成本低廉的特性[4]。相比于傳統的實體店，淘寶網店具有進入門檻低、投資少等優(yōu)點，但在日趨激烈的競爭中，網店賣家應如何通過對網店各方面的調整，進而提升競爭力，從而更好地吸引更多的消費者，提高消費者的忠誠度。基于對上述問題的思考，本文根據電子商務網店的特點，構建淘寶網店競爭力評價指標體系，并運用AFA 綜合評價法進行了實例分析。

1 淘寶網店競爭力評價指標體系的建立

本文通過考慮電子商務網店的概念和特點，結合文獻[5-7]中所給出的指標，遵循系統性、可操作性、可比性以及通用性等原則，從網店的設計與感官體驗、服務能力、營銷推廣和買家滿意度等四個方面進行分析，建立如表1 所示的淘寶網店競爭力評價指標體系。

2 基于AFA 法的淘寶網店競爭力評價模型構建

目前較為常用的綜合評價方法有層次分析法、數據包絡分析法、模糊綜合評價法、人工神經網絡評價法、灰色綜合評價法等。但針對同一問題，選取不同的評價方法會得到不同的結果，在表1 所示的評價指標體系中，既有可以量化的指標，也有很多指標是不能用數字來精確表示的。因此，本文提出了AFA 綜合評價方法對淘寶網店競爭力進行綜合評價。AFA 綜合評價就是根據評價指標體系所設置的指標，分定量測評和模糊評價兩類指標分別進行評價。其中C5,C7,C8,C15,C17,C18為精確評價指標，C1,C2,C3,C4,C6,C9,C10,C11,C12,C13,C14,C16為模糊評價指標。評價步驟如下[8]：

表1 淘寶網店競爭力評價指標體系

（1）確定模糊評價指標集。X=（X1,X2,…,Xk），其中k為模糊評價指標數。

（2）確定評價集。V=（V1,V2,…,Vk），評價集可采用等級評價，如5 級評價，即：很差、差、一般、好、很好（或優(yōu)、良、中、差等評價級度集）。

（3）確定隸屬度集。G=（G1,G2,…,Gk），即對模糊評價指標評價集賦值。模糊評價指標可以通過DEA 評價的C2R 模型（模型如下）計算而得到，是介于0～1 之間的小數。

（4）計算精確值百分率集合。如果可精確評價的評價指標有d項，則精確值百分率集合為：g=（g1,g2,…,gd），精確值評價指標可以通過準確計算得到，也是介于0～1 之間的小數。

（5）精確值百分率集合轉置后與隸屬度集合合并，得到綜合隸屬度集合D=[G,gT]。

（6）確定各指標權重集A=（a1,a2,…,an）。利用AHP 方法確定模糊評價指標權重集Af=（a1,a2,…,af）和精確值評價指標權重集Ad=（a1,a2,…,ad），顯然有：

（7）計算評價指標的總得分W=[Af,Ad]×[G,gT]。

3 實例分析

本文以淘寶某女裝店A 為例，對上述競爭力評價指標體系和AFA 評價方法進行實例分析。使用模糊綜合評價法確定評價級度集V=（V1,V2,V3,V4,V5）= （很好，好，一般，差，很差），對應的分值見表2。通過調查問卷的形式，讓淘寶網店店主和有豐富網購經歷的研究生進行打分，然后對收集到的數據進行整理分析，評價結果見表3。

表2 評價等級與相應分值

由于DEA 方法要求每個決策單元都應有輸入和輸出指標，輸入指標是越小越好，輸出指標是越大越好。因此選取“很差”（q1）、“差”（q2）和“一般”（q3）為系統的輸入，“好”（p1）、“很好”（p2）為系統的輸出。根據式（1），以“頁面導航C1”為例，建立線性規(guī)劃模型：

輸入（Input）輸出（Output）很差差一般好很好頁面導航C1 0.06 0.05 0.19 0.32 0.38頁面布局C2 0.04 0.13 0.21 0.23 0.39寶貝描述C3 0.02 0.09 0.18 0.26 0.45產品樣照C4 0.05 0.06 0.16 0.34 0.39客服溝通能力C6 0.03 0.11 0.24 0.27 0.35售后服務C9 0.08 0.12 0.20 0.35 0.25淘寶直通車C10 0.10 0.17 0.23 0.20 0.30限時打折C11 0.13 0.12 0.17 0.28 0.30包郵促銷C12 0.04 0.08 0.28 0.29 0.31“滿就送（減）”C13 0.08 0.13 0.19 0.31 0.29價格滿意度C14 0.03 0.11 0.18 0.35 0.33平均退款速度C16 0.11 0.07 0.15 0.28 0.39決策單元（DMU）

同理，可得其他11 個模糊指標的線性規(guī)劃模型。

利用Lingo 軟件計算，得到12 個線性規(guī)劃的最優(yōu)目標函數值，分別為：maxC1=1，maxC2=0.7391，maxC3=1，maxC4=1，

即該網店12 個模糊指標的隸屬度集為：

通過數據統計分析得到6 個精確指標的百分率集合為：

對于各評價指標的權重分配，通過專家打分取平均值，得到各級的判斷矩陣，并計算得到各級指標權重，見表4～表8。

A B1 B2 B3 B4 權值B1 1 1/3 1 1/3 0.1357 B2 3 1 1 1 0.3070 B3 1 1 1 1/2 0.2004 B4 3 1 2 1 0.3570

根據判斷矩陣最大特征根λmax的算法，并結合表9，進行判斷矩陣的一致性檢驗，檢驗結果如下：在矩陣A-B中，λmax=4.1181，CI= （λmax-n）/（n- 1）= （4.1 181-4）/ （4- 1）=0.0394，CR=CI/RI=0.0394/0.89=0.0442＜0.1，矩陣具有一致性。同理，在矩陣B1-C中，λmax=4.2088，CI=0.0696，CR=0.0782＜0.1，矩陣具有一致性。在矩陣B2-C中，λmax=5.3241，CI=0.081，CR=0.0723＜0.1，矩陣具有一致性。在矩陣B3-C中，λmax=4.1188，CI=0.0396，CR=0.0445＜0.1，矩陣具有一致性。在矩陣B4-C中，λmax=5.2917，CI=0.0729，CR=0.0651＜0.1，矩陣具有一致性。通過計算得到層次總排序，結果見表10。