大數據下全渠道供應鏈服務創新決策框架

劉彩波 黃 剛 博士生

（1、武漢學院管理學院 武漢 430212；2、武漢大學經濟管理學院 武漢 430072）

引言

大數據相關的信息通信技術已經廣泛應用于各個領域，全球知名企業都通過大數據產品平臺獲取多種結構化類型的數據，并在數據信息中快速查找創新服務適用的業務范圍和增加利潤的方法（馮芷艷等，2013）。其中大數據及相關技術主要運用于商業增值，如加速產品、服務創新，對產品故障、顧客需求及時做出診斷預測；通過和物聯網協作優化改進生產過程；提高產品質量管理水平；促進產業向智慧服務轉型。過去創新主要發生在企業內部，而現在兼具開放性、網絡化的創新使產品在量化生產前與用戶進行互動設計成為可能（Aral等，2011）。如何開發、如何滿足顧客需求，選擇哪種運作模式、采用哪種決策機制等方面（馮芷艷等，2013）尤其突出。立足于以上所介紹的顧客普遍等待行為和全渠道競爭的現實環境，本文對大數據應用下的全渠道服務創新及其影響因素進行簡述，并據此構造決策框架，運用信念網絡衡量評估創新能力，為各企業管理者進行決策提供科學依據和支持。

全渠道供應鏈服務創新及其關聯因素

（一）服務創新

服務創新理論。渠道中各企業服務創新。在當前競爭激烈的生產環境下，對于很多潛在競爭對手來說，服務創新主要囊括與網絡聯合創新、在生產服務過程中加入服務技術、和顧客積極聯動創新以及技術創新四個方面內容。服務創新是一種在服務方面吸引VIP或高級顧客的新的處理方案。但很多服務創新只考慮服務方面，而忽略其他影響因素。不僅考慮服務專業方面的知識，技術知識在服務創新中也是至關重要的。Hertoq等（1999）從概念、界面、系統傳遞和技術方法四個維度建立服務創新模型，每個維度都由各個要素綜合作用影響，因此創新產出也不盡相同。

供應鏈中個體與整體服務創新。供應鏈和各個企業是雙向影響的關系，供應鏈由各個企業節點組成，企業業績和運行又受供應鏈影響。因此服務創新無法由單個企業或單一渠道實現，必須要由各企業聯合作用才能成功實施，并且還要利用知識儲備、盈利能力和各方資源，充分把握其內在機理才能整合改進供應鏈。

大數據背景下的服務創新。數據及信息技術的發展引發了全球信息革命，也成為全球下一個生產革命的核心競爭高地，哪個國家和地區的信息化水平高，其國際競爭力就相對較強。在當前時代背景下，服務創新應是一種新穎的、能夠增加綜合競爭力的服務模式，還要求重視顧客需求，運用信息技術、用超網絡的宏觀角度去探索知識服務價值，并且能夠增加更多企業利潤。Chen等（2014）提出，可以利用大數據進行服務創新，比如分析顧客行為與偏好、預測顧客消費等。Kim等（2015）認為提高創新能力的方法就是通過構造分析框架來挖掘大數據中隱藏的關于顧客的有價值的信息。由此可以看出，過去研究大多關注單個企業創新，而極少關注顧客體驗，也很少去整合創新整個供應鏈。

服務創新能力。資源要素方面。服務創新需要個體和團隊共同作用，其能力也由個體創新能力和團隊創新能力構成。個體主要是指員工入職教育、工作中的持續培訓、積累的工作經驗以及在個體之間、團隊之間、個體與團隊之間相互交叉的普遍性互動行為。靈活運用存在于個體之中的創新能力和每個個體的思考與技巧，就可以躍遷形成團隊創新能力，進一步實現整體服務創新能力的提高。其中有形服務創新相對于無形來說，更為顯性、易于編碼，在向團隊創新能力轉變的過程中，遇到的問題相對較小。Hertog等（2010）認為要從六個方面去考察有利于提高服務創新能力的因素：感知需求與技術、培養服務思維、靈活調動服務、聯合協作、拓展服務范圍和學習能力。

過程方面。服務創新主要分為三個階段，分別為概念、發展和引入。服務價值實現的第一階段就是概念階段。主要是構建概念架構，初步完成此過程中各方面工作內容，比如概念創意、初步開發、分析檢驗等。第二階段是發展階段，主要是論證可行性、運行環節設計、培訓等。第三階段是引入階段，就是測評估計服務質量，給顧客使用以及意見改進等，這也是最后收尾環節。在三個階段中，服務創新涉及生產方面的資源投入、生產、管理、營銷以及人員方面的員工、顧客六個方面的創新能力整合協作。與此同時，基于服務產業發展和演變過程特征，制定包括四個維度的新路徑、新策略，即服務相關的頁面交互、信息化、精益化和庫存。

投入產出方面。王玉梅等（2012）從投入、產出兩個角度測評采用難度較高的信息技術的服務業創新能力。其中創新投入主要涉及創新可用資金、人員數量、與其他企業的合作、外部經濟環境、社會文化水平、外部制度環境等方面；創新產出可以用設計帶來的利潤收入和員工工作帶來的創新績效來度量。而李艷華（2009）從投入、產出、環節、績效四個角度構建評價指標體系，并對特定地區進行實證分析。但是他們都只是采取用不同指標去衡量服務創新能力，并沒有考察在供應鏈水平上的創新，也沒有去研究服務創新能力如何轉化成服務產出。

（二）全渠道運營

在理論方面，許多學者還沒有統一概念，大家都有自己的觀點，但大多數都認同Darrell（2011）創造的全渠道零售概念。在空間上進行分類，Bur-din（2013）構造零售渠道演變路徑圖，認為全渠道是從多個單渠道聯合形成多渠道，再由單、多渠道交叉進化而來的。李飛（2013）則對全渠道零售進行多方面、多維度剖析，包括含義、形成原因、對策以及理論和實際應用。

運營策略。近年來，隨著網絡的發展，線上支付、購物在顧客消費中占有越來越重要的位置，并對線下實體店造成較大沖擊。通過探究該影響，分析顧客線上線下的選擇作用機制，從而改進線上線下銷售策略，思考怎樣改變支付手段或交貨方式來吸引客戶，提高滿意度。

定價。如何定價是多渠道供應鏈最為核心的問題，也是影響顧客消費需求的主要因素和學者們的研究重點。首先，在雙渠道供應鏈中，各企業主要采用兩種類型定價策略。第一種是一致定價，即所有渠道價格是一樣的；第二種是差異定價，即不同渠道價格不同。雖然第一種方式的渠道沖突較少，但仍有1/3的企業采用差異定價，且一般線上價格比傳統渠道價格便宜。其次，定價策略有很多影響因素：第一，產品價格，即顧客對來自不同渠道的同一產品的估價。經調查可知，顧客一般對線上估價較低，對線下估價較高，因為線下可以接觸實物，通過不同感官去了解產品成分，試用感受產品性能，因此可以較為客觀的判斷產品價值，并且更有購物體驗。而線上只能依賴圖片、文字等產品介紹，往往對產品的心理預期過高，對產品價值無法做出客觀判斷；第二，消費者年齡階層和線上渠道普及程度。對于年齡較大、更注重購物體驗的消費者來說，傳統渠道更具有優勢；而對價格敏感的年輕消費者來說，線上渠道產品價格更為低廉，而且他們對于智能終端更為熟悉，所以會更傾向于線上購物；第三，對風險的敏感程度，具有風險中性特點的產品定價要高于規避型；第四，傳統渠道的價格、服務和顧客對其依賴程度也具有較大干擾；第五，需求也是一個不可忽視的因素，因為在根據以上四點定價時，發現銷售量仍會圍繞顧客接受度和市場變化而發生明顯的上下波動。

渠道供應鏈服務水平。渠道供應鏈服務水平通常用銷售人員業績、顧客服務以及創新程度來衡量。在對服務水平的衡量過程中，對價格相同、渠道不同的同一產品進行需求分析，研究服務決策和價格之間的關系可以發現，在諸多因素中銷售人員努力程度作用是最大的。但在實際情況中，銷售人員工作業績情況很難進行評測分析，對零售商的銷售努力程度也難以監管。王虹和周晶（2009）研究發現，存在零售商和制造商在特定區域通過投放廣告搶奪市場份額的情況，因此將廣告投入作為替代因素。通過對同一地區投放廣告的零售商進行比對，發現多渠道價格一致時出現銷售量少、銷售單價高的情況；而差異定價時廣告投入最多，且與不投放廣告相比，投放廣告能夠緩解供應鏈中各渠道利益沖突并提高企業利潤。

綜上所述，在電子購物潮流的驅使下，企業為了獲取更高利潤、占據更多市場份額，會把更多精力投入在服務水平提高和創新上。在過去的傳統單渠道環境中，線下交互可以通過銷售方提供良好的購物體驗及其他增值服務提高對客戶的吸引力，但在如今雙渠道模式中，價格已經不再是唯一的競爭要素，服務水平也被列入零售商考慮范圍內。分析不同市場情況下的均衡定價策略，發現一般情況下服務不被作為決策的影響原因來考慮。而廠家直銷的銷售方式可以促進企業提高服務，進行服務創新。在顧客效用理論基礎上進一步分析可得，當把零售商和制造商服務水平進行比較時，前者可以增加制造商、全渠道中各環節及供應鏈整體利潤，是緩解渠道各企業矛盾的有效手段，并且渠道競爭對其提高服務水平十分有利。但就目前研究情況而言，很少有學者涉及全渠道供應鏈服務創新及水平問題。

大數據驅動下全渠道供應鏈服務創新決策架構

雖然在當今時代，大數據的利用價值十分巨大，但是對數據仍然不能做到及時、有效的利用分析，導致很多處理技術不能發揮作用，只能呈現出分散、意義不大的信息，可以供管理者參考的價值信息很少。因此，針對全渠道供應鏈的特征，以及針對顧客需求對服務水平和服務創新的要求，構造一個可以連接多個數據流并能夠針對指定問題進行分析的數據分析流程圖非常有必要，有助于在龐大數據流中挖掘真正有價值的信息。

通過挖掘現有數據，以提高服務商競爭能力為目的，本文構造科學可行的分析架構，具有以下特點：首先，要具有一定預測性，能夠在一定程度上滿足現有產品、服務的未來擴張需求；其次，要能夠結合大數據信息，將需求轉為各個子過程中可以利用的信息；最后，通過該流程和供應鏈運作，能夠持續評估服務水平并做出改進。

接下來，從大數據中尋找影響全渠道供應鏈服務創新的各個要素，通過分析這些要素可以提高分析精準程度，加大企業在服務創新的成功可能性，進而獲取更高利潤。貝葉斯網絡就是可以通過解釋各變量之間相互作用的關系來有效判斷消費者偏好的方法，本文借助此方法將各類數據流聯結在一起，建立決策分析框架，去預測市場服務需求，分析框架如圖1所示。

為了便于企業理解和操作，本文借鑒Li等（1999）的推理網絡分析技術構造相似框架。該框架將決策過程分為四個階段：第一階段是獲取所需要的大數據；第二階段是根據大數據信息，運用一定的信息技術預測產品需求；第三階段是將第二階段的需求細化到各個過程，讓各渠道進行針對性優化；第四階段是對全渠道供應鏈的產品、服務進行循環，不斷尋找問題并進行創新改進。

（一）預測服務需求

目前預測方式主要有線性回歸、時間序列等，但這些方式都是用以前的數據進行預測，而當下服務需求受很多因素影響，并不局限于過去的趨勢，比如營銷、售后、政策等，而這些正是現在主流預測方式所缺少的考量維度。但是可以做出改進，通過從大數據中挖掘信息來提高市場需求預測精度，提高零售商競爭能力，幫助制定適應市場發展變化的營銷策略、改進售后服務以及購物體驗使其能讓顧客滿意等。本文挖掘數據的方法是把數據挖掘和貝葉斯網絡相結合，即先通過數據挖掘獲取有效數據，再用貝葉斯算法提取精煉數據。具體流程如下：

首先，收集數據，即獲取與服務需求相關的數據信息，包括顧客購買產品記錄、前期消費者對相關商品搜索的信息以及使用后對商品的評價等一些能夠反映消費者偏好的數據。即在被觀察的供應鏈總體中根據以往經驗和專家建議選擇合適樣本，對其影響因素進行識別后成為貝葉斯網絡節點，并對每個節點進行賦值。

其次，對樣本數據進行預處理，便于下一步對其進行數據分析。為了易于算法建模，要用聚類分析、分層分析等統計方法對原始數據進行處理，使其賦值不連續。

再次，設計構造一個貝葉斯網絡，即信度網絡，一個由各環節和有向邊組成的閉環圖。由隨機變量組成每一個節點，且用父節點指向子節點的連接方向表示變量之間的相互關系。并用條件概率表示聯系強度，用無父節點的先驗概率表示信息之間的關系。而相關變量的不確定性由P(X|π(X))表示，其中π(X)表示父節點X。因此，在滿足貝葉斯網絡的相關假設下可以表述為聯合概率分布，如下所示：

一個完整的貝葉斯網絡包括兩個部分，即識別網絡和條件概率，常見主流算法如表1所示。根據貝葉斯網絡雙向推理的特點，可以根據各個賦值情況計算概率，預測供應鏈中制造方、零售方的產品、服務需求。

最后，進行靈敏度分析。這是用來確定影響消費者偏好的要素，是衡量變量間相互關系以及決策的基石。可以通過已知的其中一個變量信息，來降低另一個變量的隨機性。兩個變量之間的交互信息表述為：

其中，P(A，B)表示聯合概率分布，P(A)表示A的概率分布函數，P(B)表示B的概率分布函數，T(A，B)表示兩個變量間的相互關系，其值越大表示聯系越緊密，因此還可以通過T(A，B)的值判斷變量影響程度以及對變量的關注程度。此外，貝葉斯網絡中供應鏈各環節可以及時探測市場需求變化，并對服務創新做出反映和改進。

圖1 基于大數據的全渠道服務創新分析框架

表1 貝葉斯網絡的推理算法

（二）細分需求

接下來，借助推理模型對需求進行細分處理。其中需要集合各公司資源能力，并整合不同公司需求，將其細化到各個環節中，讓產品在供應鏈內整個流程都能根據需求做出調整，還可以用可視化進行最優調節。

（三）構建產品/服務創新決策過程

采集管理數據。各類信息感知設備隨著時代的進步不斷更新迭代，比如攝像頭、GPS、二維碼、聲波等。這些設備分布在周圍環境中，且分布范圍越來越廣，收集到的數據規模也隨之變得越來越大。這部分信息獲取成本很高，然而內部蘊含的大部分價值都被忽視。所以為了降低獲取信息的成本以及提高工作效率，管理者需要了解全渠道供應鏈真正重要的需要獲取的信息。因此在數據實驗管理初級階段，如何制定大量數據集的存儲要求和科學計算的條件至關重要。

清理、整合數據。在一般的數據分析過程中，需要處理的數據規模往往過于龐大，而且數據源非常復雜，存在數據庫信息嚴重不一致、數據缺失和噪聲不平穩的現象。因此，在分析數據前，必須要對事先收集的數據進行預處理，可以選擇的方法有數據清洗、集成、轉換、還原和其他能解決數據不平穩或不一致的技術。通過對數據挖掘相關技術的運用，尋找對決策者有幫助的信息，比如幫助企業發現產品、服務需求中的單一或復合技能。也可以用可視化技術去獲取更多想要的信息，比如其他公司的資源能力整合以及各企業所面對的顧客需求。這些片段信息對于下一階段分析模型的開發十分重要。

數據分析。在經過第二階段預處理的數據比較適合用于分析。本文通過與其他企業能力集相結合的網絡優化推理模型來展示產品、服務創新拓展過程。比如E、TR、SK、I分別代表待解決的問題、解決問題需要的能力集、得到解決方案的能力集和中介技能，則中介技能I是可以用來協助管理者從能力集中獲取真正需要的部分。這一方法建立在推理網絡圖SK的基礎上，用整數規劃尋找開始節點經過中介技能到結束節點的最優解過程。而且E、TR、SK、I及相關技能和數據都可以從第二階段中對數據的處理中得到，把獲取的信息輸入推理圖，進行一系列邏輯推理過程，在大數據和全渠道供應鏈服務創新行為演進理論的背景下構建解決某一特定問題的模型。再通過Matlab等編程軟件將推理網絡的拓展過程可視化，幫助決策者得到最優解。

解釋數據并做出決策。先收集數據并對其預處理，再運用推理網絡進行數據分析，構建一個能不斷改進的能力集合，并通過求取最優解的方式來獲取全渠道管理者想要的最佳解決方案。將這個過程中獲取的網絡關系進行梳理，進而應用到整個全渠道供應鏈服務過程中，然后分析得到最佳決策。總之，以上流程可以充分細化分類產品、服務需求，構建具體分析流程，改進協調全渠道供應鏈，幫助制造商、零售商在產品、服務方面持續改進創新。

展望

（一）從全渠道供應鏈的角度怎樣評估顧客購買行為？

現下流行的線上渠道主要通過文字、圖片描述把產品展現給顧客，而線下渠道主要通過接觸實物以及享受銷售人員服務，從而給顧客帶來更好的購物體驗。兩者相比，線上渠道的可信度遠低于線下渠道，并且顧客體驗更少，對于產品的匹配度更低。在大數據背景下，如何結合時代特點和電子商務發展潮流，如何運用數據中隱藏的有價值的信息，如何幫助企業在線上銷售產品、服務時能夠制定出最適合目標客戶的營銷方案，如何找到最適合的銷售策略并對產品、服務做出改進，讓顧客能夠得到更好體驗，獲取更多利潤是需要持續研究的。

（二）如何評估全渠道供應鏈創新行為？

在產品其他方面相同時，渠道服務水平對消費行為起到決定作用。此時，與缺乏變通的低服務創新相比，高服務創新會自行根據顧客需求不斷優化改進，顯現出更能適應顧客的需求變化以及外部資源、政策環境變化的優勢。因此，可以根據創新程度將創新行為分為三個階段，即差異化、定制化和捆綁化。

（三）如何去衡量創新能力以及構建最優決策機制？

在全渠道供應鏈運營模式中，每一個渠道、每一個環節的數據都是可以進行分析的。不同渠道之間、不同企業之間、不同環節之間的數據共享是不可避免的趨勢。如何在數據中尋找有價值的信息，尋找其內在聯系，探索顧客潛在需求，并有針對性的開展創新十分重要。其中顧客需求是最核心的信息，是全渠道供應鏈服務創新的來源和觸發機關。