新零售下消費者體驗對供應鏈優化的影響研究
——基于南京市新零售行業

石 陽，王成志，原小能

（南京財經大學 國際經貿學院，江蘇 南京210046）

一、引言

消費者購物體驗作為新零售模式下重要的核心競爭點，往往決定了企業發展的趨勢。而消費者體驗的提升則離不開個性化的服務、優質的產品以及強大的供應鏈物流支撐等一系列的配套措施，其中供應鏈作為商品從倉庫到消費者手中的重要環節，如何優化供應鏈成為新的課題。

根據2018年發布的新零售城市發展指數報告，南京市正依據地緣優勢與經濟優勢成為全國排名第八的新零售城市，許多大型新零售企業都將南京作為業務開拓的主戰場。賀和平、周志民指出消費者感知的在線購物體驗會正向影響購物體驗價值，而且購物體驗價值又會對在線購物意向產生正向影響①，因此這些新零售企業在注重搶占市場的同時，也時刻將提升消費者體驗作為企業的核心競爭力。但是對于新零售企業來說，除了從商品質量、銷售服務方面對消費者滿意度進行提升外，其高效的供應鏈模式同樣必不可少。正如樊麗瑤提出的，新零售在適應新的顧客群體和新的服務需求的同時，供應鏈必然也要迅速應變以適應新的零售模式②。而新的零售模式如何倒逼供應鏈的優化，供應鏈優化應基于何種理論基礎，則是全新的研究課題。因此張建軍等提出了全渠道供應鏈優化應基于服務中心觀必然是顧客導向的服務主導邏輯理論③。但單純的以客戶導向去優化供應鏈則又顯得太過籠統，忽略了客戶導向下更深層次的消費者體驗這一具體的影響作用。雖然喬豐娟、孫桂娥已經從消費者感知體驗視角研究了我國生鮮農產品的供應鏈問題，指出生鮮農產品供應鏈根本上要與消費者需求相適應④。但是少有從新零售下消費者體驗角度對供應鏈優化影響方面的研究。因此，我們通過設計調查問卷，調查了南京市9家新零售企業，27家門店，從顧客消費偏好、消費體驗以及消費滿意度三個方面，對供應鏈優化的影響進行研究，從而更好地滿足消費者需求，解決優質體驗可持續性差的痛點問題，最終提升以消費者體驗為核心的新零售經營模式。

二、樣本企業特征與問卷設計

自從馬云在云溪大會上首次提出新零售概念以來，線上零售的發展成為眾多企業進行業務布局的重要方面，新零售蓬勃發展。在2018年發布的新零售城市發展指數報告中，依據智慧物流基礎建設、物流時效、電子政務等指標，南京市被評為中國前十大新零售城市第八名。可以看出選取南京作為本次調研的城市具有一定的代表性。而在選擇具體調研企業時，我們又依據相關企業新零售業務發展狀況、經營業態與理念，選取了蘇寧小店、盒馬生鮮、孩子王等9家老牌與新興的新零售企業，并針對他們的27家門店消費者進行調研，從而使得調研樣本具有代表性。

我們通過面談訪問法，在新零售企業的相關門店對消費者進行隨機抽樣后進行面訪。分別從線上和線下兩個視角出發，就促銷、偏好、消費、滿意度、忠誠度這5項，請被訪者就門店消費中這些因素的同意程度進行評價。我們依據7分制李克特量表，把各項因素分為完全不同意、比較不同意、基本不同意、不確定、基本同意、比較同意、完全同意7個層次⑤。此外在正式調查之前我們進行了預調研，確保了問卷的有效性與調查的順利開展。最終本次調查共發放200份問卷，有效問卷180份，回收率90%。

三、消費者分析

（一）消費者偏好分析

我們將顧客消費偏好的影響因素分為購物偏好、品牌偏好、價格偏好這3個細分因素（見表1）。

表2 顧客線上、線下消費后體驗評價排名

表1 顧客消費偏好排名

（二）消費者體驗分析

與傳統零售不同，根源于服務的新零售行業，是以消費者體驗為核心的數據驅動的泛零售業態，采用整條供應鏈貫穿線上線下，結合線上線下銷售并進行物流融合的模式，致力于打造消費者更好的消費體驗。因此我們首先從線上平臺、線下實體門店兩個角度，就其提供的商品質量、服務質量、性價比幾個方面，讓受訪消費者進行評價。由表2可知，有4項的體驗評價因素平均值超過了5，其他體驗評價因素也都超過了4，因此可知我們設計的顧客線上、線下消費后體驗評價的設計比較合理。從表中（表2）可以看出，顧客對于線下的產品或服務質量期望值為5.15，明顯高于對線上的期望值5.07。而在這樣的期望值下，新零售相關線下實體門店所提供的產品或服務質量評價也為5.22，同樣高于線上平臺的評價4.97。但是在商品性價比方面，線下門店為4.8，略低于線上平臺4.88。

（三）消費者滿意度分析

通過顧客線上、線下消費體驗評價的數據采集后，本文最終就顧客對線上、線下平臺滿意度做出分析，并將就其結果對消費者體驗供應鏈優化的影響作出研究。結果（表3）顯示，顧客對線上滿意度評價的平均值為5.13，高于對線下滿意度的評價值4.85。

四、消費者體驗影響供應鏈優化的分析

（一）消費偏好對供應鏈優化的影響

消費偏好分析數據顯示，消費者自身原有的購物喜好作為影響購物的主要因素，占據著主導作用。而在信息時代，由于大量廣告元素的充斥，商品的品牌效應也在時刻影響著消費者的購物選擇，而由此形成的對特定品牌的依賴性也對顧客的消費選擇起著重要作用。因此由表3可知，消費者的品牌偏好占據次席。而價格因素作為一直影響購物選擇的重要因素，卻排在購物偏好與品牌偏好之后，可以看出作為全國排名第八的新零售的南京市消費者，隨著經濟水平與生活質量的提高，商品價格因素不再是最重要的考慮因素，而逐漸被個人喜好以及品牌效應所替代。所以新零售企業從差異化分類方面對供應鏈進行優化將會抵消消費偏好產生的影響，針對家庭客戶和商用客戶分別建立不同供應鏈,針對不同的區域設計不同的運營策略,錯開不同產品的上市時間等；針對不同的采購材料類別設計不同的采購策略。供應鏈優化時先分類,分析不同類別特點,從銷售層面，給予消費者真正所需要的產品。

表3 顧客對線上、線下平臺滿意度

（二）消費體驗對供應鏈優化的影響

由消費者體驗分析結果可知，在如今的新零售發展環境下，線上平臺想要依靠實體門店所提供的體驗式服務仍然無法取代線上以客服為主導的導購方式。線下實體門店依靠真實的商品陳列與熱情的導購服務，使顧客在消費中真真切切地感受到服務所帶來的體驗，而由于線上平臺自身固有的真實體驗感差這一局限性，消費者面對的只是冰冷的圖片與客服文字，這也解釋了線上平臺的產品或服務期望值、評價低于線下實體門店這一數據反映。但是在這樣真實的商品陳列與熱情的導購服務下，實體門店需要支出大量的人力成本與物流成本來滿足顧客的期望值與消費體驗，只有通過對商品進行提價來彌補成本支出，而線上平臺則省去了大量的人工成本支出，可以依靠倉儲基地直接發貨這樣的物流優勢來降低商品售價，使得商品性價比得到提升。因此新零售企業需要通過規模化合并的方式對供應鏈進行優化。如新零售企業可以把某條生產線專用于生產量大的品種,這是一種合并零散訂單獲取規模優勢的策略,能夠大大地滿足消費者全方位、多層次、個性化的體驗需求。

（三）顧客滿意對供應鏈優化的影響

在消費者滿意度分析中，數據顯示顧客對線下實體門店的產品、服務質量、性價比評價明顯高于線上平臺，但是在顧客對線上、線下平臺整體打分時，線上平臺的得分卻高于線下實體門店。這也說明了，在如今的新零售模式下，由于長期的消費習慣，線下實體門店的產品或服務仍受到廣大消費者的期待，但是在整體評價中，分值卻不及線上平臺。依賴于前置倉的建設，部分線上平臺已經做到半日達甚至半小時達，這就節省了消費者線下購物所需花費的時間成本，進而提升了消費者整體的滿意度。因此，對于新零售企業來說，時間優化方面也將對供應鏈優化產生影響。對于線下實體門店來說讓顧客減少等待就能達到類似效果，而做時間優化的基礎則需要先畫出運作流程⑥，從而優化供應鏈物流環節。

五、基本結論與啟示

本文基于以上的調查分析，發現消費偏好通過差異化分類手段，消費體驗通過規模化合并方式，顧客滿意通過時間優化對供應鏈產生影響。但是又考慮到國內新零售行業供應鏈流程模式包含的四個重要部分，而這每一部分都與消費者體驗緊密關聯：高品質產品和個性化服務→全渠道布局→大數據精準理解→高效物流保證體驗，因此可知供應鏈優化不足所帶來消費者體驗有較大的提升空間，因此提出以下對策與建議。

第一，柔性化生產，個性化服務。新零售企業針對新生代消費者追求個性化服務的需求，應通過“互聯網+”時代大數據的技術優勢來滿足消費者的個性化需求。這時，“預售”的模式將會更好地滿足消費者和企業雙方的需求，從而提高企業資源利用率，增加消費者好感，培養消費者忠誠度。與此同時，提供更廣范圍內的體驗式消費服務，同時實現消費場景化。

第二，整合零售渠道，全渠道布局。企業在實施全渠道策略的時候，應準確定位目標消費群體。將實體渠道、電子商務渠道、移動商務渠道的線上線下進行有機融合，跟蹤并積累消費者購物全過程數據，做到及時互動，有效掌握消費者決策變化，給予個性化建議，提升購物體驗。

第三，物流體系高效化，運輸加速化。創新物流發展新模式，優化倉儲布局、采購環節，構建中心物流部門來保障后勤，控制成本。通過物流整體規劃、數字化運營、智能預測發貨量，完善資源與信息共享的物流信息化和自動化系統，向智慧物流轉型，提高資源配置效率，促使物流體系高效運行，讓商品快、準、好地送到消費者手中，最終提升消費者體驗。

注釋：

①賀和平,周志民.基于消費者體驗的在線購物價值研究[J].商業經濟與管理,2013,(03):63-72.

②樊麗瑤.淺析新零售模式下的供應鏈發展[J].河北企業,2019,(03):112-113.

③張建軍,趙啟蘭.面向新零售的全渠道供應鏈整合與優化——基于服務主導邏輯視角[J].當代經濟管理,2019,41(04):23-29.

④喬豐娟,孫桂娥.基于“互聯網+”的O2O模式生鮮農產品供應鏈研究——以消費者感知體驗為視角[J].江蘇農業科學,2018,46(15):348-352.

⑤Katherine Roberts,Andrea Hankinson,Ieva Swanson,Seung Youn (Yonnie)Chyung.Determine Usage of a Midpoint in the Likert Scale[J].Training,2018,55(3).

⑥R.Jamshidi,S.M.T.Fatemi Ghomi,B.Karimi.Flexible supply chain optimization with controllable lead time and shipping option[J].Applied Soft Computing Journal,2015,30.