新零售背景下基于云模型的末端配送水平評價研究

熊雷鳴 樊倩 邵曉根 孔亮

摘要：新零售背景下，末端配送作為其重要組成部分，其發展水平在一定程度上制約著新零售行業的發展。本文選擇運營成本、配送時間、服務質量、個性定制四個方面構建末端配送水平評價指標體系，運用云模型改進模糊綜合評價，有效解決了商品配送過程中信息的不確定性、人為主觀判斷的隨機性等對評價產生的影響，使綜合評價結果更客觀準確，并提出可用于優化運營模式選擇的構想。

關鍵詞：新零售;末端物流;云模型;綜合評價

中圖分類號： TP391文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2020）16-0203-02

Abstract： Under the background of new retail， terminal distribution， as an important part， to some extent， restricts the development of new retail industry. This paper select? four aspects， including operation cost ，distribution time ， service quality and? personalization， to build? index system of terminal distribution level evaluation， using cloud model to improve the fuzzy comprehensive evaluation， effectively solving the influence of the uncertain information in the process of commodity distribution and the randomness of artificial subjective judgment on the evaluation. It makes the? results of comprehensive evaluation more objective and accurate， and puts forward the idea that can be used to optimize the choice of operation mode

Key words： new retail ;terminal distribution; cloud model; comprehensive assessment

1引言

現代商品交易以電子商務為起點、新零售為核心，從根本上仍圍繞“生產-流通-消費”三段式運行，但在實際過程中零售終端作為主體面對面交易的比例持續下降，末端配送成為零售終端與消費者實現零距離對接核心載體和媒介。[1]但在大量使用末端配送的情況下，其存在的問題也逐漸顯露出來，如配送時間較長、特殊要求滿足度低、成本消耗大等。因此，對某一地區的末端配送水平進行合理地評價，不僅有利于提升消費者的消費體驗，且對商家效益的增加也有十分重要的意義。

2末端配送水平評價指標體系的構建

基于概念性理解末端配送模式，參考目前較為成熟的指標體系[2-4]初選指標，結合設計原則進一步完善，最終采用專家咨詢法、理論分析法等相關分析方法確立指標體系[5]，結合層次目標分解法構建具體的末端物流水平評價指標體系：

3基于云模型的末端配送水平綜合評價

考慮到末端配送評價過程中存在復雜性和不確定性，且各指標評分界的限具有模糊性，引入云模型，通過期望（Ex）、熵（En）和超熵（He）三個數字特征，將模糊性、隨機性和離散性有機結合，實現不確定性語言和定量數值間的自然轉換[7]，改進常規模糊綜合評價法中的綜合評價矩陣和權重矩陣，建立基于云模型的末端物流配送水平綜合評價模型，并將結果以云滴形式直觀展示。

3.1影響因素集及評語集的設定

3.2影響因素權重的確定

采用Delphi法咨詢物流行業相關的專家，量化給出末端配送水平的影響指標相應的得分。對于m個影響因素，采用云模型取代原隸屬度函數計算相應的權重矩陣：

3.3綜合評價云模型的建立

同樣地，采用云模型計算評價矩陣，將統計樣本運用云發生器轉化為對應的云數字特征：

通過Matlab進一步直觀顯示評語集云模型和綜合評價云模型的云圖，與R最接近的評語云模型對綜合評價云模型影響最大，即為評價結果。

4實例分析

4.1末端配送水平評價指標權重

通過咨詢10名物流行業的相關專家，本著對綜合水平評定的原則，無偏頗地對末端配送水平的各項指標給出相應的量化得分。運用逆向云發生器求解各級指標對應的權重并調整得到結果如下（以準則層為例）：

4.2 徐州市末端配送水平評價

在新零售背景下，針對徐州地區有代表性的末端物流商家（蘇寧小店、天貓小店）的配送水平進行評價。通過對徐州地區的消費者進行問卷調查（所得數據通過信度效度檢驗），采用逆向云發生器求解得到評價矩陣，進而得到綜合評價云結果：蘇寧、天貓小店的綜合得分分別為（6.6361，0.1014，0.0424）、（5.8424，0.0896，0.0385），其云圖如下：

可以看出，徐州地區的蘇寧、天貓小店末端配送水平評價云與評語云中的一般最接近，因此得出結論：徐州地區整體末端配送水平一般，對于新零售末端配送這一業務有待加強。

為進一步分析需要提升的具體方面，同樣利用云模型得到各個準則層的得分：蘇寧小店的為（5.9456，0.1749，0.0586）、（6.5708，1.4401，0.4612）、（7.2354，0.7427，0.3105）、（6.6896，0.9728，0.2563），天貓小店的為（5.7497，0.1723，0.0581）、（5.2375，1.1497，0.3784）、（6.1292，0.6265，0.2608）、（6.2840，0.9187，0.2492）。分析可得：在徐州地區，蘇寧小店在服務質量上表現較好，可以看作注重服務型配送模式;而天貓小店在個性定制方面表現最好，因此可以看作注重個性化型配送模式。從總體上看，徐州地區新零售物流配送發展中運營成本、配送時間、個性定制方面表現一般，雖運營成本高、配送時間長不可避免，但可以通過進一步優化，提升其質量，進而增強其配送水平;個性定制對于新零售來說仍處于起步階段，表現一般可以理解，但仍需加大重視，未來個性定制對新零售業將帶來重大的影響。

5結語

本文針對新零售背景下的末端配送建立評價體系，從運營成本、配送時間、服務質量、個性定制4個影響方面評價配送水平。運用云模型實現定性和定量評估間轉化的特征，改進隸屬度函數，充分表達了物流水平影響因素的模糊性，有效解決了商品配送過程中信息的不確定性、人為主觀判斷的隨機性等對評價產生的影響，得到更為客觀準確的配送評價，對不同影響因素展開評判以發現其優勢與不足。此模型還可用于配送模式的制定，針對消費者的不同需求進行調查，所得數據帶入此模型得到評價結果，結合相關因素確定公司末端配送發展模式。

參考文獻：

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【通聯編輯：李雅琪】