新零售促進的新物流

□ 潘常虹，張鑫增

(大連東軟信息學院，遼寧 大連 116023)

在“互聯(lián)網(wǎng)+共享經(jīng)濟”背景下，傳統(tǒng)零售企業(yè)受到了巨大挑戰(zhàn)，顛覆了以商品為所有權(quán)的零售企業(yè)商業(yè)模式，消費者購物逐漸趨向新零售模式。2016年10月，馬云首次提出了“新零售”理念，即“線上+線下+物流”的深度融合；同年11月，國務院辦公廳發(fā)布了《關(guān)于促進實體零售創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的意見》，指出應引導實體零售企業(yè)逐步提升信息技術(shù)水平，從而擴大智能化、網(wǎng)絡化的整體渠道布局。2017年3月，李克強總理在“兩會”報告中積極鼓勵線下零售和線上電商的聯(lián)合發(fā)展，推動消費轉(zhuǎn)型的升級，這就是“新零售”。隨著新零售經(jīng)營模式的普及，傳統(tǒng)物流已無法滿足新零售的物流需求?；诖?，本文通過對目前比較完善的供應鏈和庫存模式進行分析，通過同城配送模型的建立及運用混合算法進行實例測算，從庫存、供應鏈、同城配送中成本與效率的平衡三方面研究物流在新零售模式促進下需要做的改進。

1 新零售與新物流的相互促進

1.1 新零售的發(fā)展趨勢

1.1.1 客戶需求的提高

電商曾引以為傲的是價格優(yōu)勢，但隨著我國居民人均可支配收入的提高，低價不再是人們關(guān)注的要點，而消費過程中的體驗和感受更加受到人們的關(guān)注。隨著逐漸改變的社會消費習慣，人們越來越關(guān)注消費的個性化、色彩價值和歸屬感，而這些消費升級都是傳統(tǒng)零售難以適應的。“新零售”打破了原有的線上線下對立狀態(tài)，將零售行業(yè)線上線下融為一個整體，以“消費者”為核心，準確把握消費者需求，聯(lián)合供應鏈各部門，整合線上線下多渠道，利用新技術(shù)為消費者提供多樣化的場景來滿足其現(xiàn)實感官體驗。渠道是傳統(tǒng)零售的概念，是從零售商的視角出發(fā)，而全渠道真正的出發(fā)點，是消費者的需求動線。新零售是以產(chǎn)品與消費者為中心，利用先進的互聯(lián)網(wǎng)新技術(shù)，從而為消費者提供更具個性化的購物體驗。然而消費者需求處于不斷變化中，并且會隨著時代的發(fā)展、社會的進步愈發(fā)加快。顧客需求帶動信息流，推動商品流、物流和資金流，企業(yè)需要依靠廣泛收集線上線下的反饋數(shù)據(jù)進行分析，準確把握消費者需求范圍中的種類、價位、偏好、關(guān)注點等，準確推廣、準確促銷。準確的預測才能夠直擊目標消費者，挖掘出潛在需求，為其提供合理建議和優(yōu)質(zhì)的體驗，實現(xiàn)消費者價值的最大化。

1.1.2 互聯(lián)網(wǎng)電商的主動進攻

據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，早在2013年，我國就超過美國成為世界上最大的在線零售市場，其在線零售市場的整體規(guī)模達到1.8萬億元。但在2017年，全國網(wǎng)上銷售額只占全社會消費品零售總額的20%不到。現(xiàn)階段，隨著流量紅利的消失，線上平臺推廣的成本遠超出其帶來的盈利，且線下市場憑借其體驗優(yōu)勢已出現(xiàn)回暖跡象，傳統(tǒng)零售行業(yè)的電商模式遭遇到“瓶頸”，尋求轉(zhuǎn)型是必經(jīng)之路，新零售時代已經(jīng)來臨。根據(jù)國家統(tǒng)計局的數(shù)據(jù)，全國網(wǎng)上零售的增長率已經(jīng)連續(xù)三年下降。有學者預測國內(nèi)網(wǎng)上購物增長速度將繼續(xù)放緩，每年下降8-10個百分點。對于傳統(tǒng)模式的電子商務企業(yè)來說，只有變革才能帶來解決方案。

1.1.3 傳統(tǒng)零售的升級

對于傳統(tǒng)門店而言，一方面，由于電商和網(wǎng)購的崛起為消費者提供了更加便捷的消費選擇，也在很大程度上改變了消費者的消費行為與習慣，導致實體店的消費者越來越少，這給傳統(tǒng)實體店造成了很大的沖擊；另一方面，由于經(jīng)濟的發(fā)展以及中產(chǎn)階層的崛起，消費者的消費理念在這個消費升級的時代也發(fā)生了很大的變化，而電商平臺的誠信問題、監(jiān)管問題以及質(zhì)量問題，再加之線上市場趨于成熟，這又給線下實體店帶來了回暖的機遇。與在線零售商相比，線下商店的絕對優(yōu)勢就是為顧客提供商品或服務時所具備的直觀屬性，如可視性、可聽度、可達性、敏感性和可用性。但是經(jīng)營成本高、沒有足夠的流量、線下消費行為無法數(shù)據(jù)化、經(jīng)營盲目等是線下實體店的“硬傷”。全球零售的發(fā)展速度正逐漸減緩，線下門店已經(jīng)接近飽和，我國社零總額漲幅在10%左右，網(wǎng)絡零售去年增幅超26%。因此，向新零售模式的升級，是傳統(tǒng)零售商的必然選擇。

1.2 新零售對物流的要求

1.2.1 “消滅庫存”才是物流的核心追求

“消滅庫存才是物流本質(zhì)”，而如今高庫存已是零售商難以跨過的坎，線上線下利益相互搏殺又是難以解決的問題。新零售時代背景之下，將線下實體店與倉庫融為一體，在一定程度上降低了庫存成本，但線上線下的庫存整合，這為庫存清理帶來了更大挑戰(zhàn)。為了進一步的降低庫存成本，這需要新思維。

1.2.2 運用云計算進行補貨

要解決庫存難題，根本需要的是數(shù)據(jù)，并且要利用“云計算”掌握數(shù)據(jù)。通過“云平臺”，將線下庫存數(shù)據(jù)和線上庫存數(shù)據(jù)匯總，使之融合成為一個整體。再結(jié)合所有的銷售數(shù)據(jù)，依據(jù)補貨邏輯，及時補貨。

1.2.3 多維度倉庫管理

多維度倉庫管理包括庫存同變價調(diào)撥、組裝切割單、單據(jù)明細表、庫存綜合報表等等在內(nèi)的幾十個維度的庫存管理，對商品各個狀態(tài)的建立、在線、睡眠等狀態(tài)管理、商品分類管理、商品權(quán)限管理，滿足商家個性化操作的同時，按照產(chǎn)品的數(shù)量區(qū)分庫存提高效率，根據(jù)物品流動速度制定庫存計劃，杜絕了隨意儲備庫存。

1.3 供應鏈是新零售的保障

1.3.1 供應鏈是數(shù)據(jù)驅(qū)動的

在新零售運營模式背景下，大量零售運營數(shù)據(jù)在不同的應用場景中生成，包括消費者、商品、銷售、庫存、訂單等。這些應用場景可以通過結(jié)合不同的商業(yè)場景和商業(yè)目標，再匹配上合適的算法進行數(shù)字建模，例如，商品類別管理、銷售預測、動態(tài)定價、促銷安排、自動補充、安全庫存設置、倉庫和商店之間的轉(zhuǎn)移、供應規(guī)劃和物流規(guī)劃等。邏輯簡單來說就是“獲取數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)—建立模型—預測未來—支持決策”。就大數(shù)據(jù)在新零售業(yè)態(tài)中供應鏈應用而言，其有兩大類核心模型，一是預測模型，二是決策模型。預測模型主要是在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，基于回歸、分類、時間序列等算法建立的統(tǒng)計模型預測未來銷售額，而決策模型則是通過啟發(fā)式算法、整數(shù)規(guī)劃、解析解等算法建立運營模型，對上述具體業(yè)務場景做出決策。

1.3.2 互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是供應鏈的主要支撐

沃爾瑪成功的關(guān)鍵之一是通過發(fā)射自己的私人衛(wèi)星，建立一個僅次于美國中央情報局的民用中央數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)。供應商可以訪問沃爾瑪?shù)男畔⑾到y(tǒng)。沃爾瑪盡最大努力通過電子信息共享向供應商提供高質(zhì)量的銷售趨勢和庫存水平信息。這種共享有助于雙方能夠在銷售、庫存和趨勢上達成共識，并更有效地節(jié)省通信成本。其對全球4000多家門店的各種商品的庫存、銷售和訂單等的盤查可以在一小時之內(nèi)完成，并且整個供應鏈從訂單到門店的時間不超過3天。此后，沃爾瑪將向供應商提供預測銷售需求所需要的工具和數(shù)據(jù)，以便更有效地制定生產(chǎn)計劃和運輸時間表。而另一方面，供應商也幫助沃爾瑪更好地了解商品和市場。所有這些都清楚地表明，供應鏈在新零售時代下將不再只依賴于人員、流程、硬件設施和其他要素的簡單疊加，而是要通過將供應鏈的數(shù)字化和技術(shù)化進行轉(zhuǎn)型升級，使供應鏈更加智慧和強大。

2 新零售模式下商品同城配送模型構(gòu)建

新零售模式是為了滿足客戶日漸提高的消費需求而產(chǎn)生的變革，是以消費者為中心，從商品到內(nèi)容的一次消費轉(zhuǎn)型。而商品配送速度作為消費者購物體驗中的重要一項，成為新零售背景下零售商的主要競爭力。本文針對零售企業(yè)城市配送建立模型，主要討論從企業(yè)線下零售門店中選擇中轉(zhuǎn)中心以滿足末端需求點訂單，實現(xiàn)成本與效率之間的平衡。

2.1 模型假設

商品在新零售模式下的訂單與傳統(tǒng)電子商務模式下的一樣，大多都是多批次小批量的，這在一定程度上增加了配送的難度。使得同城配送問題開始被重視。本文所定義的商品同城配送模式是在新零售經(jīng)營模式背景下，使整個配送過程在滿足客戶要求的前提下實現(xiàn)成本與效率之間的平衡。

為了更好地建立中轉(zhuǎn)中心選址的相關(guān)模型，本文提出如下兩個假設：

假設1：根據(jù)最終需求點的平均每日交貨量進行優(yōu)化。

最終需求點的分配數(shù)量是可變的，因此，基于最終需求點的日平均分配數(shù)量進行優(yōu)化。在日常運營階層的優(yōu)化中，進而產(chǎn)生每日特定配送量的變化。

假設2：近似算法用于計算從中轉(zhuǎn)中心到多個最終需求點的配送距離。

采用連續(xù)逼近法計算配送車輛的行駛距離，使配送距離的近似測算更接近日常真實情況。中轉(zhuǎn)中心與相對應的終端客戶點的距離和相對應的終端客戶點數(shù)量n之間的關(guān)系可以表示為：

其中ρ表示中轉(zhuǎn)中心與每個終端客戶點距離的平均值，C表示每一輛車可以服務到的終端客戶點總數(shù)。中轉(zhuǎn)中心i配送車輛行駛總距離Li可表示為：

2.2 模型建立

2.2.1 參數(shù)定義

本文定義了以下參數(shù)和變量，以描述大型零售企業(yè)在城市配送網(wǎng)絡優(yōu)化中面臨的中轉(zhuǎn)中心的位置和最終需求點分布的分配問題。

I：備選的中轉(zhuǎn)中心集合，I={1，2，…，m}；

Oi：備選的中轉(zhuǎn)中心i的固定日運營成本；

wi：中轉(zhuǎn)中心i的包裹日處理成本；

J：終端客戶點的集合，J={1，2，…，n}；

f1，f2：中轉(zhuǎn)中心到配送中心的配送車輛的固定成本、中轉(zhuǎn)中心到終端客戶點的配送車輛的固定成本；

w2：中轉(zhuǎn)中心與配送中心，單位距離的貨車運輸成本；

si：中轉(zhuǎn)中心i到配送中心的距離；

m1，m2：中轉(zhuǎn)中心到終端客戶點的配送車輛每天人工成本、每輛配送車輛的單位運輸成本；

c1，c2：中轉(zhuǎn)中心到配送中心的車輛容量、中轉(zhuǎn)中心到終端客戶點的車輛容量。

2.2.2 模型建立

根據(jù)所研究問題的特性、假設條件、參數(shù)符號定義及約定條件，可以建立新零售模式下商品同城配送模型如下：

(1)

s.t.

∑jzij=1，?j∈J

(2)

∑izijrj≤Mi，?i∈I

(3)

rj>qj，?j∈J

(4)

zij≤yi，?i∈I，?j∈J

(5)

∑jzij≥yi，?i∈I，?j∈J

(6)

zij，yi∈{0，1}，?i∈I，?j∈J

(7)

式(1)表示最小化物流總成本，其包括中轉(zhuǎn)中心運營成本及處理成本，從配送中心到中轉(zhuǎn)中心的運輸成本以及中轉(zhuǎn)中心到終端客戶點的配送成本。式(2)表示有且只有一個中轉(zhuǎn)中心為一個終端客戶點服務，式(3)表示中轉(zhuǎn)中心每天的中轉(zhuǎn)量不能超過中轉(zhuǎn)中心的總?cè)萘?，?4)表示終端客戶點退換量必須小于需求量，保證車輛的實際負載量不超過其標準載量，式(5)-式(7)為基本變量屬性。

2.3 實例測算

2.3.1 實例數(shù)據(jù)分析

以重慶蘇寧的核心主城區(qū)域配送網(wǎng)絡為例進行實例測算(其數(shù)據(jù)信息詳情見表1)。數(shù)據(jù)信息根據(jù)百度地圖測量出配送中心與備選中轉(zhuǎn)中心、終端客戶點和備選中轉(zhuǎn)中心之間的距離，并根據(jù)實地調(diào)查數(shù)據(jù)和經(jīng)驗估算出每個終端客戶點的線上包裹配送需求量。

表1 蘇寧重慶主城區(qū)核心區(qū)域門店信息

2.3.2 實例測算

采用前面提出的算法，并結(jié)合相關(guān)文獻的參數(shù)，得到10個不同的方案，如表2所示。

表2 中轉(zhuǎn)中心開放方案

表2為10個不同備選方案，成本最大為29774元，最小為28502元，平均29217元。平均運輸距離154.32千米?？偱渌途嚯x最大730.46千米，最小為553.75千米，平均配送距離635.98千米。表2中成本最小的城市配送網(wǎng)絡優(yōu)化方案，中轉(zhuǎn)中心服務5千米以內(nèi)末端需求點297個，占70.9%，服務5到10千米末端需求點121個，占28.9%，服務超過10千米末端需求點1個，占0.2%。表2中10個方案為多次測算后選出的10個不同方案，由于各個方案選擇的中轉(zhuǎn)中心位置、容量、運營成本等有所差別，因此各方案的成本之間存在一定差距，不同方案間城市物流總成本的最大差距為4.3%。租金作為中轉(zhuǎn)中心運營成本的重要組成部分，對城市物流總成本有較大影響。

3 新零售與物流的相互影響

3.1 新零售促進物流發(fā)展

隨著新零售“線上+線下”運營模式的普及，公眾消費隨之不斷提升，技術(shù)也在升級。全新的物流才能滿足新零售的需求，這勢必會給物流業(yè)帶來一番變革。物流不再僅僅是商品流通中的一個獨立環(huán)節(jié)，而是融合其中。新零售業(yè)需要一個完整的物流系統(tǒng)，包括從供應鏈、倉儲到分銷。例如盒馬鮮生，能做到30分鐘配送速度，在于算法驅(qū)動的核心能力。強推支付寶支付，對用戶消費行為大數(shù)據(jù)進行挖掘；提供會員服務，追蹤消費者購買行為。物流的速度是新零售著重強調(diào)的，最快的速度是商品的新鮮度和質(zhì)量最大的保障。并且，物流信息技術(shù)的不斷升級和創(chuàng)新也是新零售需要的，利用先進技術(shù)形成一套完整的智能物流，從而使物流業(yè)的自動化水平得到提高，并降低物流成本。

3.2 物流提升新零售服務水平

為了提高消費者的購物體驗，個性化和定制化服務的加強也是新零售背景下的物流所需要做到的，從而形成從揀貨到配送的一條完整服務鏈。信息透明度和物流業(yè)整體效率的提高更是物流業(yè)應該重視的，才能滿足新零售業(yè)的需求。顯然，在純電子商務時代和新零售時代，物流都是不可或缺的一環(huán)，但不同之處在于，物流在不同階段也有所不同。在新零售模式的背景下，電子商務業(yè)務可以共享離線商店倉儲和配送系統(tǒng)，從而降低存儲成本，并且對于周邊客戶來說，通過門店配送的時效性也更強。新零售還有一個重要目標，即通過重塑整個供應鏈，使商品供應更加高效和匹配。具體來說，就是如何讓商家更好且更高效地將商品配送到終極客戶端。