新零售背景下化妝品門店選址研究

邵必林，鄧小玉，裴明洋

（西安建筑科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710048）

0 引 言

新零售的核心在于提升消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)，將線上和線下以及物流緊密結(jié)合在一起，利用大數(shù)據(jù)等先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)綜合分析各種信息，為消費(fèi)者提供更好的服務(wù)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)重構(gòu)交易基礎(chǔ)邏輯，改變傳統(tǒng)零售依賴門店的成本結(jié)構(gòu)模型；同時(shí)，新零售高度重視用戶線上體驗(yàn)，在一定程度上弱化了實(shí)體區(qū)位的重要性。

選址問(wèn)題（Location Problem） 是組合優(yōu)化中一類有著重要理論意義和廣泛實(shí)際背景的問(wèn)題，其實(shí)質(zhì)是尋求對(duì)需求完成分配任務(wù)的合理安排以得到某種意義下的最優(yōu)結(jié)果。選址問(wèn)題的思路是首先收集各方面影響因素，再對(duì)因素進(jìn)行分析，得出因素的權(quán)重，先前運(yùn)用較多的是專家打分法、層次分析法，為了避免某些因素?zé)o法定量化的問(wèn)題，逐漸采用模糊綜合評(píng)判法、灰色綜合評(píng)價(jià)法來(lái)對(duì)因素進(jìn)行分析。后來(lái)對(duì)于權(quán)重確定主觀性過(guò)強(qiáng)的問(wèn)題，提出熵權(quán)法等客觀賦權(quán)法與傳統(tǒng)的賦權(quán)方法相結(jié)合，對(duì)權(quán)重的確定進(jìn)行改進(jìn)。

隨著社會(huì)的發(fā)展，對(duì)待各類評(píng)估問(wèn)題的精細(xì)化程度越來(lái)越高，專家學(xué)者對(duì)于定性評(píng)價(jià)的偏差要求越來(lái)越小。傳統(tǒng)的模糊評(píng)價(jià)方法已然不能滿足研究需求，因此，專家提出由猶豫度擴(kuò)展而來(lái)的直覺(jué)模糊集方法，直覺(jué)模糊集在定性評(píng)估上顯示出巨大的優(yōu)勢(shì)，考慮到AHP 在處理綜合多目標(biāo)決策問(wèn)題表現(xiàn)出的優(yōu)勢(shì)，將這兩種方法結(jié)合成新的直覺(jué)模糊層次分析法（IFAHP）如今直覺(jué)模糊層次分析法，在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、人員績(jī)效評(píng)估等方面的應(yīng)用效果卓然，但是還沒(méi)有在選址評(píng)估領(lǐng)域使用。

新零售模式下的化妝品門店選址，同樣存在著許多的不確定性和猶豫性，使用直覺(jué)模糊層次分析法對(duì)選址指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，能夠規(guī)避一些主觀評(píng)價(jià)的不確定性。再使用灰色關(guān)聯(lián)分析這一定量方法對(duì)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，從主觀和客觀兩個(gè)角度驗(yàn)證在新零售背景下選址思路變更的必然性，為化妝品門店選址帶來(lái)深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。

1 門店選址評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取分析

通過(guò)實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，年代較久遠(yuǎn)的商圈，化妝品銷售通常以專柜的形式聚集在同一層，且各自面積較小，吸引的新客戶較少。較新的商業(yè)綜合體，如西安賽格、曲江大悅城等除化妝品專柜外，還有獨(dú)立的門店，門店吸引的人流量明顯比專柜多，且混合品牌化妝品門店，如屈臣氏、絲芙蘭等的攬客率明顯要比單一品牌門店高。

通過(guò)對(duì)實(shí)地調(diào)研情況及文獻(xiàn)梳理，總結(jié)出以下幾個(gè)影響化妝品門店選址的要素：

首先要考慮客流量?？土髁坑啥喾N因素組成：周邊小區(qū)密度、人口密度、商圈人氣、交通情況，以及競(jìng)爭(zhēng)品牌的數(shù)量。

第二是考慮開(kāi)店成本。主要因素有：店鋪?zhàn)饨?、裝修總投入、設(shè)備總投入、宣傳費(fèi)用。考慮在新零售的背景下，要引進(jìn)一些自助式購(gòu)買設(shè)備；在門店的裝修上，要貼合新零售背景，結(jié)合化妝品門店本身的特點(diǎn)，樹(shù)立屬于自己的獨(dú)特風(fēng)格，營(yíng)造更加開(kāi)放、輕松的體驗(yàn)氛圍。

第三要考慮店鋪的配送環(huán)境。構(gòu)造“線上+線下”結(jié)合的銷售環(huán)境，配送成了銷售進(jìn)程中的重要一環(huán)。配送環(huán)境包括配送路線的優(yōu)化，盡量擴(kuò)大門店的輻射范圍，充分發(fā)揮門店的倉(cāng)儲(chǔ)作用。

第四要考慮人群消費(fèi)的潛力。人群的消費(fèi)潛力主要體現(xiàn)為周邊小區(qū)房?jī)r(jià)，以及周邊人群年輕人的占比。

1.2 化妝品門店選址指標(biāo)體系建立

從以上對(duì)于化妝品門店的選址因素進(jìn)行分析，以及對(duì)影響因素進(jìn)行合理量化，構(gòu)建選址指標(biāo)體系，如表1所示。

由表1 可知，場(chǎng)地要素充分展示了門店的地理位置條件對(duì)于門店經(jīng)營(yíng)狀況的影響，主要包括場(chǎng)地的大小、停車位的數(shù)量及區(qū)位交通指標(biāo)。其中區(qū)位交通指標(biāo)本文采用交通擁堵度來(lái)展示，計(jì)算方法即指選定主干路上一段1 000m 的道路，分別選取上午8 點(diǎn)和下午6 點(diǎn)兩個(gè)時(shí)間，計(jì)算車輛通行時(shí)間，取平均值作為交通擁堵度。

表1 新零售背景下化妝品門店選址評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

競(jìng)爭(zhēng)要素主要包括人口的密度和收入水平及同類門店的數(shù)量，人口越密集的地方及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手越少的地方選址效果越好。

成本要素主要由門店租金、環(huán)境維護(hù)成本、配送成本、懲罰成本組成。不同地段的門店租金有差異較大，人工費(fèi)、設(shè)備采購(gòu)與維護(hù)費(fèi)、裝修費(fèi)等綜合形成環(huán)境維護(hù)成本。不論是與美團(tuán)等平臺(tái)合作配送還是自家成立配送體系，均造成配送成本，并且，在線上線下同時(shí)開(kāi)放服務(wù)時(shí)，就不得不考慮延遲配送所帶來(lái)的懲罰成本。除門店租金外，其余的指標(biāo)不好使用精確的數(shù)據(jù)衡量，使用打分制來(lái)衡量成本的各個(gè)指標(biāo)值。

2 理論方法

2.1 模糊直覺(jué)層次分析法

Zadeh 提出的模糊數(shù)只能通過(guò)刻畫隸屬度來(lái)刻畫事物的模糊性，不能表示支持和反對(duì)，為了更加確切的刻畫出事物的模糊本質(zhì)，Atanassov 教授最早于1983 年提出一種模糊信息的概念，把只考慮隸屬度的Zadeh 經(jīng)典模糊數(shù)推廣的同時(shí)考慮真隸屬度、假隸屬度和猶豫度這三方面信息的直覺(jué)模糊集。在新零售選址評(píng)價(jià)的過(guò)程中，不確定因素較多，由于專家知識(shí)水平的局限性，對(duì)指標(biāo)的評(píng)判存在不確定性，因此采用模糊層次分析法來(lái)確定權(quán)重。在處理不確定性和模糊性方面有更加良好的效果。

定義1：令X 為非空集合，則稱A=｛＜x, u（x ）, v（x ）|x∈X＞｝，即為直覺(jué)模糊集。其中，u（x ）與v（x ）為子集A 的隸屬度與非隸屬度，且滿足如下條件：

定義2：令π=1-u（x ）-v（x ），π代表集合中X 中的元素x 對(duì)于集合A 的猶豫度，若π，則A 退化成為普通模糊集合。

定義3：令α=（u,v）為直覺(jué)模糊數(shù)，且滿足0≤u≤1，0≤v≤1。直覺(jué)模糊數(shù)（u,v）=（0.8 ,0.15 ）的解釋為有若干位專家對(duì)一個(gè)方案進(jìn)行投票，其中有80%投了贊成票，有15%投了反對(duì)票，其余專家選擇棄權(quán)。

采用直覺(jué)模糊層次分析法確定新零售背景下化妝品門店評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的步驟如下：

步驟一：構(gòu)造模糊直覺(jué)判斷矩陣。采用直覺(jué)模糊數(shù)表示決策人員對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的偏好信息，從而建立直覺(jué)模糊判斷矩陣R=（r），其中r=（u,v）, u=v, v=u, u=v=0.5。u表示決策人員對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)i 和j 的重要性進(jìn)行比較時(shí)偏愛(ài)i 的程度，v表示決策人員偏愛(ài)j 的程度，π=1-u-v表示決策人員的猶豫度。指標(biāo)重要程度標(biāo)度如表2所示。

表2 指標(biāo)重要程度標(biāo)度表

步驟二：一致性檢驗(yàn)。與經(jīng)典層次分析法類似，需要對(duì)R 的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)。構(gòu)建完美的一致性直覺(jué)模糊判斷矩陣R

步驟三：計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)式（5） 計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

步驟四：對(duì)指標(biāo)排序。各指標(biāo)權(quán)重均為直覺(jué)模糊數(shù)，因此采用得分函數(shù)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行排序。

步驟五：對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行歸一化。

2.2 灰色關(guān)聯(lián)分析概述

灰色關(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，通過(guò)計(jì)算各比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)度，對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象做出綜合比較和排序。它的步驟主要包括：（1） 確定備選方案及最優(yōu)參考方案；（2） 對(duì)各方案序列進(jìn)行無(wú)量綱化；（3） 計(jì)算各備選方案與最優(yōu)參考方案間的絕對(duì)差；（4） 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)；（5） 計(jì)算關(guān)聯(lián)度并排序。

灰色關(guān)聯(lián)分析能夠通過(guò)定量計(jì)算得出最優(yōu)方案，與定性的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，增加選址結(jié)果可信度。

3 實(shí)例分析

本文要證明新零售的背景下，門店起到的作用大多是體驗(yàn)，新零售的客戶通過(guò)線下體驗(yàn)，線上下單的方式來(lái)獲取產(chǎn)品，能夠減弱傳統(tǒng)的商業(yè)綜合體對(duì)于化妝品門店選址的影響，強(qiáng)化門店的體驗(yàn)和倉(cāng)儲(chǔ)功能，因此本文選擇了方案一西安賽格負(fù)一樓店鋪、方案二西安騾馬市商業(yè)步行街店、方案三錦業(yè)時(shí)代小區(qū)店作為對(duì)比。

3.1 數(shù)據(jù)收集

場(chǎng)地要素的獲取。通過(guò)線下調(diào)研和與門店經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行訪談，獲取場(chǎng)地大小、周邊停車位數(shù)量等信息。區(qū)位交通指標(biāo)通過(guò)統(tǒng)計(jì)一周內(nèi)上午8 點(diǎn)和下午6 點(diǎn)兩個(gè)時(shí)間的1 000m 車輛通行時(shí)間平均值來(lái)得出。

競(jìng)爭(zhēng)要素的獲取。使用經(jīng)緯度查詢網(wǎng)查詢備選三個(gè)店鋪的經(jīng)緯度，使用百度地圖提供的API，爬取備選地周邊一公里的小區(qū)名稱與化妝品店的數(shù)量，以及周邊一公里內(nèi)的同類門店數(shù)量。通過(guò)房地產(chǎn)網(wǎng)站提供的小區(qū)數(shù)據(jù)，獲取周圍一公里的常駐人口數(shù)和小區(qū)平均房?jī)r(jià)。

成本要素的獲取。通過(guò)房地產(chǎn)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)來(lái)獲取門店租金，通過(guò)邀請(qǐng)四位專家對(duì)其余三個(gè)成本指標(biāo)進(jìn)行打分，取其均值。三個(gè)方案的指標(biāo)值獲取結(jié)果如表3 所示。

表3 方案數(shù)據(jù)獲取結(jié)果

3.2 權(quán)重計(jì)算

邀請(qǐng)十位本專業(yè)專家學(xué)者共同商討，并且對(duì)一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)建立模糊判斷矩陣。

一級(jí)指標(biāo)模糊判斷矩陣如下：

二級(jí)指標(biāo)場(chǎng)地要素、競(jìng)爭(zhēng)要素和成本要素模糊判斷矩陣如下：

指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表4 所示。

表4 方案數(shù)據(jù)獲取結(jié)果

由表4 可知，新零售背景下的選址影響最大的因素分別是門店租金、配送費(fèi)用和人口數(shù)量，表明在新零售背景下，門店能夠覆蓋的人群基數(shù)越大越好，配送費(fèi)用和門店租金成本越低越好。新零售背景下，化妝品門店選址可以脫離傳統(tǒng)商圈的束縛，在人群密集的居住區(qū)開(kāi)設(shè)門店，這樣即能夠滿足三個(gè)影響較大的指標(biāo)。

3.3 方案評(píng)估結(jié)果

定性方案評(píng)估：首先將三個(gè)方案的指標(biāo)無(wú)量綱化，將無(wú)量綱過(guò)后的指標(biāo)值與歸一化后的權(quán)重值相乘得出總得分。定量方案評(píng)估：使用灰色關(guān)聯(lián)對(duì)三個(gè)方案進(jìn)行評(píng)估。定性和定量方法得出的評(píng)估結(jié)果如表5 所示。

表5 仿真結(jié)果

由表5 可知，使用直覺(jué)模糊層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)三個(gè)方案進(jìn)行評(píng)估結(jié)果排序均為方案三＞方案二＞方案一，即定性分析和定量分析的結(jié)果均表明方案三錦業(yè)小區(qū)店為最佳選址方案。

4 結(jié) 論

本文首先提出新零售下的選址與傳統(tǒng)的選址邏輯不甚相同，提出新零售下選址的指標(biāo)體系的權(quán)重需要重新修訂，在對(duì)傳統(tǒng)的指標(biāo)體系賦權(quán)方法進(jìn)行剖析后，指出直覺(jué)模糊分析法還沒(méi)有在選址領(lǐng)域使用過(guò)，這種考慮猶豫度的選址方法，對(duì)于改善主觀賦權(quán)的不確定性有極大的正面意義。同時(shí)，提出用灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行定量版的實(shí)例分析，與定性分析的結(jié)果做對(duì)比，從兩方面評(píng)估中更加準(zhǔn)確的得出選址的結(jié)果。

實(shí)例驗(yàn)證的結(jié)果證明，在新零售的背景下，門店租金和配送費(fèi)用以及人口數(shù)量的權(quán)重占比最大，即在新零售背景下，可以脫離傳統(tǒng)的以商業(yè)綜合體為主的選址，選擇人口密度較大，租金較低的地方作為選址點(diǎn)，能夠最大程度的發(fā)揮門店的體驗(yàn)功能和倉(cāng)儲(chǔ)功能，展現(xiàn)新零售帶來(lái)的線上線下融合的新門店經(jīng)營(yíng)模式，對(duì)提升門店的經(jīng)營(yíng)效率有積極影響。