考慮新鮮度和顧客等待的生鮮農(nóng)產(chǎn)品訂貨策略研究

（福建農(nóng)林大學(xué) 管理學(xué)院，福建 福州 350028）

1 引言

生鮮農(nóng)產(chǎn)品的易腐性、物流技術(shù)難度大等獨(dú)特屬性使得傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品流通模式遇到諸多問題，同時零細(xì)性、多變性的消費(fèi)者需求造成不確定性的銷售，增加了商家?guī)齑娉杀荆瑤砗膿p風(fēng)險；這些增加的成本繼而轉(zhuǎn)嫁到消費(fèi)者身上，消費(fèi)者也只能品嘗在冷庫中存放許久或是未完全成熟就摘下后化學(xué)催熟的生鮮農(nóng)產(chǎn)品。但是隨著社會發(fā)展，消費(fèi)者對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度要求越來越高，網(wǎng)購產(chǎn)品最關(guān)心的是其品質(zhì)和速度，新鮮度已然成為消費(fèi)者在網(wǎng)上購買生鮮農(nóng)產(chǎn)品的重要參考因素。因此如何提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品的新鮮度、降低庫存時長以及需求不確定風(fēng)險是運(yùn)營管理領(lǐng)域研究的熱門話題。目前，在電子商務(wù)發(fā)展大環(huán)境下使得很多創(chuàng)新的銷售方式有機(jī)會和有條件可以實(shí)踐，其中應(yīng)用比較廣泛的是現(xiàn)貨銷售模式和預(yù)售模式?，F(xiàn)貨是商家通過批量采購，提前把生鮮農(nóng)產(chǎn)品放置在倉庫，然后訂單生成立即供給于顧客的銷售模式；C2B預(yù)售是通過提前“鎖定”部分需求［1］，當(dāng)生產(chǎn)基地和農(nóng)戶方還未收獲農(nóng)產(chǎn)品的時候，商家通過預(yù)售，統(tǒng)計收集好訂單后才開始安排采摘和發(fā)貨，讓產(chǎn)地直接按需供應(yīng)配送的銷售模式，農(nóng)產(chǎn)品的庫存風(fēng)險成本和損耗幾乎完全消失。在這兩種銷售模式下消費(fèi)者的偏好存在差異：當(dāng)季節(jié)性生鮮農(nóng)產(chǎn)品剛上市時，如車?yán)遄?、牛油果、荔枝等，消費(fèi)者存在追求新鮮度和熱度的心理，商家采取預(yù)售時，由于是來自原產(chǎn)地直采，此時消費(fèi)者感知新鮮度和熱情程度很高。與預(yù)售相比，現(xiàn)貨模式下消費(fèi)者不需要進(jìn)行等待，但是由于預(yù)售是提前備貨，則消費(fèi)者感知到新鮮度比預(yù)售降低，并且隨著時間的增長，感知產(chǎn)品新鮮度和追求產(chǎn)品熱度會逐漸減退。因此基于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的特性，如何制定符合消費(fèi)者偏好的銷售決策，滿足消費(fèi)者需求以達(dá)到提高利潤的目的,是生鮮電商贏得市場的致勝手段，也是亟待解決的問題。

生鮮產(chǎn)品庫存衍生于早期的變質(zhì)產(chǎn)品庫存理論，大多研究主要是對賣場超市、百貨商場以及農(nóng)超對接背景下的庫存問題展開［2-3］。其中韓曙光考慮新鮮度和運(yùn)輸時間雙重影響的變質(zhì)庫存模型；Maihami研究了非瞬時變質(zhì)物品的聯(lián)合定價和庫存控制問題，采用價格和時間依賴的需求函數(shù)建立模型確定最優(yōu)訂貨量、銷售價格和補(bǔ)貨計劃[4]；王磊建立了新鮮度和價格相關(guān)且隨時間變化的消費(fèi)者時變效用函數(shù)和時變質(zhì)量選擇模型，分析了最優(yōu)定價及最優(yōu)保鮮投入[5]；Feng表明增加庫存陳列會鼓勵消費(fèi)者購買更多，需求用價格、新鮮度和庫存陳列的多變量函數(shù)構(gòu)建庫存模型[6]，因此概括來說,主要是圍繞需求依賴生鮮度、時間、存貨、庫存展示量這幾個參數(shù)進(jìn)行研究。其中但斌[7,10]等對生鮮農(nóng)產(chǎn)品EOQ模型做了比較深入的研究，考慮多級價格折扣、努力水平、消費(fèi)者效用、單一或多產(chǎn)品訂貨等不同訂貨策略下的EOQ模型。甘紅良將已知的銷售期進(jìn)行劃分，建立了電子商務(wù)環(huán)境下的多級價格折扣的生鮮產(chǎn)品EOQ模型[11]。白世貞等針對集成模式下消費(fèi)者具有的時間敏感性,提出現(xiàn)售和預(yù)售集成模式下企業(yè)的價格策略和庫存策略，但只考慮預(yù)售價格固定情況下的銷售策略[12]。因此目前研究現(xiàn)狀主要針對賣場超市、百貨商場以及農(nóng)超對接背景下圍繞需求依賴價格、生鮮度、時間、存貨量等進(jìn)行研究，而關(guān)于在電子商務(wù)環(huán)境下建立生鮮產(chǎn)品訂貨和定價模型的研究還很少。

電子商務(wù)環(huán)境有其特殊性，例如“雙向即時、網(wǎng)狀連接、推拉互動”的流通模式，消費(fèi)者偏好性的轉(zhuǎn)換等，使得電子商務(wù)環(huán)境下產(chǎn)品銷售模式會使商家的成本、銷售方案參數(shù)隨之發(fā)生改變。因此，以線上銷售為出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行生鮮農(nóng)產(chǎn)品的庫存研究對商家決策是十分有意義的工作。在定價策略方面，常麗娜對生鮮電商的動態(tài)定價采用參考競爭的定價方法來建立定價模型[13]。在訂貨策略方面，張明超研究含有預(yù)定銷售系統(tǒng)的變質(zhì)性商品的訂貨和價格策略問題，考慮顧客在預(yù)售期間取消訂單且現(xiàn)售期變質(zhì)率為常數(shù)的前提下，分析各自的最優(yōu)訂貨決策[14]，但需求僅考慮銷售價格，未考慮顧客的等待行為，對于預(yù)售期和現(xiàn)貨期商家在付出成本方面的不同未有涉及?；仡欕娮由虅?wù)環(huán)境下生鮮農(nóng)產(chǎn)品銷售策略的相關(guān)研究，首先可以看出有關(guān)生鮮農(nóng)產(chǎn)品銷售的訂貨和定價策略很少；其次，未考慮消費(fèi)者對現(xiàn)貨和預(yù)售模式新鮮度和熱度感知的不同，預(yù)售模式下顧客對產(chǎn)品具有的等待時間差異，以及在不同銷售模式下成本的區(qū)別。

鑒于此，本文考慮如何制定符合消費(fèi)者偏好的銷售決策，在現(xiàn)貨銷售模式下，考慮消費(fèi)者追求生鮮農(nóng)產(chǎn)品新鮮度和熱度的行為，構(gòu)建消費(fèi)者感知新鮮度隨時間變化的時變需求函數(shù)；針對預(yù)售銷售模式下消費(fèi)者具有等待時間敏感這一特性來刻畫對商家決策的影響，構(gòu)建了現(xiàn)貨和預(yù)售銷售模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品的訂貨模型，并分析不同模式下的最優(yōu)訂貨周期和訂貨量。把C2B預(yù)售模式和現(xiàn)貨銷售模式進(jìn)行對比，以期為商家制定最優(yōu)運(yùn)營決策提供參考。

2 問題描述

首先，生鮮電商確定自己的銷售模式，提前備貨的現(xiàn)售模式或以銷定采的預(yù)售銷售模式。對于生鮮電商來說，現(xiàn)售銷售與C2B預(yù)售方式最大的區(qū)別體現(xiàn)在庫存成本、采購成本、交付成本方面的不同。預(yù)售模式下商家讓產(chǎn)地按收集好的訂單供應(yīng)配送，因此農(nóng)產(chǎn)品的庫存風(fēng)險成本和損耗幾乎完全消失，此時商品不存在變質(zhì)和庫存問題，則單位庫存成本h=0；提前備貨的現(xiàn)貨銷售模式為了降低產(chǎn)品的變質(zhì)損耗引進(jìn)冷鏈等保鮮技術(shù)，因此也大大降低了產(chǎn)品的損耗，但是需要為引進(jìn)的技術(shù)埋單，因此單位庫存成本較高，設(shè)為h。同時商家的決策還要受采購成本和交付成本影響，預(yù)售是批量處理訂單注定了商家需要農(nóng)戶方短時期內(nèi)大規(guī)模生產(chǎn)或采摘，這段時期會對農(nóng)戶造成壓力，則采購價格會比現(xiàn)貨時采購價高，現(xiàn)貨單位采購成本設(shè)為pb，預(yù)售單位采購成本(1+γ)pb,γ＞0?，F(xiàn)售方式下商家通過批量采購，提前把生鮮農(nóng)產(chǎn)品放置在倉庫并將產(chǎn)品及時交付給消費(fèi)者，然后訂單生成立即供給于顧客，按單發(fā)貨會導(dǎo)致交付頻數(shù)高且每次交付的訂單集中規(guī)模小，因此現(xiàn)貨下單位交付成本較高設(shè)為n,而預(yù)售方式可以統(tǒng)計約定時間內(nèi)的用戶訂單量，按單備貨最后統(tǒng)一集中發(fā)貨，單位交付成本在一定范圍內(nèi)隨著集中訂單量增加而下降，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)，Chen[15]把現(xiàn)售模式下的單位產(chǎn)品交付成本設(shè)為固定值，預(yù)售模式下的單位產(chǎn)品交付成本設(shè)為關(guān)于時間的函數(shù)，因此設(shè)現(xiàn)貨時單位產(chǎn)品交付成本為m,預(yù)售時單位產(chǎn)品交付成本為mλ，其中0＜λ＜1。

面對現(xiàn)貨和預(yù)售這兩種銷售策略，消費(fèi)者的選擇存在差異性。選擇現(xiàn)貨銷售方式時，消費(fèi)者對于提前備貨的現(xiàn)售感知到的新鮮度較低，并且隨著時間的增長，感知產(chǎn)品新鮮度和追求產(chǎn)品熱度會逐漸減退，因此用φ表示消費(fèi)者對新鮮度的敏感性，φ＞0，表明隨著時間的增加，消費(fèi)者感知到的新鮮度和追求熱度降低，同時根據(jù)所學(xué)的知識,消費(fèi)者的選擇還與價格p息息相關(guān),因此假設(shè)現(xiàn)貨銷售模式下受價格影響及消費(fèi)者感知產(chǎn)品新鮮度隨時間變化的時變需求函數(shù)為：DX(t)=a-(k1+φt)p,a是市場規(guī)模。對于當(dāng)季節(jié)性生鮮農(nóng)產(chǎn)品剛上市時，如車?yán)遄?、牛油果、荔枝等，消費(fèi)者存在追求新鮮度和熱度的心理，商家采取預(yù)售時，由于是來自原產(chǎn)地直采，此時消費(fèi)者感知新鮮度和熱情程度很高，因此消費(fèi)者的選擇不受新鮮度的影響，對新鮮度的認(rèn)知一致且程度接近百分之百。但是，選擇預(yù)售時，消費(fèi)者需要進(jìn)行等待才能最終獲取產(chǎn)品，等待時間越長，消費(fèi)者越少，因此用k2表示消費(fèi)者的等待敏感性，當(dāng)消費(fèi)者到達(dá)時間t越晚，等待影響越小。同時還受價格p的影響，價格越高，消費(fèi)者需求降低，因此預(yù)售模式下顧客的選擇不受新鮮度影響，受價格和等待雙重影響，則預(yù)售時需求函數(shù)為:Dy(t)=(a-k1p)[1-k2(TY-t)]。

面臨這樣的需求形勢和成本影響因素，商家需要考慮進(jìn)行銷售時如何匹配相應(yīng)的訂貨策略,使其獲得利潤最大化，現(xiàn)貨銷售模式下商家決策模式為：為固定訂貨成本,TX為現(xiàn)貨單個訂貨周期。生鮮電商需要確定現(xiàn)售模式的運(yùn)營決策參數(shù):最優(yōu)訂貨周期和最優(yōu)訂貨量Q*。獲得利潤最大化下預(yù)售銷售模式的商家決策：maxTYΠ(TY)=R-cs-cm-co，生鮮電商的運(yùn)營決策參數(shù)為最優(yōu)最優(yōu)訂貨周期TY*。因此為了利潤最大化這一決策，首先需要在銷售模式下把各自涉及的相關(guān)成本和收益具體表述出來，求出最優(yōu)解。

3 現(xiàn)貨銷售模式下商家的決策

傳統(tǒng)常溫物流倉儲會造成較高的耗損，基于國家對冷鏈物流技術(shù)的支持，技術(shù)的升級改善了生鮮產(chǎn)品的品質(zhì)和流通，為生鮮電商的進(jìn)一步發(fā)展奠定基石，產(chǎn)品能最大程度保持品質(zhì)，維持原樣。并且由于消費(fèi)者對產(chǎn)品新鮮度的追求，商家會適度縮短訂貨周期以保障新鮮，因此生鮮農(nóng)產(chǎn)品的變質(zhì)腐爛程度大大降低，則在庫存方面不考慮變質(zhì)的影響，因此生鮮農(nóng)產(chǎn)品庫存模型為：,其中I(t)和D(t)分別表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品的庫存和市場需求。把現(xiàn)貨市場需求函數(shù)代入生鮮農(nóng)產(chǎn)品庫存模型可得：

求解微分方程，則庫存模型公式為：

當(dāng)t=0時，商家的初始訂貨量為：

現(xiàn)貨銷售模式為賣家提供充足的備貨時間，與預(yù)售需要農(nóng)戶方短時期內(nèi)大規(guī)模生產(chǎn)或采摘，并且與果園洽談過程中容易遭遇坎坷，需要花費(fèi)時間三番五次去攻克和洽談，預(yù)售采購產(chǎn)品的價格要比批發(fā)商采購價高不同，現(xiàn)貨單位采購費(fèi)用較小，因此采購成本為：

現(xiàn)售方式下的訂單生成具有非集中性、分散性的特點(diǎn)，按單發(fā)貨會導(dǎo)致交付頻數(shù)高且每次交付的訂單集中規(guī)模小，因此現(xiàn)貨銷售時單位交付成本高，交付成本為：

生鮮農(nóng)產(chǎn)品難貯存、易變質(zhì)的特性，注定在庫存方面需要投入資金，同時雖然引進(jìn)冷鏈物流等技術(shù)有效降低物流運(yùn)輸途中生鮮產(chǎn)品耗損率的同時還可以保證產(chǎn)品的品質(zhì)，但是商家也需要為引進(jìn)的冷鏈物流的技術(shù)成本埋單，因此單位庫存成本提高，設(shè)為h，則庫存成本可以表示為：

整個訂貨周期銷售收入為：

根據(jù)上面的討論與假定，可求出銷售商一個訂貨周期內(nèi)所獲利潤為：銷售收入－產(chǎn)品采購成本－產(chǎn)品交付成本－庫存成本－固定訂貨成本，則現(xiàn)售模式下的利潤函數(shù)表示為：

證明：由于最優(yōu)解不是在導(dǎo)數(shù)點(diǎn)取的，而是在邊界處取得。因此令，解得，，從圖像上看，由于參數(shù)的未知，無法判斷兩個解的大小。

因此基于以上的分析，需對兩種情形分別進(jìn)行討論，可以得到以下結(jié)果：

證明：將Q*X1對單位庫存成本h求一階導(dǎo)數(shù)，表示隨著單位庫存成本的提高，最優(yōu)訂貨量將增加，此時表示隨著單位庫存成本的提高，最優(yōu)訂貨量將減少，此時。因此商家要重點(diǎn)關(guān)注單位庫存成本的高低，以為判斷點(diǎn)，制定庫存量策略。

命題4：消費(fèi)者對產(chǎn)品的新鮮度感知φ越敏感，最優(yōu)訂貨周期和最優(yōu)訂貨量Q*將減少。

4 預(yù)售模式下商家的決策

4.1 求解最優(yōu)預(yù)售周期

C2B預(yù)售模式進(jìn)入市場較晚，屬于一種比較創(chuàng)新的生鮮電商模式，商家搜集客戶需求，然后產(chǎn)品直接來自原產(chǎn)地直采直供，舍棄中間經(jīng)銷環(huán)節(jié)，直接溯源至生鮮產(chǎn)地。因此流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)較少，生鮮農(nóng)產(chǎn)品的庫存風(fēng)險成本和損耗幾乎完全消失，則在C2B預(yù)售模式下商品不存在變質(zhì)和庫存問題。但是基于預(yù)售銷售模式的特點(diǎn)，需要重點(diǎn)考慮采購成本和交付成本與現(xiàn)貨銷售的不同。首先根據(jù)單位時間需求函數(shù)求解整個周期的需求為：

與現(xiàn)貨銷售的提前批量采購準(zhǔn)備庫存不同，預(yù)售是批量處理訂單注定了商家需要供貨方短時期內(nèi)大規(guī)模生產(chǎn)或采摘，這段時期會對供貨方造成壓力，因此需要與提供規(guī)?；瘶?biāo)準(zhǔn)生鮮產(chǎn)品的農(nóng)莊、養(yǎng)殖場等生產(chǎn)基地建立緊密甚至獨(dú)家的合作關(guān)系，需要以較高價格采購，讓利于供貨方以達(dá)成合作協(xié)議。因此預(yù)售時商家的決策受采購成本影響大，采購價格比現(xiàn)貨采購價高，則單個預(yù)售周期Ty內(nèi)產(chǎn)品采購成本為：

預(yù)售銷售方式可以統(tǒng)計約定時間內(nèi)的用戶訂單量，按單備貨，最后統(tǒng)一集中發(fā)貨，單位交付成本在一定范圍內(nèi)隨著集中訂單量增加而下降，產(chǎn)生規(guī)模經(jīng)濟(jì)。因此單位交付成本比現(xiàn)貨低，則單個預(yù)售周期Ty內(nèi)產(chǎn)品采購成本為：

整個周期內(nèi)的銷售收入為：

根據(jù)上面的討論與假定，可求出銷售商一個周期內(nèi)所獲利潤為：預(yù)售期的銷售收入－產(chǎn)品采購成本－產(chǎn)品交付成本－固定訂貨成本，則預(yù)售模式下的利潤函數(shù)表示為：

對利潤函數(shù)Π(p,Ty)求關(guān)于Ty和p的一階和二階導(dǎo)數(shù)，判斷該函數(shù)為凸函數(shù)，存在唯一最大值。因此令，求出采取預(yù)售方式的最優(yōu)預(yù)售周期。

命題5 考慮新鮮度和等待時間的影響，給定任意價格p,最優(yōu)預(yù)售周期為：

4.2 不同銷售模式比較分析

對不同銷售模式下生鮮電商利潤率進(jìn)行比較。

5 結(jié)語

在現(xiàn)貨銷售模式下，考慮消費(fèi)者追求生鮮農(nóng)產(chǎn)品新鮮度和熱度的行為，構(gòu)建消費(fèi)者感知新鮮度隨時間變化的時變需求函數(shù)；針對預(yù)售銷售模式下消費(fèi)者具有等待時間敏感這一特性來刻畫對商家決策的影響，構(gòu)建了現(xiàn)貨和預(yù)售銷售模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品的訂貨模型，并分析不同模式下的最優(yōu)訂貨周期和訂貨量。研究發(fā)現(xiàn)，庫存成本增大時，應(yīng)該縮短預(yù)售周期；當(dāng)單位庫存成本大于限定條件時應(yīng)減少訂貨量，單位庫存成本小于該限定條件可以適當(dāng)增加庫存量。消費(fèi)者越追求產(chǎn)品的新鮮度和熱度，最優(yōu)訂貨周期和最優(yōu)訂貨量將減少。消費(fèi)者對等待時間越敏感，需要縮短預(yù)售周期。最后對預(yù)售和現(xiàn)貨銷售模式的收益率進(jìn)行比較得知，當(dāng)預(yù)售增加的單位采購成本和減少的交付成本之和小于現(xiàn)貨存放三分之一的庫存成本時，預(yù)售利潤率大于現(xiàn)貨。因此商家需要與農(nóng)戶、生產(chǎn)基地等供貨方協(xié)商好，保持長期穩(wěn)定合作關(guān)系，爭取降低采購成本，則可以選擇預(yù)售銷售方式，因?yàn)椴扇☆A(yù)售模式無庫存保管成本，還能緩解商家的資金壓力。

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