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    考慮在線評價的供應鏈運營決策與獎懲機制

    2020-08-21 02:15:08張志堅羅春林郭軍華
    計算機集成制造系統(tǒng) 2020年7期
    關(guān)鍵詞:獎懲效用零售商

    張志堅,王 鵬,柳 鍵,羅春林,郭軍華

    (1.華東交通大學 交通運輸與物流學院,江西 南昌 330013;2.江西財經(jīng)大學 信息管理學院,江西 南昌 330032)

    0 引言

    網(wǎng)絡與信息技術(shù)的發(fā)展推動了消費者在線購物的便利性。同時,為提高消費者網(wǎng)上購物的成功率,許多線上零售商如蘇寧易購、京東等,開通了在線評價服務鼓勵顧客進行評論。中國的電子商務法也要求電子商務經(jīng)營者必須全面、真實地提供商品在線評價服務,這為消費者參考以往在線評價進行購買決策提供了保障。Podium調(diào)查顯示,90%以上的顧客會瀏覽在線評論以降低產(chǎn)品的不確定性和購物風險,88%的顧客表示在線評論會影響購物選擇[1];以小米為代表的零售企業(yè)參考評論信息改進產(chǎn)品功能以滿足用戶需求。因此,網(wǎng)上商城的在線評價信息不僅影響消費者購買決策,還對企業(yè)的運營決策產(chǎn)生重要影響[2]。此外,隨著消費者品味的改變,相比商品價格,消費者更注重物流服務體驗以及產(chǎn)品特征是否符合自身需求[3-4]。與此同時,消費者網(wǎng)購后雖可對產(chǎn)品各個維度進行評價,但在價格日趨透明和產(chǎn)品質(zhì)量日益提高的市場環(huán)境下,物流服務質(zhì)量的優(yōu)劣、消費者關(guān)于產(chǎn)品的偏好逐漸成為影響在線評價的關(guān)鍵因素[5-6]。鑒于此,在由線上零售商和第三方物流(Third-Party Logistics, 3PL)構(gòu)成的電商供應鏈中,分析物流服務質(zhì)量與消費者偏好等維度的在線評價對供應鏈成員決策的影響具有一定的理論與現(xiàn)實意義。

    關(guān)于在線評價的研究,現(xiàn)有文獻主要基于消費者視角進行研究。Mauri等[7]首先利用酒店數(shù)據(jù)實證分析了在線評價對顧客決策與服務期望的影響,發(fā)現(xiàn)顧客購買意愿、物流服務質(zhì)量期望與星級評分呈正相關(guān);何有世等[8]結(jié)合在線評價影響因素模型,分析了商品特征、物流信息兩變量與評價有用性的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)兩變量對在線評論的影響效果相反;趙楊等[9]進一步運用在線評價情感分析法,研究了海淘APP中商品特征指標、物流服務等因素對用戶滿意度的影響。上述文獻主要結(jié)合實證研究分析物流服務、商品特性對在線評價的影響。此外,根據(jù)艾瑞調(diào)查報告[3]發(fā)現(xiàn),年輕消費者更注重選擇符合自身特征或偏好的商品,而且商品在線評價等級與消費者不同的認知偏好密切相關(guān)。還有部分學者從企業(yè)視角研究在線評價的相關(guān)問題。如Sun[10]構(gòu)建了銷售商和消費者博弈的貝葉斯模型,研究了評級方差、均值對零售價和市場需求的影響;Kwark等[11]進一步擴展文獻[10]的研究,運用兩階段博弈模型,分別研究了用戶評論內(nèi)容、消費者偏好異質(zhì)性與競爭性公司產(chǎn)品設計、銷量的相關(guān)性;Zhang等[12]基于Amazon的數(shù)碼相機銷量數(shù)據(jù),實證分析在線評價均值、相機物理屬性對銷量的影響。以上關(guān)于消費者或企業(yè)視角的文獻均從單一主體分析在線評價的影響,缺乏對供應鏈多個成員決策問題的探討,少數(shù)學者對此進行了研究,劉洋等[13]在平臺提供商、軟件開發(fā)商和消費者組成的三方博弈模型中,研究了在線評價口碑效應對軟件需求、價格和利潤的影響;Wang等[14]在在線評價背景下,研究發(fā)現(xiàn)消費者預期產(chǎn)品質(zhì)量偏差對不同階段供應鏈系統(tǒng)利潤的影響截然相反。但上述文獻均未將物流服務質(zhì)量與消費者偏好異質(zhì)性等因素同時引入在線評價體系中。

    目前,關(guān)于物流服務質(zhì)量的研究相對成熟,但大多都關(guān)注物流服務質(zhì)量的影響與決策問題,如戴君等[15]研究了第三方物流整合與物流服務質(zhì)量、企業(yè)運營績效相關(guān)性;Murfield等[16]通過收集實證數(shù)據(jù)分析物流服務質(zhì)量對全渠道零售中消費者滿意度與忠誠度的影響;Liu等[17]基于博弈論方法,探究了物流服務集成商如何依據(jù)服務質(zhì)量與物流服務提供商確定最佳訂貨量的問題;秦星紅等[18]在物流服務供應鏈中發(fā)現(xiàn)顧客服務期望的增加有利于服務質(zhì)量提高。上述文獻的研究成果反映了物流服務質(zhì)量在供應鏈管理決策中的重要性。高質(zhì)量物流服務雖能滿足消費者需求,提高商品好評度,但過高的物流服務水平必然導致物流成本增加,在一定程度上影響了3PL提供物流服務質(zhì)量的優(yōu)劣,并直接影響了終端消費者的滿意度與產(chǎn)品市場需求。如在Cyber Monday當天,美國線上零售交易額達到了30.7億美元,其中物流成本耗費了5.4億美元[19]。美國供應鏈管理專業(yè)協(xié)會(Council of Supply Chain Management Professionals, CSCMP)[20]調(diào)查顯示,由于物流配送的低準時性、低訂單履行率與商品低完整性等因素,使消費者對物流服務水平感到不滿意的比例高達45%。同時,現(xiàn)實中由于提高物流服務水平面臨的成本問題,3PL往往不愿意付出過多的努力成本。因此,線上零售商如何設計合理有效地在線評價獎懲機制,以激勵3PL提供高水平物流服務,從而鼓勵消費者正向評價,值得深入研究。

    近年來,供應鏈中關(guān)于物流服務的協(xié)調(diào)機制研究成果豐富,大部分研究主要運用收益共享契約或成本分擔契約進行協(xié)調(diào)。Giri等[21]在3PL和多個零售商組成的供應鏈中,實施回購—收益共享契約,以提高客戶滿意度和供應鏈整體績效;黃芳等[22]在代發(fā)貨雙渠道供應鏈中結(jié)合動態(tài)博弈理論,研究了投資補貼契約對物流服務水平的激勵效果;譚春橋等[23]引入成本分擔—兩部關(guān)稅契約實現(xiàn)了物流服務供應鏈的協(xié)調(diào);徒君等[24]研究發(fā)現(xiàn)成本共擔契約和收益共享契約對激勵3PL供應商提供高水平物流服務有良好效果。以往文獻主要關(guān)注物流服務供應鏈中不同主體提出的激勵機制有效性,均未考慮物流服務對消費者在線評價的影響,更未將在線評價中的物流服務質(zhì)量引入獎懲機制中。但在實際供應鏈運營中,針對低劣的物流服務對產(chǎn)品市場需求、客戶滿意度等方面造成的不利影響,在線零售商建立相應的懲罰機制是必要的。

    綜上所述,目前關(guān)于在線評價、物流服務以及協(xié)調(diào)機制的研究并不涉及供應鏈系統(tǒng)中對在線評價具體因素產(chǎn)生的影響。同時,考慮到3PL從自身利益最大化出發(fā),可能因物流成本高而降低物流服務質(zhì)量,因此有必要引入在線評價獎懲機制以保證良好的物流服務?;诖?,結(jié)合消費者期望效用函數(shù)與市場需求函數(shù),本文分別構(gòu)建了無在線評價獎懲機制與存在在線評價獎懲機制的Stackelberg博弈模型,研究了物流服務效用、消費者偏好異質(zhì)程度等在線評價因素對供應鏈成員與消費者的影響問題,并通過比較不同機制下的均衡決策,探究了在線評價獎懲機制的有效性。

    1 問題描述

    在購買商品后,消費者依據(jù)物流服務質(zhì)量和商品是否符合自身要求給出評價。借鑒Sun等[10]利用消費者的產(chǎn)品效用刻畫在線評價值的研究,則消費者在線評價值為

    r(s,x)=q+α(s+θ)-xt,

    在線評價均值為

    在電商供應鏈中,本文在線評價只考慮物流效用與單位距離成本(消費者偏好異質(zhì)程度)等因素,這適用于消費者更看重消費體驗和產(chǎn)品與自身需求相匹配的情景,如美妝,時尚服裝,數(shù)碼電子產(chǎn)品等行業(yè)。

    文中上標N和Y分別表示無在線評價獎懲機制和存在在線評價獎懲機制;下標R和L分別表示線上零售商和3PL。

    2 基于在線評價的供應鏈博弈模型

    2.1 無在線評價獎懲機制

    無在線評價獎懲機制的Stackelberg博弈模型中,首先3PL確定物流配送價格pL和物流服務質(zhì)量s,然后線上零售商結(jié)合配送價格等信息制定商品的零售價格p,雙方以自身利潤最大化為目標。因此,結(jié)合市場需求函數(shù),由線上零售商和3PL組成的電商供應鏈系統(tǒng)優(yōu)化模型為

    (1)

    其中

    pN*(pL,s)=argMax(p-pL)·

    (2)

    根據(jù)逆向遞推法,求解上述優(yōu)化模型,得到定理1。本文中所有定理、命題與推論的證明均見附錄。

    定理1無在線評價獎懲機制中,供應鏈雙方均衡的定價策略和物流服務質(zhì)量分別為:

    pN*=

    從而線上零售商和3PL的最優(yōu)利潤分別為:

    (3)

    于是,線上零售商的均衡產(chǎn)品市場需求

    (4)

    (5)

    由定理1和定理2可知,在產(chǎn)品質(zhì)量已知時,電商供應鏈成員的最優(yōu)決策、利潤和均衡市場需求、在線評價均值會受到消費者單位物流效用、消費者偏好異質(zhì)程度的影響,且消費者偏好異質(zhì)程度不利于在線評價均值與市場需求的提高。這與現(xiàn)實情況相符,若消費者購買產(chǎn)品后發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品某一方面特征與自身期望要求偏差過大,往往會給出差評,從而降低商品在線評價均值。

    由推論1可知,消費者單位物流服務效用有助于在線評價均值的提升,這說明3PL需提供專業(yè)的物流服務,保證消費者良好的服務體驗。對線上零售商而言,可構(gòu)建基于在線評價的獎懲機制,激勵3PL提供高質(zhì)量物流服務以增加產(chǎn)品好評度。

    由定理1可得以下命題。

    命題1零售價格、物流配送價格與物流服務質(zhì)量均與α正相關(guān),與t負相關(guān)。

    命題1表明,消費者從物流服務中獲得的單位效用增加,有助于提高配送價格。這是因為3PL提供專業(yè)化、高效的物流服務,在增強消費者物流效用時也直接導致包括物流配送在內(nèi)的成本上升。這與現(xiàn)實情形相符,如京東物流投入大量資金以提升物流配送運營效率和用戶體驗,其物流費用占凈收入的6.1%,訂單交付成本占比為6.9%[29]。為了盈利,3PL會提高物流配送價格,這也間接導致線上零售商運營成本以及零售價格的增加。另外,隨著單位距離成本增加,消費者偏好異質(zhì)性逐漸增強。這反映了線上零售商銷售的商品種類逐漸偏向利基產(chǎn)品[30],即產(chǎn)品的性能只能滿足少數(shù)消費者的需求,不利于商品銷售。零售商采取降價銷售是其最佳策略。

    命題2α不一定會增加市場需求和供應鏈成員利潤。當α分別在[0,α1],[0,α2]和[0,α3]時,市場需求、線上零售商與3PL最優(yōu)利潤是其嚴格遞減函數(shù),否則三者是α的增函數(shù)。均衡市場需求、兩者的最優(yōu)利潤均與t負相關(guān)。為簡化表達,定義如下閾值:

    命題2表明,單位物流效用α并不總是推動雙方利潤增加。因為產(chǎn)品質(zhì)量已知時,若3PL的物流努力程度不足,消費者獲得的單位物流效用較低。同時,在零售價格上漲趨勢下,消費者無法獲得等值的物流服務體驗,從而降低產(chǎn)品滿意度。這將直接導致產(chǎn)品市場需求降低以及線上零售商、3PL的利潤受損。相反,若3PL積極提高努力程度并達到一定閾值,雖然零售價格上漲,但消費者獲得了高品質(zhì)的物流服務效用,也愿意購買該商品。因此,這不僅有利于增加市場需求,還增長了雙方的利潤。另外,隨著消費者偏好異質(zhì)性增強,利基產(chǎn)品只能滿足少數(shù)消費者要求,從而抑制了市場需求,并對成員利潤造成負面影響。

    2.2 存在在線評價獎懲機制

    (6)

    式中:s0表示依據(jù)物流服務質(zhì)量對3PL獎懲的目標閾值,s0>0;β表示獎勵或懲罰力度(簡稱獎懲因子),β>0。為了保證獎懲機制的可行性,獎懲機制中雙方各自的利潤應不小于無獎懲機制的利潤。此外,由式(6)中f(β)函數(shù)可知,在線評價獎懲機制中,線上零售商實質(zhì)上依據(jù)物流服務質(zhì)量閾值s0對3PL進行獎懲。因此,由線上零售商和3PL組成的電商供應鏈系統(tǒng)優(yōu)化模型為

    (7)

    其中

    pY*(pL,s)=argMax(p-pL)

    (8)

    運用逆向歸納法可以得到定理3。

    定理3線上零售商引入獎懲機制后,供應鏈成員的最優(yōu)定價策略、物流服務質(zhì)量分別為:

    定理4表明,物流服務質(zhì)量高于目標閾值時,3PL從零售商處獲得獎勵性收入,這有利于增加自身收益;物流服務質(zhì)量低于閾值時,其不僅受到零售商的懲罰,而且自身利潤會減少。這表明合理的物流服務質(zhì)量閾值不但是在線評價獎懲機制的關(guān)鍵要素,而且會影響供應鏈成員合作的有效性。

    根據(jù)最優(yōu)決策變量可得線上零售商和3PL的最優(yōu)利潤為

    (9)

    (10)

    均衡的市場需求和消費者剩余分別為

    (11)

    (12)

    在線評價的最優(yōu)均值為

    (13)

    3 不同在線評價獎懲機制下均衡結(jié)果對比分析

    為了更清晰地了解不同獎懲機制對供應鏈成員、市場需求、消費者和在線評價均值的影響,下面將兩種機制下的均衡結(jié)果進行比較,進而探討在線評價獎懲機制的有效性,以期為電商供應鏈成員的決策提供一定的參考。

    命題3存在獎懲機制下的最優(yōu)定價和物流服務質(zhì)量大于無獎懲機制時的最優(yōu)定價和物流服務質(zhì)量,且Δp,ΔpL,Δs是關(guān)于α、β的增函數(shù)。

    命題3表明,獎懲機制的建立對提高供應鏈雙方的定價均有利,且有效提高了3PL的物流服務質(zhì)量。此外,相比無獎懲機制,單位物流效用以及獎懲力度越大,雙方的價格越高,且物流服務質(zhì)量也會隨之提升。該結(jié)論不同于文獻[32]的零售商主導的閉環(huán)供應鏈中零售價隨獎懲力度的提高而降低的觀點。

    由命題4可知,建立獎懲機制對擴大市場需求和提高消費者剩余價值是必要的。因為在獎懲機制的激勵下,3PL需付出更多努力來提供高質(zhì)量物流服務以增強消費者的物流效用,從而獲取更多的獎勵性收入或減少懲罰費用支出。此外,消費者體驗到專業(yè)、便捷的物流服務,獲得了更多增值效益,從而增加對物流服務的好評,也進一步吸引其他消費者購物。這也解釋了單位物流效用或者獎懲強度越大,對于產(chǎn)品市場份額、消費者剩余和在線評價均值提升越明顯。

    命題5表明,物流服務質(zhì)量閾值在[0,x2]時,在線評價的獎懲策略有助于提高線上零售商的利潤;物流服務質(zhì)量閾值在[0,x1]時,獎懲策略更有利于3PL利潤的提高;物流服務質(zhì)量閾值過高時,獎懲策略會損害雙方利潤。這說明,為確保獎懲機制的有效性,線上零售商設定的s0∈[0,x1]時,3PL會接受該獎懲機制。同時,線上零售商設定過高的閾值會使在線評價獎懲機制失效。對比供應鏈成員利潤增加的條件,顯然在線評價獎懲機制對線上零售商更為有利。

    4 算例分析

    對于美妝、服裝和裝飾品等商品來說,消費者的品味更具個性化[33],與本文研究消費者偏好異質(zhì)性相吻合。因此,以面膜產(chǎn)品的實證數(shù)據(jù)為例,對結(jié)果進行驗證。在京東商城搜索面膜類商品,并以“規(guī)格為20片/盒/套裝”為條件進行篩選,統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)90%的面膜零售價格集中在90元/盒~270元/盒之間(1)京東商城數(shù)據(jù)來源鏈接:https://search.jd.com/search?keyword=%E5%A5%B3%E5%A3%AB%E9%9D%A2%E8%86%9C&enc=utf-8&qrst=1&rt=1&stop=1&vt=2&wq=%E5%A5%B3%E5%A3%AB%E9%9D%A2%E8%86%9C&cid2=1381&cid3=1396&stock=1&page=3&s=52&click=0。據(jù)此,合理地假定面膜的平均零售價格為180元/盒。同時,根據(jù)Hansen等研究,每件產(chǎn)品質(zhì)量成本占零售價格的20%~70%[34]。進一步地,2017年美妝銷售商Beautylish通過社區(qū)調(diào)查發(fā)現(xiàn),面膜質(zhì)量成本約為平均零售價的50%(2)Beautylish社區(qū)調(diào)研鏈接:https://www.beautylish.com/community。因此,這里以質(zhì)量成本表示面膜質(zhì)量,即q=180×50%=90元/盒;另外,經(jīng)收集資料發(fā)現(xiàn),面膜產(chǎn)品的單位物流成本約占平均零售價的2.5%(通過瀏覽京東、順豐等快遞公司官網(wǎng)的運費信息以及企業(yè)調(diào)研收集產(chǎn)品運費數(shù)據(jù),并運用物流成本核算法推算單位產(chǎn)品物流成本信息),即cL=180×2.5%=4.5元/盒。借鑒文獻[14]的案例分析,消費者認知物流服務時,產(chǎn)生的隨機誤差ε=2;參考以往文獻數(shù)據(jù)[21,35],在滿足已知約束條件下,物流服務努力成本系數(shù)k=1;單位距離成本(消費者偏好異質(zhì)性程度)t∈[0,1];單位物流效用α∈[4,10]。

    4.1 無在線評價獎懲機制

    圖2所示為α與t對產(chǎn)品定價和物流服務質(zhì)量的影響。由圖2可知,隨著單位物流服務效用的增加,零售價格、物流配送價格以及物流服務質(zhì)量均呈上升趨勢,但是單位距離成本對三者的影響卻相反,從而驗證了命題1的正確性。觀察發(fā)現(xiàn),相比于單位距離成本的負效應影響,物流服務效用對成員決策的正效應明顯占優(yōu)。這表明,單位物流服務效用是影響雙方?jīng)Q策變量的主要因素。

    圖3 刻畫了α與t對市場需求和供應鏈成員利潤的影響。由圖3可知,隨著單位服務物流效用增加,均衡市場需求、最優(yōu)利潤均會先減后增。另外,相比于低物流服務效用(4<α<5),產(chǎn)品的市場需求在高物流服務效用(7<α<10)時明顯減少;在高物流服務效用(α>9.5)時,線上零售商和3PL的最優(yōu)利潤均大于低物流服務的利潤。這可能是因為隨著零售價格提高,注重低價或?qū)ξ锪鞣召|(zhì)量無要求的消費群體流失,其余消費者更注重優(yōu)質(zhì)物流服務體驗,價格上漲反而有利于利潤率提升,最終使得雙方利潤大于低物流效用的利潤。這表明決策者通過物流服務質(zhì)量策略,可以準確識別更注重物流服務體驗的消費群體。此外,觀察圖3b與圖3c中線上零售商與3PL的利潤轉(zhuǎn)折點可知,單位物流服務效用的變化有利于線上零售商獲得更多的利潤。同時,消費者偏好異質(zhì)性對市場需求和雙方利潤的不利影響非常有限。

    4.2 兩種機制的比較性分析

    本節(jié)主要考察在線評價獎懲策略對供應鏈成員決策變量和利潤的影響,并且分析在線評價獎懲機制的有效性與可行性。在線評價獎懲機制中,獎懲因子β∈[0.5,1.5],其值越大表示線上零售商的獎勵或者懲罰力度越大;平均單位距離成本t=0.5。

    圖4所示為α與t對產(chǎn)品價格差值和物流服務質(zhì)量差值的影響。由圖4可知,相比無在線評價獎懲機制,在線評價獎懲機制中,零售價格、物流配送價格以及物流服務質(zhì)量均顯著提升,這驗證了命題3的正確性。同時,在獎懲因子和單位物流服務效用共同影響下,以上決策變量隨著兩者的增加而不斷提高,導致兩種機制下決策變量的差距不斷擴大,特別是在獎懲力度較強(β>1)或高物流服務效用(α>8)環(huán)境中。由圖4a價格的變化可知,獎懲機制對零售價格的影響更顯著。

    圖5刻畫了α與t對物流服務質(zhì)量閾值、供應鏈成員利潤差值的影響。由圖5a可知,隨著單位物流服務效用和獎懲因子增加,物流服務質(zhì)量閾值的區(qū)間邊界值均呈上升趨勢。結(jié)合命題5可知,s0∈[0,x1]時,獎懲機制可有效協(xié)調(diào)供應鏈成員的利潤。觀察x1發(fā)現(xiàn),當單位物流服務效用和獎懲力度增加時,s0的有效協(xié)調(diào)空間將增大。這表明在線評價獎懲機制具有一定的柔性,且其柔性隨著兩個參數(shù)值的變化而增強。因此,對于供應鏈成員而言,加強獎懲力度或提高物流服務效用,有助于改善雙方就物流服務質(zhì)量閾值進行談判的空間,提高雙方合作的機率。

    根據(jù)圖5a獎懲機制有效時s0的區(qū)間范圍,假定s0=10,則兩種機制下供應鏈成員最優(yōu)利潤差的變化如圖5b所示。結(jié)果發(fā)現(xiàn),隨著單位物流效用和獎懲因子的增加(特別當α>7,β>1),兩種機制中雙方各自利潤差值不斷增大,表明在獎懲機制中,獎懲因子和單位物流效用通過影響成員的決策與市場需求,使雙方的利潤得到極大的提升,說明這兩個參數(shù)為獎懲機制的重要指標。此外,比較雙方利潤在兩種機制下的增長率發(fā)現(xiàn),引入獎懲機制對3PL利潤增長更有利。

    結(jié)合上述分析可知,在高水平物流服務情形下,在線評價獎懲機制對提高3PL利潤十分有利。因此,圖6所示為當α=10,s0為10~40時3PL利潤的變化情況,圖中水平虛線為無在線評價獎懲機制下3PL的最優(yōu)利潤。

    由圖6可知,3PL利潤變化受獎懲力度和物流服務質(zhì)量閾值兩個因素的影響。物流服務質(zhì)量閾值較低時,3PL的利潤高于無獎懲機制的利潤,且隨獎懲力度的增加而增加。此時,獎懲機制對于3PL的作用主要在于“獎”,這有助于提高3PL物流服務的努力的積極性。物流服務質(zhì)量閾值太高時,3PL的利潤低于無獎懲機制的利潤,且隨獎懲力度的增加趨勢先減少后增加。過高的物流服務質(zhì)量閾值情形下,獎懲機制對于3PL的作用主要在于“懲”,懲罰降低了3PL的物流服務努力積極性。此外,圖6特別給出了s0=30的情況,曲線表明物流服務質(zhì)量的閾值適中時(并不代表只能為30),3PL的最優(yōu)利潤變化趨勢。當獎懲力度小于A點時,3PL的利潤小于無獎懲機制的利潤,而當獎懲力度大于A點時,3PL利潤大于無獎懲機制的利潤,且隨獎懲力度的增加而增加。

    根據(jù)圖6分析可知,若線上零售商設定的物流服務質(zhì)量閾值較低時,大部分3PL能夠?qū)崿F(xiàn)物流服務質(zhì)量目標,雖然3PL有更積極的動機提供高水平物流服務,但對線上零售商而言,需要付出更多的獎勵成本;物流服務質(zhì)量閾值過高時,很少的3PL能夠?qū)崿F(xiàn)目標,這將打擊3PL物流服務努力積極性;而當物流服務質(zhì)量閾值適中且獎懲力度較大時,線上零售商可利用未達到閾值的3PL的罰款來獎勵提供高質(zhì)量物流服務的3PL,這既有利于激勵3PL提供高水平的物流服務,也能確保在線評價獎懲機制的可行性。

    5 結(jié)束語

    在考慮物流服務質(zhì)量、消費者偏好異質(zhì)性的消費者效用函數(shù)基礎上,以在線零售商與3PL構(gòu)成的二級供應鏈為研究對象,分別在不同的在線評價獎懲機制下,采用Stackelberg動態(tài)博弈建立在線評價因素與獎懲力度對供應鏈成員決策變量與利潤影響的決策模型,且比較了不同機制下的均衡決策。本文主要結(jié)論有:

    (1)無在線評價獎懲機制中,單位物流服務效用雖然對零售價格、配送價格、物流服務質(zhì)量有利,但不利于市場需求的增加,而且只有單位物流效用較高時,供應鏈成員利潤才會隨之增加。此外,在線評價因素中,物流服務是影響雙方?jīng)Q策變量與收益的主要因素。

    (2)在線評價獎懲機制中獎懲因子與單位物流服務效用都有利于提高供應鏈成員的定價、收益、消費者剩余和在線評價均值,但其是否有效,依賴于隨單位物流效用與獎懲力度增加而增大的物流服務質(zhì)量閾值。

    (3)線上零售商設計的在線評價獎懲機制對提高市場需求與在線評價均值更有利,且對零售價格與3PL利潤的增長更為顯著。在獎懲機制中,適中的物流服務質(zhì)量閾值與較大的獎懲力度能提高3PL提供高水平物流服務的積極性。

    本文研究帶來的管理啟示:在實際運營中,線上零售商應提供更多差異化產(chǎn)品滿足消費者需求,并通過調(diào)整物流服務策略,更有效地細分目標市場,弱化消費者偏好異質(zhì)性的不利影響。另外,線上零售商與3PL合作時,線上零售商通過將單位物流服務效用與獎懲力度等指標納入在線評價獎懲機制,設定合理的物流服務質(zhì)量閾值對3PL進行考核,且加大獎懲力度以激勵其提供高質(zhì)量物流服務,從而擴大市場需求與商品好評度,提高電商供應鏈成員的利潤與消費者效用。

    未來考慮將制造商納入電商供應鏈系統(tǒng)中,進一步研究包括消費者評價,產(chǎn)品質(zhì)量等因素的影響,并結(jié)合電商平臺的實證數(shù)據(jù)定量分析在線評價不同因素對消費者購買決策的影響。

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