“新零售” 下我國零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 體系的構(gòu)建與應(yīng)用

李 琦

（河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司許昌卷煙廠企業(yè)管理部 河南許昌 461000）

引言

“新零售” 是從供給端實現(xiàn)商業(yè)結(jié)構(gòu)改革和消費升級迭代的新思路，是一種將線上線下、現(xiàn)代物流納入統(tǒng)一系統(tǒng)中的零售新模式。移動互聯(lián)網(wǎng)以及大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等先進(jìn)技術(shù)是 “新零售” 的支撐，依托于技術(shù)手段，場景要素與商品生命周期深度契合，消費者需求與商業(yè)情境體驗深度契合，進(jìn)而重塑商業(yè)生態(tài)并最大化消費者利益，實現(xiàn)供給端和需求端的雙贏。2016 年，馬云首先提出 “新零售” 概念。隨后 “新零售” 逐漸成為我國學(xué)者的關(guān)注焦點，不少學(xué)者探究 “新零售” 的概念內(nèi)涵、模式創(chuàng)新、機(jī)遇與挑戰(zhàn)等內(nèi)容。其中，“新零售” 的關(guān)鍵主導(dǎo)行業(yè)是零售業(yè)，因此推動 “新零售” 的流通變革需要以零售業(yè)為突破口，這與丁俊發(fā)（2017）的觀點一致。零售企業(yè)供應(yīng)鏈的重新設(shè)計是“新零售”的核心，全渠道供應(yīng)鏈的整合優(yōu)化是重塑商業(yè)價值的必要路徑，這與王福，王科唯（2020）、張建軍，趙啟蘭（2019）的觀點一致。本文重點在于構(gòu)建適應(yīng) “新零售” 趨勢的供應(yīng)鏈KPI 指標(biāo)體系，旨在促進(jìn)我國零售業(yè)供應(yīng)鏈的管理提升，繼而為零售業(yè)的創(chuàng)新顛覆、“新零售” 的持續(xù)變革提供支持。

零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 存在的問題

在 “新零售” 理念中，零售業(yè)的供應(yīng)鏈需要進(jìn)行深度整合與創(chuàng)新，推動產(chǎn)品供應(yīng)鏈向服務(wù)供應(yīng)鏈演進(jìn)，繼而向服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)演進(jìn)，構(gòu)建利益相互依存的生態(tài)閉環(huán)?！靶铝闶邸?要求零售企業(yè)供應(yīng)鏈實現(xiàn)全渠道客戶需求的整合、營銷策略的整合、數(shù)據(jù)資源的整合、采購策略的整合、零售終端的整合、物流資源的整合等，從而形成人、貨、場的全方位一體化運營。而判斷零售企業(yè)供應(yīng)鏈的現(xiàn)狀，以及是否滿足 “新零售” 的這些要求，首先需要擇選關(guān)鍵評價指標(biāo)，在 “新零售” 下構(gòu)建完整的KPI 指標(biāo)體系。目前中國零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 面臨的問題與挑戰(zhàn)主要包括以下幾點：

其一，不同產(chǎn)品品類、不同零售企業(yè)的KPI 管理水平參差不齊，管理的成熟程度有待提高；其二，KPI 指標(biāo)沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，各零售企業(yè)在供應(yīng)鏈管理過程中，所采用的評價指標(biāo)或過于簡單，或混亂復(fù)雜，在選取指標(biāo)時往往照搬照用，缺乏科學(xué)合理性，與企業(yè)現(xiàn)實情況的脫節(jié)比較明顯；其三，指標(biāo)的計算方式也過于簡單，基本都是最常用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，結(jié)果結(jié)論單一，既不能及時識別問題所在，也不能系統(tǒng)地、長久地為供應(yīng)鏈管理提供依據(jù)；其四，KPI 統(tǒng)計時手工操作過多，數(shù)智化程度有待提高，尤其在大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)加速迭代的新環(huán)境下，缺乏數(shù)字化工具不僅與時代脫節(jié)，更會產(chǎn)生效率低下、錯誤漏洞多、結(jié)論信效度低等問題，降低了KPI 的參考價值；其五，KPI 數(shù)據(jù)的監(jiān)測缺乏系統(tǒng)支持，使監(jiān)測缺乏持續(xù)性，無法滿足線上業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)實時變動、累積數(shù)據(jù)指數(shù)增長的新情況，不能依托長期的KPI 數(shù)據(jù)改善運營效率、優(yōu)化企業(yè)戰(zhàn)略。

“新零售” 下零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 指標(biāo)體系構(gòu)建

針對目前我國零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 存在的問題，本文將綜合采用定性與定量方法，結(jié)合 “新零售” 的特征與要求，重新識別KPI 指標(biāo)，從而構(gòu)建科學(xué)完善的KPI 指標(biāo)體系。定性方法采用德爾菲法，定量方法采用主成分分析法，兩種方法相輔相成，相互發(fā)揮優(yōu)勢、彌補(bǔ)劣勢，使結(jié)果更可靠、更科學(xué)。

（一）定性識別方法：德爾菲法

德爾菲法本質(zhì)上是一種利用函詢形式進(jìn)行的專家集體匿名思想交流過程。德爾菲法相比專家會議法、深度訪談法等定性方法，其 “背靠背” 特征使其更具有安全性和可操作性。德爾菲過程大致如下：首先，通過聯(lián)絡(luò)和遴選，共有8 位專家參與到德爾菲過程，包括4 位零售供應(yīng)鏈領(lǐng)域的專家學(xué)者和4 位零售行業(yè)資深人士及“新零售” 實踐者，均具有深厚的理論學(xué)識和豐富的實踐經(jīng)驗（見表1）。其次，擬定調(diào)查提綱，向?qū)＜覀儨?zhǔn)備詳實的資料，比如有關(guān) “新零售” 的資料和零售企業(yè)供應(yīng)鏈的運營數(shù)據(jù)，以保證專家有足夠的依據(jù)對關(guān)鍵指標(biāo)做出判斷。最后，以電子郵件方式展開德爾菲過程，共包含三輪信息反饋：第一輪是開放式調(diào)研，只提出 “新零售趨勢下中國零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI” 這一問題，附屬整理的詳實資料供專家閱讀，由專家自由提出觀點并說明理由；第二輪調(diào)研將第一輪觀點匯總制表，發(fā)給各專家判斷各指標(biāo)的重要性，繼續(xù)提供觀點與意見；第三輪調(diào)研則再次匯總第二輪觀點，讓專家比較自己同他人的不同意見，以修改自己對指標(biāo)重要性的判斷。三輪過程均通過電子郵件方式進(jìn)行，專家們彼此之間互不相識，也不進(jìn)行直接溝通，均僅與筆者建立關(guān)聯(lián)。經(jīng)過三輪德爾菲過程，8 位專家的意見逐漸統(tǒng)一，對KPI 指標(biāo)的判斷趨于一致。

德爾菲過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)（見表1）?？芍?，專家的權(quán)威判斷均值為0.79，大于標(biāo)準(zhǔn)值0.7，說明專家的權(quán)威性、代表性較高；專家積極系數(shù)用有效參與率表示：有效參與率= 有效反饋的專家數(shù)/ 全部參與的專家數(shù)，其值為100%，說明專家的參與程度和關(guān)心程度達(dá)到最高水平；在第二輪德爾菲反饋中，運用SPSS 21.0，計算Kendall W值為0.541，P 值為0.000，表明在95% 的置信度下，專家的意見協(xié)調(diào)性較好，第二輪的結(jié)果是可取的；在第三輪德爾菲反饋中，運用SPSS 21.0，計算Kendall W 值為0.646，P 值為0.000，表明在95% 的置信度下，專家的意見協(xié)調(diào)程度更優(yōu)，專家意見趨于一致，沒有必要進(jìn)行下一輪德爾菲過程。至此，運用德爾菲法汲取了專家們的智慧，獲取了他們的集體判斷。KPI 的一級指標(biāo)包括供應(yīng)鏈可靠性、供應(yīng)鏈成本、響應(yīng)速度、資金效率等四大指標(biāo)，二級指標(biāo)包括客戶完美訂單履行率、客戶退貨率、銷貨成本占比等11 個指標(biāo)。

（二）定量識別方法：主成分分析法

基于德爾菲法，理論界與實踐界的專家們普遍認(rèn)為，在 “新零售” 趨勢下中國零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 應(yīng)包含4個一級指標(biāo)、11 個二級指標(biāo)。這些指標(biāo)是專家們集體智慧的體現(xiàn)，但也存在主觀性問題，沒有反映數(shù)據(jù)背后可能蘊藏的規(guī)律。在未來 “新零售” 中，KPI 數(shù)據(jù)是海量的、動態(tài)的，大數(shù)據(jù)技術(shù)也賦予了搜集和處理動態(tài)海量數(shù)據(jù)的能力，因此有必要挖掘數(shù)據(jù)本身的價值意義。此外，KPI 數(shù)據(jù)的無限性也在稀釋價值的密度，所以數(shù)據(jù)的無限性仍然需要有限的指標(biāo)予以代表，表達(dá)出最核心的價值。綜合以上考慮，需要尋找一種方法，既能克服人的主觀片面性問題，又能挖掘數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系和潛在意義，也能 “降維” 數(shù)據(jù)以少量指標(biāo)覆蓋絕大多數(shù)內(nèi)涵。滿足這些條件的方法之一，就是主成分分析法。主成分分析法是一種降維方法，可以減少指標(biāo)之間的相關(guān)性，解決多重共線性，以少量指標(biāo)來充分反映大部分信息。若將多個相關(guān)性較強(qiáng)的變量 重新組合，生成彼此不相關(guān)的主成分 ，使它們盡可能多地提取原有變量的信息，其方法通常是做線性組合：

其中，a1i，a2i，…，api(i=1，…，m) 為X 的協(xié)方差陣Σ 的特征值所對應(yīng)的特征向量；X1， X2，…， Xp是原始變量經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的值，在實際應(yīng)用中，往往存在指標(biāo)的量綱不同，所以在計算之前須先消除量綱的影響，而將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；ε 是標(biāo)準(zhǔn)化常數(shù)。

首先，搜集消費品零售企業(yè)的供應(yīng)鏈運營KPI 數(shù)據(jù)。為了保證數(shù)據(jù)有效性，零售企業(yè)要經(jīng)營不同業(yè)態(tài)、不同品類，盡可能覆蓋多種業(yè)態(tài)，其中以超市、便利店為主。樣本企業(yè)包括河南大張、山東全福元、家家悅、浙江萬客隆商貿(mào)等31 家企業(yè)。數(shù)據(jù)主要是德爾菲法獲取指標(biāo)的數(shù)據(jù)，且為2019 年下半年（2019 年7 月-12 月）的數(shù)據(jù)。其次，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 21.0 中，運用主成分分析功能，對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。最后，對成分矩陣圖進(jìn)行解讀，獲取結(jié)果。結(jié)果顯示，11 個二級指標(biāo)數(shù)據(jù)可以降維為4 個主成分因子，這和德爾菲法的結(jié)果一致；但是，有1 個二級指標(biāo)的因子載荷在任何一個主成分上都低于0.500，有1 個二級指標(biāo)的因子載荷同時在兩個主成分上都高于0.500，均不符合要求，予以剔除。至此，共獲得4 個一級指標(biāo)、9 個二級指標(biāo)。

表1 德爾菲法相關(guān)數(shù)據(jù)

（三）KPI 指標(biāo)體系

經(jīng)過德爾菲法和主成分分析法，結(jié)合了定性方法與定量方法的優(yōu)勢，集中了人的智慧和機(jī)器智慧，構(gòu)建出 “新零售” 趨勢下我國零售企業(yè)供應(yīng)鏈的KPI 指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系共包括4 個一級指標(biāo)：供應(yīng)鏈可靠性、響應(yīng)速度、資金效率和供應(yīng)鏈成本，以及9 個二級指標(biāo)，其中供應(yīng)鏈可靠性由5 個指標(biāo)衡量，響應(yīng)速度和資金效率各由1 個指標(biāo)衡量，供應(yīng)鏈成本由2 個指標(biāo)衡量（見表2）。

“新零售” 下零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 指標(biāo)應(yīng)用

經(jīng)過上述分析，提煉出適用 “新零售” 趨勢和中國市場的零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 體系，以此衡量供應(yīng)鏈的水平、效益與未來方向。對于這些KPI 指標(biāo)，將與美國零售企業(yè)進(jìn)行對標(biāo)分析，并從企業(yè)業(yè)態(tài)、產(chǎn)品品類、需求端、供應(yīng)端等多層面對指標(biāo)進(jìn)行分析，以獲取有益的結(jié)論和啟示。

供應(yīng)鏈可靠性A。衡量供應(yīng)鏈可靠性的KPI 指標(biāo)有5個（A1-A5），以倉庫缺貨率（A4）為代表進(jìn)行分析。整體而言，與美國企業(yè)相比，中國零售企業(yè)倉庫缺貨率略高，不同業(yè)態(tài)、不同品類產(chǎn)品的倉庫缺貨率差異明顯，需求端和供給端雙側(cè)均存在造成倉庫缺貨的重要因素。具體而言，從業(yè)態(tài)角度分析，美國行業(yè)的平均倉庫缺貨率約為2%，中國的數(shù)值為2.3%，略高于美國。其中，大中型超市的倉庫缺貨最為嚴(yán)重，缺貨率達(dá)5%，其次是專門店，缺貨率為4.3%，最后是便利店，缺貨率為1.3%（見圖1）。出現(xiàn)這種分布與購物需求和方式、配送頻率和細(xì)化程度、供應(yīng)商管理水平、銷售與庫存信息更新頻率等方面的差距息息相關(guān)。例如，大中型超市通常選用大宗采購模式，采購頻率較低，多數(shù)在一周一次左右，而團(tuán)購、促銷、搶購等活動會在短時間內(nèi)完成銷售，容易導(dǎo)致超市的缺貨現(xiàn)象。大中型超市規(guī)模較大，商品的統(tǒng)計也更復(fù)雜，缺貨信息與補(bǔ)貨行動存在時間差，加大了缺貨的嚴(yán)重程度。從品類角度分析，不同品類的倉庫缺貨率差異明顯，其中食品飲料類最高，缺貨率中位值為3.5%；非食品類缺貨率中位值為2.4%，冷凍類缺貨率中位值為2.1%，生鮮類最低，缺貨率中位值僅為1%。從品類來看，品類特性影響需求端的穩(wěn)定性和供應(yīng)端的訂單滿足水平，在 “新零售” 驅(qū)動下，供應(yīng)商管理無疑是缺貨率管理的關(guān)鍵一環(huán)。

響應(yīng)速度B。整體而言，中國線上業(yè)務(wù)的訂單履行周期整體好于美國行業(yè)水平，生鮮、冷凍的食品類訂單周期普遍較短，非食品類訂單周期普遍較長。具體而言，生鮮類產(chǎn)品的時效性要求很高，其訂單履行周期的中位值僅為1.1 天，是所有類別中最短的，約86% 的企業(yè)在1 天左右交付；冷凍類產(chǎn)品全程需要保障低溫環(huán)境，一般采用中央冷庫直接配送，線上訂單履行周期為1.25 天，約80% 的企業(yè)在1-2 天左右交付；食品飲料類產(chǎn)品種類繁多，訂單數(shù)量多，一般沒有時效性、新鮮度的特殊要求，訂單周期相對較長，中位值為1.75 天，低于美國的1.9 天；非食品飲料類產(chǎn)品更需要特殊的運輸保障，線上訂單履行周期的最高值達(dá)到7 天，中位值為2.5 天，仍然低于美國的2.7 天，說明中國零售企業(yè)供應(yīng)鏈的響應(yīng)速度具有一定的優(yōu)勢（見表3）。

另外，零售企業(yè)的電商業(yè)務(wù)正逐步增加，而電商業(yè)務(wù)的比重與線上訂單履行周期存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)企業(yè)的線上業(yè)務(wù)占比為1% 時，訂單周期為4.5 天，周期較長。而當(dāng)企業(yè)的線上業(yè)務(wù)占比提高到25%時，訂單周期縮短至0.8天，周期較短。也就是說，零售企業(yè)電商業(yè)務(wù)占比越高，或者線下業(yè)務(wù)占比越低，訂單履行周期越短，意味著響應(yīng)速度越快。這為 “新零售” 下零售企業(yè)的發(fā)展方向提供了啟示，未來為縮短訂單履行周期、提升線上服務(wù)水平，需要重視線上線下的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)比例，有必要重點拓展線上業(yè)務(wù)。

表2 KPI 指標(biāo)體系

表3 不同品類零售企業(yè)線上訂單履行周期分布

圖1 中美不同業(yè)態(tài)倉庫缺貨率

圖2 中美倉庫庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)（天）

資金效率C。整體而言，與美國企業(yè)對比，中國零售企業(yè)的庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)較長，周轉(zhuǎn)速度較慢，受限于 “新零售” 中消費者需求的升級和波動，庫存管理將面臨更大挑戰(zhàn)。具體而言，從業(yè)態(tài)角度分析，大中型超市的平均庫存天數(shù)在37 天以上，社區(qū)超市和便利店多在30 天以內(nèi)，所有業(yè)態(tài)的庫存周期天數(shù)的最低值為5 天，最高值為63 天，中位數(shù)為33 天，而美國企業(yè)的最低值為4.5 天，最高值為49 天，中位數(shù)為28 天，其水平顯著高于中國。無論在服務(wù)覆蓋范圍、消費者購物行為還是在運營品類上，大中型超市在 “新零售” 中的庫存管理均面臨不小壓力。從倉庫的庫存周轉(zhuǎn)速度分析，中國零售企業(yè)的整體水平亦低于美國企業(yè)的整體水平。我國倉庫庫存周轉(zhuǎn)普遍優(yōu)于線下門店，倉庫周轉(zhuǎn)天數(shù)的整體水平為12 天，超過美國的整體水平10 天，也遠(yuǎn)超過線下門店的整體水平29 天，其中電商倉庫周轉(zhuǎn)天數(shù)僅為6 天，大中型超市倉庫為13 天，便利店倉庫為9 天，專門店倉庫為10 天（見圖2）。電商倉庫之所以能有高的周轉(zhuǎn)速度，得益于大數(shù)據(jù)模型的精準(zhǔn)預(yù)測，在定義庫存級別、分類庫存標(biāo)簽、實時跟蹤庫存變化、動態(tài)預(yù)測消費者需求等方面實現(xiàn)了數(shù)智化管理。這為 “新零售” 下縮短庫存周轉(zhuǎn)天數(shù)、提高資金效率帶來啟示，大數(shù)據(jù)、人工智能與零售企業(yè)供應(yīng)鏈的深度融合是重要的解決方案，供應(yīng)鏈管理必然走向數(shù)智化道路。

供應(yīng)鏈成本D。衡量供應(yīng)鏈成本的KPI 指標(biāo)有2 個（D1-D2），本文以倉儲物流費用占比（D1）為代表進(jìn)行分析。整體而言，中國零售企業(yè)倉儲物流費用占比略高于美國，電商企業(yè)的整體倉儲物流費用占比最高，隨著門店數(shù)量增加，大中型超市的物流費用會提升，而社區(qū)便利店及專門店的物流效率會提升。具體而言，美國零售企業(yè)倉儲物流費用占比的中位值為2.7%，而中國略高，中位值為3%。三類零售企業(yè)中，以電商為主的企業(yè)存在最高的倉儲物流費用占比，整體分布在7% 到8% 之間；以社區(qū)便利及專門店為主的企業(yè)，整體分布在4% 到7% 之間，而以大中型超市為主的企業(yè)，整體分布在1% 到3% 之間，其倉儲費用具有一定的優(yōu)勢。另外，以大中型超市為主的企業(yè)，倉儲物流費用占比與其門店數(shù)量呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)約為93%，原因在于單店規(guī)模大、單次配送量大、車輛運力有限、配送路徑協(xié)調(diào)難度大等；社區(qū)便利店及專門店為主的企業(yè)，倉儲物流費用占比與其門店數(shù)量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)約為-94%，原因在于單店規(guī)模小、單次配送量有限、車輛運力影響不大、規(guī)模效應(yīng)顯著、配送路徑可進(jìn)行最優(yōu)規(guī)劃等。

結(jié)論

“新零售”為中國零售企業(yè)供應(yīng)鏈再造提供了新契機(jī)。為推動 “新零售” 變革，首先需要構(gòu)建科學(xué)完善的KPI 指標(biāo)體系。目前我國零售企業(yè)KPI 存在管理混亂、指標(biāo)過于簡單、計算方法落后、缺乏持續(xù)性監(jiān)測等問題。為克服這些問題，綜合運用定性的德爾菲法和定量的主成分分析法，將人的思維與機(jī)器思維相結(jié)合，構(gòu)建出適合 “新零售” 趨勢和中國情境的零售企業(yè)供應(yīng)鏈KPI 指標(biāo)體系，并將該指標(biāo)與美國行業(yè)進(jìn)行對標(biāo)分析，從企業(yè)業(yè)態(tài)、產(chǎn)品品類以及供給端、需求端等層面進(jìn)行分析，得到有益的結(jié)論和啟示。本文認(rèn)為，在 “新零售” 的發(fā)展趨勢下，必須對零售企業(yè)供應(yīng)鏈的KPI 指標(biāo)進(jìn)行重點監(jiān)測，優(yōu)化各關(guān)鍵指標(biāo)并落實風(fēng)險管理機(jī)制。在線業(yè)務(wù)在 “O2O” 中的地位越來越高，因此需逐步加大電商業(yè)務(wù)占比，并切實認(rèn)識到，隨著新興技術(shù)的深度融合，在線業(yè)務(wù)重塑價值鏈的潛力是無限的。從企業(yè)戰(zhàn)略出發(fā)，整合優(yōu)質(zhì)物流資源，主動監(jiān)控并提升線上交付水平，提升訂單服務(wù)質(zhì)量；有必要打通信息壁壘，打破信息孤島，實現(xiàn)信息流、物流、資金流、人流等各要素的順暢同步流轉(zhuǎn)，以即時性信息指導(dǎo)庫存管理、補(bǔ)貨決策，以全鏈條信息搭建各類產(chǎn)品的科學(xué)客觀的需求預(yù)測模型，逐步建立高效率的、高成熟度的庫存管理模式；線下也要合理規(guī)劃門店布局，抓取規(guī)模效應(yīng)的平衡點，優(yōu)化配送路線，降低倉儲物流成本，增強(qiáng)成本競爭力。