趙紋碩, 王 玲, 李 敏,b,c, 孫田雨, 楊以雄,b,c
(東華大學(xué)a.服裝與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院;b.現(xiàn)代服裝設(shè)計(jì)與技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;c.海派時(shí)尚設(shè)計(jì)及價(jià)值創(chuàng)造協(xié)同創(chuàng)新中心,上海200051)
O2O(online to offline和 offline to online,線上至線下或線下至線上)是近年來(lái)新興的一種商業(yè)模式。企業(yè)圍繞消費(fèi)者體驗(yàn),通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶動(dòng)線上、線下資源聯(lián)動(dòng),為顧客提供一體化服務(wù)[1]。
當(dāng)前,商品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈,不少服裝品牌紛紛嘗試向“店商+電商”的O2O雙渠道模式轉(zhuǎn)型[2],如美特斯邦威公司線下開(kāi)設(shè)品牌體驗(yàn)店,同時(shí)建設(shè)“邦購(gòu)”手機(jī)APP客戶端;優(yōu)衣庫(kù)“線上購(gòu)買,線下提貨”的零售方式[3]等。然而,大多數(shù)服裝企業(yè)零售布局較為單一,整個(gè)行業(yè)O2O零售模式仍處于探索期。如何豐富企業(yè)O2O零售渠道布局、提高企業(yè)零售服務(wù)能力和盈利水平成為企業(yè)急需解決的問(wèn)題。
在企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,許多因素都會(huì)對(duì)O2O零售運(yùn)營(yíng)能力產(chǎn)生影響,如線上線下資源整合能力[4]、消費(fèi)者購(gòu)物體驗(yàn)[5]等。為此,本文從服裝企業(yè)O2O運(yùn)營(yíng)費(fèi)用投入入手,挖掘企業(yè)O2O零售運(yùn)營(yíng)能力與企業(yè)收入、利潤(rùn)的關(guān)系,基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(system dynamics,SD)理論[6]及其在服裝界的應(yīng)用[7-8],構(gòu)建服裝企業(yè)雙渠道零售決策模型,為其向O2O模式發(fā)展提供借鑒。
針對(duì)服裝企業(yè)O2O雙渠道零售模式,建立相關(guān)的零售決策模型。
1)通過(guò)文獻(xiàn)資料梳理,結(jié)合深度訪談,收集并提取企業(yè)O2O零售決策指標(biāo),并使用指標(biāo)概括企業(yè)O2O零售模式;
2)應(yīng)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論構(gòu)建模型并進(jìn)行仿真驗(yàn)證;
3)以實(shí)證企業(yè)近兩年相關(guān)運(yùn)營(yíng)費(fèi)用數(shù)據(jù)為例,觀察、分析零售決策指標(biāo)對(duì)企業(yè)O2O渠道投入與產(chǎn)出的影響,并提出相關(guān)優(yōu)化方案。
本文借助層次分析法(AHP)思想[9],將服裝O2O零售運(yùn)營(yíng)能力作為目標(biāo)層,以相關(guān)文獻(xiàn)[10-15]為參考,構(gòu)建了服裝企業(yè)O2O零售決策體系(表1)。2016年4月對(duì)33名服裝行業(yè)專業(yè)人員進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,要求被調(diào)查者對(duì)C1~C18指標(biāo)按重要程度打分(使用五段量表法,1~5分表示指標(biāo)的重要程度遞增)。借助SPSS1 7.0軟件對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析[16],可獲得B層和C層的權(quán)重,這些參數(shù)將用于模型的建立、驗(yàn)證與分析。
表1 服裝企業(yè)O2O零售決策指標(biāo)權(quán)重Tab.1 Index weight of O2O retail decision-making of apparel enterprises
圖1為O2O零售因果回路圖,以F O2O建設(shè)費(fèi)用→Bi(i=1~6)主要影響因素→A O2O零售運(yùn)營(yíng)能力→R企業(yè)收入→P盈利水平→再到F O2O建設(shè)費(fèi)用投入形成完整回路。
圖1中,O2O建設(shè)費(fèi)用(F)對(duì)O2O零售運(yùn)營(yíng)能力(A)具有正向促進(jìn)作用。假設(shè)系統(tǒng)不受突變因素的影響,隨著A的提高,消費(fèi)者購(gòu)買力增強(qiáng),相應(yīng)的企業(yè)收入(R)和盈利水平(P)將隨之增加[15,17]。企業(yè)總收入(R)提高時(shí),盈利水平(P)也隨之提高,即呈現(xiàn)正向促進(jìn)關(guān)系;當(dāng)盈利水平(P)顯著提高時(shí),企業(yè)可逐步減少后期的O2O建設(shè)費(fèi)用(F),即呈現(xiàn)負(fù)向反饋?zhàn)饔谩?/p>
圖1 O2O雙渠道零售決策系統(tǒng)因果關(guān)系Fig.1 Causal relationship of O2O dual channel retail decision-making system
本文所使用的變量有:存量、流量(又稱速率變量)、輔助變量和常量。存量描述了系統(tǒng)的狀態(tài),反映了系統(tǒng)的決策基礎(chǔ);流量是存量增加或減少的速率;輔助變量是系統(tǒng)決策的中間環(huán)節(jié);常量是在研究期間基本保持不變的量[6]。
圖1描述了系統(tǒng)的傳遞和反饋結(jié)構(gòu),而為建立系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)(SD)模型,需要將表1中的指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)化。據(jù)此,本文從O2O零售運(yùn)營(yíng)能力的6大主要影響因素(表1中的B1~B6)和O2O投入-產(chǎn)出兩方面考量,定義了65個(gè)系統(tǒng)變量。存量如表2所示,主要流量、輔助變量和常量如表3所示,這些變量將用于SD模型的建立。
表2 O2O零售決策系統(tǒng)存量Tab.2 Stocks of O2O retail decision-making system
1)假設(shè)市場(chǎng)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)政策等因素對(duì)模型中的變量不產(chǎn)生影響;
表3 主要流量、輔助變量與常量Tab.3 Main flow,auxiliary variables and constants
2)假設(shè)企業(yè)收入(R)的增長(zhǎng)與零售運(yùn)營(yíng)能力(A)相關(guān);
3)假設(shè)服裝企業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)良好,O2O建設(shè)費(fèi)用持續(xù)投入。
根據(jù)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)原理,在因果回路圖(圖1)及梳理系統(tǒng)各變量的基礎(chǔ)上(表2、表3),利用Vensim仿真軟件繪制服裝企業(yè)O2O零售決策存量-流量圖(圖2),以進(jìn)一步描述變量之間的邏輯關(guān)系[18]。
如圖2所示,a)使用虛線框?qū)D2劃分成十個(gè)模塊,與圖1中的因果關(guān)系對(duì)應(yīng);b)灰底黑字框表示模塊名稱;c)白底黑字框表示存量變量名(表2);d) 下方為流量變量名,其余黑色字體為輔助變量(表 3);e)← 表示兩變量之間存在因果與(或)數(shù)量關(guān)系;f)由于該模型較大,為便于圖片線條整潔,引入灰色<>影子變量。其中,〈Time〉是特殊影子變量,表示該變量與時(shí)間有關(guān)。
圖2 服裝企業(yè)O2O零售決策存量-流量圖Fig.2 Stock-flow graph of O2O retail decision-making system of apparel enterprises
由圖2可知,服裝企業(yè)將O2O費(fèi)用F分別投入到B1~B6主要影響因素,各部分所得到的投入將通過(guò)一系列環(huán)節(jié)(變量及相互關(guān)系)影響O2O零售運(yùn)營(yíng)能力A,A與服務(wù)影響因子作用于收入變化率,進(jìn)而影響企業(yè)收入R與盈利水平P,而P又影響企業(yè)O2O建設(shè)費(fèi)用F,至此,O2O零售決策系統(tǒng)形成因果閉環(huán)。
在變量邏輯關(guān)系(圖2)的基礎(chǔ)上使用數(shù)學(xué)方程添加數(shù)量關(guān)系。使用Vensim軟件中的Equations功能將存量、流量和輔助變量添加數(shù)學(xué)方程(表4),模型即可運(yùn)行。
表4 服裝企業(yè)O2O零售決策模型的主要方程模塊及說(shuō)明Tab.4 Main equationsmodule and explanations of O2O retail decision-making system of apparel enterprises
續(xù)表4
K企業(yè)創(chuàng)立于1988年,以生產(chǎn)銷售服裝類的男女皮鞋為主,旗下有三個(gè)生產(chǎn)基地、五個(gè)品牌,目標(biāo)消費(fèi)群體主要為25~35歲中高端商務(wù)人士。企業(yè)以線下布局為主,線上銷售為輔的銷售模式。近年來(lái),K企業(yè)不斷向O2O模式發(fā)展,通過(guò)增加產(chǎn)品品類、線上線下渠道融合發(fā)展的方式進(jìn)行O2O零售渠道建設(shè)。此外,在產(chǎn)品配送、網(wǎng)站建設(shè)、職員關(guān)懷等方面也持續(xù)注入資金,加快企業(yè)向O2O模式發(fā)展。可見(jiàn),K企業(yè)O2O發(fā)展思路與本文模型基本相符,可使用模型進(jìn)行仿真。
SD模型的存量、常量等需要設(shè)置初始值。通過(guò)與K企業(yè)的總監(jiān)、項(xiàng)目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理等專業(yè)人員的訪談和素材整理,結(jié)合企業(yè)公開(kāi)資料,模型主要常量和存量的初始值設(shè)置見(jiàn)表5和表6。
表5 模型主要常量數(shù)值及來(lái)源Tab.5 Main constant values of themodel and their source
表6 模型主要存量初始值Tab.6 Initial value ofmain stocks of themodel
模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性需要用一系列驗(yàn)證和確認(rèn)進(jìn)行測(cè)試[19,20],本文使用K企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型仿真,通過(guò)真實(shí)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)的對(duì)比(表7)對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。仿真模型以月為單位,運(yùn)行期為兩年,步長(zhǎng)為1個(gè)月。
表7 近兩年K企業(yè)歷史數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)Tab.7 Historical data and simulation data of K enterprise in recent two years
續(xù)表7
由表7可知,實(shí)證結(jié)果與企業(yè)真實(shí)數(shù)據(jù)的誤差基本小于±5.0%,模型的仿真結(jié)果與企業(yè)實(shí)際運(yùn)營(yíng)情況較為一致,說(shuō)明本系統(tǒng)能夠模擬企業(yè)的經(jīng)營(yíng)情況。此外,模型在穩(wěn)健性測(cè)試中表現(xiàn)良好,在極值條件下也能夠反映客觀現(xiàn)實(shí)。
圖3是K企業(yè)O2O零售運(yùn)營(yíng)能力仿真結(jié)果圖,其中縱軸O2O零售運(yùn)營(yíng)能力1=很低;2=較低;3=一般;4=較高;5=很高。由圖3可知,K企業(yè)O2O零售運(yùn)營(yíng)能力呈緩增趨勢(shì)。在此,以優(yōu)化O2O零售運(yùn)營(yíng)能力為出發(fā)點(diǎn),通過(guò)模型仿真,探究其與企業(yè)盈利水平的關(guān)系。受篇幅限制,對(duì)下列因素不進(jìn)行討論:①由于K企業(yè)物流系統(tǒng)由第三方承運(yùn),企業(yè)難以直接改善物流服務(wù);②產(chǎn)品感知價(jià)值與產(chǎn)品批量、成本、產(chǎn)品周期等諸多因素有關(guān),較為復(fù)雜;③店員銷售能力的權(quán)重過(guò)小,難以影響O2O零售運(yùn)營(yíng)能力(表1)。由此,本文將從渠道整合能力、線上零售能力及門店零售能力三個(gè)視角進(jìn)行仿真并論述改進(jìn)建議。
圖3 K企業(yè)O2O零售服務(wù)水平仿真結(jié)果Fig.3 Simulation result of O2O retail service level of K enterprise
由于K企業(yè)O2O項(xiàng)目剛剛起步,渠道整合能力不高,賦值為“1”,后期可分別渠道整合的五個(gè)方面(支付方式、銷售渠道、消費(fèi)者體驗(yàn)、企業(yè)架構(gòu)及提貨方式)整體提升。
方案a:假設(shè)渠道整合能力提升兩倍,則模型公式為:Distribution=Payment Method=Marketing Chanel=Consumer Experience=Architecture=DELAYFIXED(2,12,1)。 DELAYFIXED 是一種延遲函數(shù),DELAY FIXED(x, y, z)表示初始值為“z”的變量,在延遲y個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)之后,變量值為“x”。
由圖4、圖5可知,依照渠道整合能力的改進(jìn)方案,從第13月開(kāi)始,企業(yè)O2O零售運(yùn)營(yíng)能力和利潤(rùn)均有一定程度的增加。
圖4 O2O零售服務(wù)水平對(duì)比Fig.4 Comparison of O2O retail service level
圖5 K企業(yè)利潤(rùn)對(duì)比Fig.5 Comparison of profit in K enterprise
提高門店零售能力,直接的方式是增加店鋪數(shù)量、加大店鋪裝潢投入。由于線下門店數(shù)和門店裝潢總額是存量,需依靠相關(guān)流量(開(kāi)店投入比例與門店裝潢投入比例)進(jìn)行調(diào)節(jié)。由K企業(yè)年報(bào)數(shù)據(jù)得知,開(kāi)店投入比例與門店裝潢投入比例占門店建設(shè)費(fèi)用的80%左右,據(jù)此提出b,c兩種改進(jìn)方案(表8),相應(yīng)結(jié)果見(jiàn)表9。
表8 線下服務(wù)水平優(yōu)化方案Tab.8 Optimization scheme of offline service level
表9 不同方案的線下服務(wù)水平優(yōu)化方案仿真數(shù)據(jù)Tab.9 Simulation data of optimization scheme of offline service level in different schemes
由表9仿真結(jié)果可知,方案b適度提高開(kāi)店投入比例,減少門店裝潢投入比例,利潤(rùn)比初始狀態(tài)增加7.1%,而方案c與初始狀態(tài)相比利潤(rùn)變化率為負(fù),無(wú)應(yīng)用價(jià)值。
提高線上零售能力,可通過(guò)豐富網(wǎng)站內(nèi)容,提高網(wǎng)站安全性等方式實(shí)現(xiàn),而不同的網(wǎng)站裝潢費(fèi)和網(wǎng)管費(fèi)用占比組合得到的線上零售能力數(shù)值不盡相同。為此,提出三種改進(jìn)方案(表10),對(duì)應(yīng)仿真結(jié)果見(jiàn)表11。
表10 線上服務(wù)水平優(yōu)化方案Tab.10 Optimization scheme of online service level
方案f與初始狀態(tài)相比,縮短前期網(wǎng)站裝潢費(fèi)投入的持續(xù)時(shí)間,線上零售能力由3.80提高到4.00,利潤(rùn)增長(zhǎng)3.8%??梢?jiàn),盡早完成企業(yè)網(wǎng)站的建立,強(qiáng)化網(wǎng)站安全有利于提升線上零售能力,并最終提高企業(yè)利潤(rùn)。
表11 線上服務(wù)水平優(yōu)化方案仿真數(shù)據(jù)Tab.11 Simulation data of optimization scheme of online service level
本文針對(duì)服裝企業(yè)O2O發(fā)展模式,在梳理O2O零售決策指標(biāo)的基礎(chǔ)上建立了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。
以K企業(yè)為例,驗(yàn)證了服裝企業(yè)O2O零售決策模型的適用性,并進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)果表明:提高企業(yè)渠道整合能力、適當(dāng)增加線下門店數(shù)量、完善店鋪裝修、縮短網(wǎng)站建設(shè)時(shí)間等方式可以增加企業(yè)利潤(rùn)。由于單一因素的變化對(duì)利潤(rùn)的影響尚不顯著,后期研究可以此為基礎(chǔ),綜合分析變量變化對(duì)企業(yè)盈利水平的影響,探尋企業(yè)快速提高利潤(rùn)的不同方式,為服裝企業(yè)O2O零售發(fā)展提供有益參考。
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