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        基于KANO模型的生鮮電商與末端冷鏈配送研究

        2019-06-18 03:49:05王艷寇長華
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年12期
        關(guān)鍵詞:Kano模型生鮮電商

        王艷 寇長華

        中圖分類號:F252? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        內(nèi)容摘要:本文通過調(diào)研獲取了相關(guān)數(shù)據(jù),通過恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)分析,研究消費(fèi)者的不同消費(fèi)特點(diǎn)對末端冷鏈配送的認(rèn)識和期望,基于KANO模型探討消費(fèi)者對末端冷鏈配送不同層次的需求,并構(gòu)建高校、寫字樓以及居民社區(qū)的末端冷鏈配送模式。

        關(guān)鍵詞:生鮮電商? ?末端冷鏈? ?KANO模型

        末端冷鏈配送常見模式分析

        即時(shí)冷鏈末端配送模式。即時(shí)配送利用前置倉模式,前置倉指將倉庫設(shè)在社區(qū)、寫字樓、高校等消費(fèi)者群周邊,通常采取“城市配送中心+前置倉+消費(fèi)者”模式。前置倉包括明倉和暗倉兩種形式,明倉即“前置倉+門店”的結(jié)合方式,典型代表如多點(diǎn)、盒馬鮮生等;暗倉即倉庫形式,典型代表企業(yè)為每日優(yōu)鮮。

        傳統(tǒng)冷鏈末端配送模式。此模式包括城市大倉與快遞合作模式以及自營物流模式,與快遞合作模式具體為“城市配送中心+合作配送站點(diǎn)+消費(fèi)者”模式。自營物流模式為“城市配送中心+分撥中心+配送站點(diǎn)+消費(fèi)者”模式,根據(jù)客戶密度設(shè)立配送站點(diǎn),縮小配送半徑,更好地為客戶提供服務(wù),比如沱沱工社等(張夏恒,2014)。

        便利店自取模式。該模式包括直營開店或者合作其他店鋪兩種形式,店內(nèi)配置冷藏冷凍設(shè)備,客戶下單后,可在方便的時(shí)間自行取貨,比如京東便利店、蘇寧易購云店等。

        調(diào)研問卷數(shù)據(jù)分析

        通過問卷星,本文針對生鮮電商網(wǎng)購人群進(jìn)行了小范圍的問卷調(diào)研,調(diào)研內(nèi)容包括年齡、職業(yè)、單次訂單金額、周做飯頻率、能接受的最長配送時(shí)間、生鮮商品配送的重要性以及最需要改進(jìn)方面七項(xiàng)內(nèi)容。本調(diào)研旨在探討年齡、職業(yè)等對生鮮商品末端配送的不同看法和需求,繼而根據(jù)消費(fèi)者的不同需求搭建與之相配套的末端配送體系。

        此次調(diào)研共取得有效問卷268份,按年齡來統(tǒng)計(jì),其中20-35歲的160份,占比59.7%;36-50歲的100份,占比37.31%;50-60歲的8份,占比2.99%。按職業(yè)來統(tǒng)計(jì),學(xué)生66人,占比24.63%;上班族174人,占比64,93%;自由職業(yè)者18人,占比6.72%,全職太太6人,占比2.24%,其它職業(yè)4人,占比1.49%;

        (一)調(diào)研數(shù)據(jù)整體分析

        生鮮電商單次訂單金額的數(shù)據(jù)如表1所示。周做飯次數(shù)的數(shù)據(jù)如表2所示。網(wǎng)上購買生鮮商品后,能接受最長配送時(shí)間的數(shù)據(jù)如表3所示。對于生鮮商品配送因素的重要性排序的數(shù)據(jù)如表4所示。由于此調(diào)研題目為排序題,使用以下公式自動(dòng)計(jì)算得出,它反映了選項(xiàng)的綜合排名情況,計(jì)算公式為:

        備注:頻次由選項(xiàng)被選擇的次數(shù)決定,比如排在第一的次數(shù)、排在第二的次數(shù),以此類推;權(quán)值由選項(xiàng)被排列的位置決定,例如本題有5個(gè)選項(xiàng)參與排序,那排在第一位置的權(quán)值為5,第二位置的權(quán)值為4,以此類推。對于生鮮配送“你認(rèn)為最需要改進(jìn)方面的數(shù)據(jù)”為多選題,如表5所示。

        (二)調(diào)研數(shù)據(jù)交叉分析

        在本文中,主要將生鮮電商消費(fèi)者分為兩類,第一類是以“個(gè)體”為購買單位的消費(fèi)者,第二類是以“家庭”為購買單位的消費(fèi)者。第一類選取高校學(xué)生與20-35歲的上班族為研究對象,第二類選取36-50歲的上班族與全職家庭主婦為研究對象,分析這兩類人群的消費(fèi)特點(diǎn)以及對末端冷鏈配送的看法。

        第一類人群的消費(fèi)特點(diǎn)分析。高校學(xué)生的消費(fèi)特點(diǎn)分析。選取高校學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和交叉分析,此項(xiàng)調(diào)研中,學(xué)生樣本人數(shù)為66人,全部為高校學(xué)生,數(shù)據(jù)分析如表6所示。表6數(shù)據(jù)顯示,高校學(xué)生單次訂單金額較小,70%在0-50元之間,平時(shí)消費(fèi)集中在水果、飲料、冰淇淋類,一般為即食產(chǎn)品,會(huì)在短時(shí)間內(nèi)消耗完畢,高校學(xué)生要求較快的配送速度,80%的學(xué)生要求最晚送貨時(shí)間為當(dāng)天,39.5%要求2小時(shí)以內(nèi)送貨。20-35歲上班族的消費(fèi)特點(diǎn)分析。此處的消費(fèi)是指以“個(gè)體”為購買單位的生鮮電商網(wǎng)購,對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和交叉分析,本調(diào)研中20-35歲的上班族樣本為88人,數(shù)據(jù)分析如表7所示。表7數(shù)據(jù)顯示,20-35歲上班族單次訂單金額依舊不大,90%在0-100元之間,近55%在50元以下,與高校學(xué)生一樣,消費(fèi)也主要集中在水果、蔬菜及冰淇淋類,一般為即食產(chǎn)品,會(huì)在短時(shí)間內(nèi)消耗完畢。要求配送時(shí)間短,78%的比例要求最晚送貨時(shí)間為當(dāng)天,52%要求2小時(shí)以內(nèi)送貨,此比例甚至高于高校學(xué)生。

        第二類人群消費(fèi)特點(diǎn)分析。35-50歲上班族的消費(fèi)特點(diǎn)分析。此訂單是以家庭整體消費(fèi)為目的的生鮮電商網(wǎng)購,特指調(diào)研樣本里36-50歲上班族的數(shù)據(jù),對數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析。本調(diào)研中36-50歲的上班族樣本為80人,如表8所示。表8數(shù)據(jù)可以看出,與第一類人群比較,第二類人群的單次訂單金額、周做飯次數(shù)以及能接受的最長送貨時(shí)間這三項(xiàng)指標(biāo)都明顯提高,83%訂單金額在50元以上,40%訂單金額在100元以上,80%以上可以接受2小時(shí)以上的送貨時(shí)間,37.5%的比例可以接受次日送貨。為了滿足日常家庭生活需求,網(wǎng)購訂單商品種類更加豐富多樣,水果、蔬菜、奶制品、肉類等涵蓋了所有的生鮮商品種類,這些商品不會(huì)被及時(shí)消耗掉,會(huì)在冰箱臨時(shí)儲(chǔ)存以供食用。全職家庭主婦的消費(fèi)特點(diǎn)分析。本調(diào)研中全職家庭主婦樣本為6人,樣本人數(shù)雖然過少,但收集上來的數(shù)據(jù)也具備一定的代表性,如表9所示。表9數(shù)據(jù)顯示,全職家庭主婦100%訂單金額在100元以上,100%的周做飯次數(shù)在6次以上,100%可以接受的最長送貨時(shí)間為次日送貨,這些數(shù)據(jù)完全符合大眾對這類人群的認(rèn)知。

        兩類人群的消費(fèi)特點(diǎn)對比分析。根據(jù)以上數(shù)據(jù),將以上兩類人群的消費(fèi)特點(diǎn)以及對末端冷鏈的看法總結(jié)為表10,進(jìn)行直觀對比。

        基于KANO模型構(gòu)建末端冷鏈配送模式

        (一)KANO模型介紹

        KANO模型定義了三個(gè)層次的顧客需求:基本型需求、期望型需求和興奮型需求?;拘托枨螅侯櫩驼J(rèn)為產(chǎn)品“必須有”的屬性或功能。當(dāng)其特性不充足時(shí),顧客很不滿意;當(dāng)其特性充足時(shí),對客戶滿意度沒有多少影響,顧客充其量是滿意。期望型需求:要求提供的產(chǎn)品或服務(wù)比較優(yōu)秀,但并不是“必須”的產(chǎn)品屬性,有些期望型需求連顧客都不太清楚,但卻是他們希望得到的。興奮型需求:提供給顧客一些完全出乎意料的產(chǎn)品屬性,使顧客產(chǎn)生驚喜??蛻粼诳吹竭@些功能之前并不知道自己需要它們。

        (二)基于KANO模型分析消費(fèi)者需求

        1.建立KANO模型需求曲線。對于生鮮商品配送的重要性,第一類和第二類消費(fèi)人群均認(rèn)為排在前三位的是商品品質(zhì)、配送速度和商品的新鮮程度;對于最需要改進(jìn)的方面,第一類認(rèn)為前三位為配送速度、全程冷鏈和配送安全性,第二類認(rèn)為前三位為全程冷鏈、配送速度和配送安全性,可見第二類更看重全程冷鏈。依據(jù)以上調(diào)研分析,總結(jié)出兩類人群對末端配送的基本需求、期望需求和興奮需求,如圖1所示。

        2.解讀KANO模型需求曲線?;拘托枨蟆a槍Φ谝活惾巳?,要求兩小時(shí)以內(nèi)、甚至更短時(shí)間的配送速度;針對第二類人群除了即時(shí)配送,可以接受兩小時(shí)以上的當(dāng)天派送,甚至次日配送。兩者都希望平臺(tái)保證優(yōu)良的商品品質(zhì),這是保持顧客粘性的重要因素。期望型需求。全程冷鏈?zhǔn)窍M(fèi)者的共同訴求,如何保證商品到客戶端還能保持該類商品應(yīng)有的溫控,啟用更先進(jìn)的末端冷鏈保溫工具設(shè)備,以保證商品的品質(zhì)。興奮型需求。電商平臺(tái)如果可以提供給客戶一些意外驚喜,將進(jìn)一步提高客戶對平臺(tái)的好感。

        (三)基于KANO模型構(gòu)建末端冷鏈配送模式

        1.構(gòu)建滿足基本型需求的復(fù)合末端冷鏈模式。完善末端冷鏈的復(fù)合配送體系。各類生鮮電商除已有的傳統(tǒng)冷鏈配送體系外,亟需建立完善同城即時(shí)配送體系,以適應(yīng)懶人經(jīng)濟(jì)和城市生活快節(jié)奏的需求,可設(shè)置前置倉暗倉,并與達(dá)達(dá)、餓了么等眾包平臺(tái)合作。借助共同化配送提升運(yùn)營效率。生鮮消費(fèi)空間巨大,具備較強(qiáng)的即時(shí)消費(fèi)屬性,在某些居住密度高的大型社區(qū),可設(shè)立共同配送站,配備冷藏冷凍設(shè)施,統(tǒng)一協(xié)調(diào)為所負(fù)責(zé)區(qū)域配送貨物,以較低成本,提高效率和服務(wù)質(zhì)量。

        2.構(gòu)建滿足期望型需求的供應(yīng)鏈全程冷鏈模式。技術(shù)升級保證全程冷鏈。相關(guān)企業(yè)需要加大配置“冷凍+冷藏”的混合配送車輛,建立不同溫控區(qū),升級末端配送的工具設(shè)備,可在泡沫箱中進(jìn)行溫度分區(qū),加強(qiáng)溫控系統(tǒng)全程追蹤監(jiān)控,以適應(yīng)不同生鮮產(chǎn)品的儲(chǔ)存要求,最大化地保證產(chǎn)品的品質(zhì)。運(yùn)輸途中采取避震的防護(hù)措施,減少生鮮產(chǎn)品的損傷等。全過程管控提升商品品質(zhì)。冷鏈物流對溫控要求較高,物流全過程中常會(huì)出現(xiàn)斷鏈現(xiàn)象,導(dǎo)致產(chǎn)品不新鮮甚至腐爛變質(zhì),產(chǎn)品損耗率較高。因此,應(yīng)從供應(yīng)鏈角度考慮從產(chǎn)出到消費(fèi)的全程要素,合理配置全鏈條資源,通過技術(shù)實(shí)施全過程監(jiān)控,保證商品品質(zhì),以滿足消費(fèi)者日益提高的生活品質(zhì)需求。

        3.滿足興奮型需求的創(chuàng)新末端冷鏈模式。提供人性化服務(wù)和專業(yè)化指導(dǎo)。配送產(chǎn)品的同時(shí),可以提供更專業(yè)的指導(dǎo),比如,按照水果的成熟度進(jìn)行標(biāo)識,提醒消費(fèi)者先吃和后吃的順序,以保證良好的口感;可以通過產(chǎn)品上的電子標(biāo)簽追溯原產(chǎn)地,查詢商品產(chǎn)出、物流全過程,保證食品安全。提供末端逆向回收物流服務(wù)。通過技術(shù)促進(jìn)包裝升級,開發(fā)綠色可循環(huán)使用包裝,另外,開發(fā)更多的逆向回收物流的低碳做法。

        參考文獻(xiàn):

        1.王林,趙宇,符曉潔.生鮮電商“最后一公里”配送研究[J].物流技術(shù),2016,35(6)

        2.陳耀庭,黃和亮.我國生鮮電商“最后一公里”眾包配送模式[J].中國流通經(jīng)濟(jì),2017,31(2)

        3.張夏恒.生鮮電商物流現(xiàn)狀、問題與發(fā)展趨勢[J].貴州農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,42(11)

        4.歐偉強(qiáng),沈慶瓊.我國生鮮電商O2O模式發(fā)展探析[J].寧德師范學(xué)院學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2014(3)

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