邵必林 鄧小玉 裴明洋

摘? 要：新零售背景下化妝品門店的體驗(yàn)和倉儲(chǔ)功能增強(qiáng)，傳統(tǒng)的選址指標(biāo)體系已經(jīng)不適應(yīng)當(dāng)下化妝品門店的選址。通過文獻(xiàn)分析和實(shí)地調(diào)研，建立新零售背景下化妝品門店的選址指標(biāo)體系，采用直覺模糊層次分析法對(duì)相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行排序并選取最優(yōu)方案，并采用灰色關(guān)聯(lián)分析從客觀角度上驗(yàn)證選址結(jié)果的準(zhǔn)確性。實(shí)例分析表明，新零售背景下選址要優(yōu)先考慮配送覆蓋范圍和門店租金成本，更新了傳統(tǒng)選址邏輯，對(duì)于新零售背景下門店選址和提高運(yùn)營效率有一定的借鑒意義。

? 關(guān)鍵詞：新零售;門店選址;模糊直覺層次分析法;灰色關(guān)聯(lián)分析

? 中圖分類號(hào)：F719? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： In the context of new retail， the experience and storage function of cosmetics stores are enhanced， and the traditional site selection index system can no longer adapt to the current site selection of cosmetics stores. Through literature analysis and field research， the site selection index system of cosmetics stores under the new retail background is established. The weight of corresponding indexes is sorted by intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process and the optimal scheme is selected. The accuracy of site selection results is verified by grey correlation analysis from an objective perspective. The case analysis shows that distribution coverage and store rental cost should be given priority in the location selection under the new retail background. The updated traditional location logic has certain reference significance for the location selection of stores and the improvement of operation efficiency under the new retail background.

Key words： new retail; store location; fuzzy intuitive analytic hierarchy process; grey correlation analysis

0? 引? 言

新零售的核心在于提升消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)，將線上和線下以及物流緊密結(jié)合在一起，利用大數(shù)據(jù)等先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)綜合分析各種信息，為消費(fèi)者提供更好的服務(wù)[2]，通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)重構(gòu)交易基礎(chǔ)邏輯，改變傳統(tǒng)零售依賴門店的成本結(jié)構(gòu)模型;同時(shí)，新零售高度重視用戶線上體驗(yàn)，在一定程度上弱化了實(shí)體區(qū)位的重要性[3]。

選址問題（Location Problem）是組合優(yōu)化中一類有著重要理論意義和廣泛實(shí)際背景的問題，其實(shí)質(zhì)是尋求對(duì)需求完成分配任務(wù)的合理安排以得到某種意義下的最優(yōu)結(jié)果[4]。選址問題的思路是首先收集各方面影響因素，再對(duì)因素進(jìn)行分析，得出因素的權(quán)重，先前運(yùn)用較多的是專家打分法、層次分析法[5]，為了避免某些因素?zé)o法定量化的問題，逐漸采用模糊綜合評(píng)判法、灰色綜合評(píng)價(jià)法[6]來對(duì)因素進(jìn)行分析。后來對(duì)于權(quán)重確定主觀性過強(qiáng)的問題，提出熵權(quán)法等客觀賦權(quán)法與傳統(tǒng)的賦權(quán)方法相結(jié)合，對(duì)權(quán)重的確定進(jìn)行改進(jìn)。

? 隨著社會(huì)的發(fā)展，對(duì)待各類評(píng)估問題的精細(xì)化程度越來越高，專家學(xué)者對(duì)于定性評(píng)價(jià)的偏差要求越來越小。傳統(tǒng)的模糊評(píng)價(jià)方法已然不能滿足研究需求，因此，專家提出由猶豫度擴(kuò)展而來的直覺模糊集方法，直覺模糊集在定性評(píng)估上顯示出巨大的優(yōu)勢(shì)，考慮到AHP在處理綜合多目標(biāo)決策問題表現(xiàn)出的優(yōu)勢(shì)，將這兩種方法結(jié)合成新的直覺模糊層次分析法（IFAHP）[7]如今直覺模糊層次分析法，在災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[8]、人員績(jī)效評(píng)估[9]等方面的應(yīng)用效果卓然，但是還沒有在選址評(píng)估領(lǐng)域使用。

? 新零售模式下的化妝品門店選址，同樣存在著許多的不確定性和猶豫性，使用直覺模糊層次分析法對(duì)選址指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化，能夠規(guī)避一些主觀評(píng)價(jià)的不確定性。再使用灰色關(guān)聯(lián)分析這一定量方法對(duì)實(shí)例進(jìn)行驗(yàn)證，從主觀和客觀兩個(gè)角度驗(yàn)證在新零售背景下選址思路變更的必然性，為化妝品門店選址帶來深遠(yuǎn)的現(xiàn)實(shí)意義。

1? 門店選址評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.1? 指標(biāo)選取分析

? 通過實(shí)地調(diào)研發(fā)現(xiàn)，年代較久遠(yuǎn)的商圈，化妝品銷售通常以專柜的形式聚集在同一層，且各自面積較小，吸引的新客戶較少。較新的商業(yè)綜合體，如西安賽格、曲江大悅城等除化妝品專柜外，還有獨(dú)立的門店，門店吸引的人流量明顯比專柜多，且混合品牌化妝品門店，如屈臣氏、絲芙蘭等的攬客率明顯要比單一品牌門店高。

? 通過對(duì)實(shí)地調(diào)研情況及文獻(xiàn)梳理，總結(jié)出以下幾個(gè)影響化妝品門店選址的要素：

? 首先要考慮客流量?？土髁坑啥喾N因素組成：周邊小區(qū)密度、人口密度、商圈人氣、交通情況，以及競(jìng)爭(zhēng)品牌的數(shù)量。

? 第二是考慮開店成本。主要因素有：店鋪?zhàn)饨?、裝修總投入、設(shè)備總投入、宣傳費(fèi)用?？紤]在新零售的背景下，要引進(jìn)一些自助式購買設(shè)備;在門店的裝修上，要貼合新零售背景，結(jié)合化妝品門店本身的特點(diǎn)，樹立屬于自己的獨(dú)特風(fēng)格，營造更加開放、輕松的體驗(yàn)氛圍。

? 第三要考慮店鋪的配送環(huán)境。構(gòu)造“線上+線下”結(jié)合的銷售環(huán)境，配送成了銷售進(jìn)程中的重要一環(huán)。配送環(huán)境包括配送路線的優(yōu)化，盡量擴(kuò)大門店的輻射范圍，充分發(fā)揮門店的倉儲(chǔ)作用。

? 第四要考慮人群消費(fèi)的潛力。人群的消費(fèi)潛力主要體現(xiàn)為周邊小區(qū)房?jī)r(jià)，以及周邊人群年輕人的占比。

1.2? 化妝品門店選址指標(biāo)體系建立

? 從以上對(duì)于化妝品門店的選址因素進(jìn)行分析，以及對(duì)影響因素進(jìn)行合理量化，構(gòu)建選址指標(biāo)體系，如表1所示。

由表1可知，場(chǎng)地要素充分展示了門店的地理位置條件對(duì)于門店經(jīng)營狀況的影響，主要包括場(chǎng)地的大小、停車位的數(shù)量及區(qū)位交通指標(biāo)。其中區(qū)位交通指標(biāo)本文采用交通擁堵度來展示，計(jì)算方法即指選定主干路上一段1 000m的道路，分別選取上午8點(diǎn)和下午6點(diǎn)兩個(gè)時(shí)間，計(jì)算車輛通行時(shí)間，取平均值作為交通擁堵度。

? 競(jìng)爭(zhēng)要素主要包括人口的密度和收入水平及同類門店的數(shù)量，人口越密集的地方及競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手越少的地方選址效果越好。

? 成本要素主要由門店租金、環(huán)境維護(hù)成本、配送成本、懲罰成本組成。不同地段的門店租金有差異較大，人工費(fèi)、設(shè)備采購與維護(hù)費(fèi)、裝修費(fèi)等綜合形成環(huán)境維護(hù)成本。不論是與美團(tuán)等平臺(tái)合作配送還是自家成立配送體系，均造成配送成本，并且，在線上線下同時(shí)開放服務(wù)時(shí)，就不得不考慮延遲配送所帶來的懲罰成本。除門店租金外，其余的指標(biāo)不好使用精確的數(shù)據(jù)衡量，使用打分制來衡量成本的各個(gè)指標(biāo)值。

2? 理論方法

2.1? 模糊直覺層次分析法

? Zadeh提出的模糊數(shù)只能通過刻畫隸屬度來刻畫事物的模糊性，不能表示支持和反對(duì)，為了更加確切的刻畫出事物的模糊本質(zhì)，Atanassov教授最早于1983年提出一種模糊信息的概念，把只考慮隸屬度的Zadeh 經(jīng)典模糊數(shù)推廣的同時(shí)考慮真隸屬度、假隸屬度和猶豫度這三方面信息的直覺模糊集[10]。在新零售選址評(píng)價(jià)的過程中，不確定因素較多，由于專家知識(shí)水平的局限性，對(duì)指標(biāo)的評(píng)判存在不確定性，因此采用模糊層次分析法來確定權(quán)重。在處理不確定性和模糊性方面有更加良好的效果[11-12]。

? 定義1：令X為非空集合，則稱A=<x，

ux，

vx|x∈X>，即為直覺模糊集。其中，ux與vx為子集A的隸屬度與非隸屬度，且滿足如下條件：

（1）

定義2：令π=1-ux-vx，π代表集合中X中的元素x對(duì)于集合A的猶豫度，若π，則A退化成為普通模糊集合。

? 定義3：令α=

u，

v為直覺模糊數(shù)，且滿足0≤u≤1，0≤v≤1。直覺模糊數(shù)

u，

v=0.8，0.15的解釋為有若干位專家對(duì)一個(gè)方案進(jìn)行投票，其中有80%投了贊成票，有15%投了反對(duì)票，其余專家選擇棄權(quán)。

? 定義4：稱ρα=為得分函數(shù)。得分函數(shù)可用來比較兩個(gè)直覺模糊數(shù)，其中π=1-u-v。ρα值越大，直覺模糊數(shù)α的值越大。

采用直覺模糊層次分析法確定新零售背景下化妝品門店評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的步驟如下：

? 步驟一：構(gòu)造模糊直覺判斷矩陣。采用直覺模糊數(shù)表示決策人員對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的偏好信息，從而建立直覺模糊判斷矩陣R=

r，其中r=

u，

v， u=v， v=u， u=v

=0.5。u表示決策人員對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)i和j的重要性進(jìn)行比較時(shí)偏愛i的程度，v表示決策人員偏愛j的程度，π=1

-u-v表示決策人員的猶豫度。指標(biāo)重要程度標(biāo)度如表2所示。

步驟二：一致性檢驗(yàn)。與經(jīng)典層次分析法類似，需要對(duì)R的一致性進(jìn)行檢驗(yàn)。構(gòu)建完美的一致性直覺模糊判斷矩陣

=

來建立一致性檢驗(yàn)指標(biāo)。

當(dāng)j>i+1時(shí)，令=

，

，其中：

=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

當(dāng)j=i+1或j=i時(shí)，令=r;當(dāng)j<i時(shí)，=

，

。

? 若R與滿足dR，

<τ，R則認(rèn)為的一致性是可接受的。

? 式中：τ為一致性閾值，通常取值0.1;dR，

為R到的距離測(cè)度，即：

dR，

=∑∑

-u+

-v+

-

π? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

若dR，

≥τ，則R的一致性是不可接受的，此時(shí)需對(duì)R進(jìn)行修正。

? 步驟三：計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重。根據(jù)式（5）計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

=

， 1-

（5）

步驟四：對(duì)指標(biāo)排序。各指標(biāo)權(quán)重均為直覺模糊數(shù)，因此采用得分函數(shù)對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行排序。

? 步驟五：對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行歸一化。

2.2? 灰色關(guān)聯(lián)分析概述

? 灰色關(guān)聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計(jì)分析方法，通過計(jì)算各比較序列與參考序列的關(guān)聯(lián)度，對(duì)被評(píng)價(jià)對(duì)象做出綜合比較和排

序[13]。它的步驟主要包括：（1）確定備選方案及最優(yōu)參考方案;（2）對(duì)各方案序列進(jìn)行無量綱化;（3）計(jì)算各備選方案與最優(yōu)參考方案間的絕對(duì)差;（4）計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù);（5）計(jì)算關(guān)聯(lián)度并排序。

? 灰色關(guān)聯(lián)分析能夠通過定量計(jì)算得出最優(yōu)方案，與定性的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，增加選址結(jié)果可信度。

3? 實(shí)例分析

本文要證明新零售的背景下，門店起到的作用大多是體驗(yàn)，新零售的客戶通過線下體驗(yàn)，線上下單的方式來獲取產(chǎn)品，能夠減弱傳統(tǒng)的商業(yè)綜合體對(duì)于化妝品門店選址的影響，強(qiáng)化門店的體驗(yàn)和倉儲(chǔ)功能，因此本文選擇了方案一西安賽格負(fù)一樓店鋪、方案二西安騾馬市商業(yè)步行街店、方案三錦業(yè)時(shí)代小區(qū)店作為對(duì)比。

3.1? 數(shù)據(jù)收集

? 場(chǎng)地要素的獲取。通過線下調(diào)研和與門店經(jīng)營者進(jìn)行訪談，獲取場(chǎng)地大小、周邊停車位數(shù)量等信息。區(qū)位交通指標(biāo)通過統(tǒng)計(jì)一周內(nèi)上午8點(diǎn)和下午6點(diǎn)兩個(gè)時(shí)間的1 000m車輛通行時(shí)間平均值來得出。

? 競(jìng)爭(zhēng)要素的獲取。使用經(jīng)緯度查詢網(wǎng)查詢備選三個(gè)店鋪的經(jīng)緯度，使用百度地圖提供的API，爬取備選地周邊一公里的小區(qū)名稱與化妝品店的數(shù)量[14]，以及周邊一公里內(nèi)的同類門店數(shù)量。通過房地產(chǎn)網(wǎng)站提供的小區(qū)數(shù)據(jù)，獲取周圍一公里的常駐人口數(shù)和小區(qū)平均房?jī)r(jià)。

? 成本要素的獲取。通過房地產(chǎn)網(wǎng)站的數(shù)據(jù)來獲取門店租金，通過邀請(qǐng)四位專家對(duì)其余三個(gè)成本指標(biāo)進(jìn)行打分，取其均值。三個(gè)方案的指標(biāo)值獲取結(jié)果如表3所示。

3.2? 權(quán)重計(jì)算

邀請(qǐng)十位本專業(yè)專家學(xué)者共同商討，并且對(duì)一級(jí)指標(biāo)和二級(jí)指標(biāo)建立模糊判斷矩陣。

? 一級(jí)指標(biāo)模糊判斷矩陣如下：

二級(jí)指標(biāo)場(chǎng)地要素、競(jìng)爭(zhēng)要素和成本要素模糊判斷矩陣如下：

指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表4所示。

由表4可知，新零售背景下的選址影響最大的因素分別是門店租金、配送費(fèi)用和人口數(shù)量，表明在新零售背景下，門店能夠覆蓋的人群基數(shù)越大越好，配送費(fèi)用和門店租金成本越低越好。新零售背景下，化妝品門店選址可以脫離傳統(tǒng)商圈的束縛，在人群密集的居住區(qū)開設(shè)門店，這樣即能夠滿足三個(gè)影響較大的指標(biāo)。

3.3? 方案評(píng)估結(jié)果

? 定性方案評(píng)估：首先將三個(gè)方案的指標(biāo)無量綱化，將無量綱過后的指標(biāo)值與歸一化后的權(quán)重值相乘得出總得分。定量方案評(píng)估：使用灰色關(guān)聯(lián)對(duì)三個(gè)方案進(jìn)行評(píng)估。定性和定量方法得出的評(píng)估結(jié)果如表5所示。

由表5可知，使用直覺模糊層次分析法和灰色關(guān)聯(lián)分析對(duì)三個(gè)方案進(jìn)行評(píng)估結(jié)果排序均為方案三>方案二>方案一，即定性分析和定量分析的結(jié)果均表明方案三錦業(yè)小區(qū)店為最佳選址方案。

4? 結(jié)? 論

? 本文首先提出新零售下的選址與傳統(tǒng)的選址邏輯不甚相同，提出新零售下選址的指標(biāo)體系的權(quán)重需要重新修訂，在對(duì)傳統(tǒng)

的指標(biāo)體系賦權(quán)方法進(jìn)行剖析后，指出直覺模糊分析法還沒有在選址領(lǐng)域使用過，這種考慮猶豫度的選址方法，對(duì)于改善主觀賦權(quán)的不確定性有極大的正面意義。同時(shí)，提出用灰色關(guān)聯(lián)分析進(jìn)行定量版的實(shí)例分析，與定性分析的結(jié)果做對(duì)比，從兩方面評(píng)估中更加準(zhǔn)確的得出選址的結(jié)果。

? 實(shí)例驗(yàn)證的結(jié)果證明，在新零售的背景下，門店租金和配送費(fèi)用以及人口數(shù)量的權(quán)重占比最大，即在新零售背景下，可以脫離傳統(tǒng)的以商業(yè)綜合體為主的選址，選擇人口密度較大，租金較低的地方作為選址點(diǎn)，能夠最大程度的發(fā)揮門店的體驗(yàn)功能和倉儲(chǔ)功能，展現(xiàn)新零售帶來的線上線下融合的新門店經(jīng)營模式，對(duì)提升門店的經(jīng)營效率有積極影響。

參考文獻(xiàn)：

[1] 杜睿云，蔣侃. 新零售：內(nèi)涵、發(fā)展動(dòng)因與關(guān)鍵問題[J]. 價(jià)格理論與實(shí)踐，2017（3）：110-112.

[2] 王歡，付剛. 新零售背景下物流業(yè)發(fā)展對(duì)策研究[J]. 物流科技，2018，41（8）：59-61.

[3] 張英浩，汪明峰. 新零售背景下連鎖店區(qū)位選擇及其空間關(guān)聯(lián)特征[J]. 熱帶地理，2021，41（3）：573-583.

[4] 譚素平，易斌. 設(shè)施選址問題綜述[J]. 科技信息，2012（22）：132-133.

[5] 李忠富，李玉龍. 購物中心選址的綜合評(píng)價(jià)方法[J]. 商業(yè)研究，2008（4）：196-198.

[6] 張瀅. 物流中心選址的熵權(quán)法綜合評(píng)價(jià)[J]. 生產(chǎn)力研究，2008（10）：108-110.

[7] Xu Z， Liao H. Intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems， 2014，2222（4）：749-761.

[8] 潘汀超，戚藍(lán)，田福昌，等. 組合賦權(quán)—模糊聚類算法的改進(jìn)及其在洪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的應(yīng)用[J]. 南水北調(diào)與水利科技（中英文），2020，18（5）：38-56.

[9] 黃明田，李澤玲. 基于直覺模糊層次分析法的90后知識(shí)型員工績(jī)效評(píng)價(jià)與激勵(lì)策略研究[J]. 數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)，2019，49（23）：230-239.

[10] 萬樹平. 直覺模糊多屬性決策方法綜述[J]. 控制與決策，2010，25（11）：1601-1606.

[11] 張濤，趙晉泉. 基于IFAHP和TOPSIS的直流弱送端電網(wǎng)調(diào)相機(jī)配置方案綜合評(píng)估[J]. 電測(cè)與儀表，2021，58（4）：107-114.

[12] 鄭耿峰. 基于直覺模糊層次分析的特種設(shè)備事故應(yīng)急預(yù)案評(píng)價(jià)[J]. 計(jì)算機(jī)科學(xué)，2020，47（S1）：616-621.

[13] 曹明霞. 灰色關(guān)聯(lián)分析模型及其應(yīng)用的研究[D]. 南京：南京航空航天大學(xué)（碩士學(xué)位論文），2007.

[14] 蘇洋. 百度地圖在新零售線下門店選址中的應(yīng)用[J]. 電腦知識(shí)與技術(shù)，2021，17（1）：250-252.