考慮時間限制的在線零售商退貨策略研究

肖 秀，曹為國（杭州電子科技大學 管理學院，浙江 杭州 310018）

XIAO Xiu,CAO Wei-guo (School of Management,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou 310018,China)

近年來隨著電子商務在社會經濟領域的廣泛應用，使得網絡購物市場健壯有序地壯大起來，人們的消費觀念和消費方式都有了較大的變化，消費者網絡購物意識得到很大提高。據中國電子商務研究中心監測數據顯示，截止2012年12月中國網絡零售市場交易規模達13205億元，同比增長64.7%，預計2013年有望達到18155億元[1]。

面對越來越激烈的電子商務市場競爭環境，網絡零售商為了更好地保持并擴大其市場份額，都盡可能地提出允許消費者對其所購產品不滿意可以退回的政策。與此同時，隨著消費者維權意識的逐漸提高，當消費者購買產品或服務權益受到損害時，他們開始主動依法進行維權，這也使購買產品退換貨的可能性隨之增加。網絡購物自身的局限性，使消費者只能通過文字、圖片、視頻等形式來間接地了解產品特性，或者通過其他消費者購買和評價記錄來初步判定產品的品質，這就很容易導致消費者購買產品與自身要求不相符而最終選擇退貨的情況。因此網絡購物量的增加，隨之引發的退貨、招回、報廢產品回收等事件日益增多。消費者退貨率的大幅度增加，給眾多零售商及其供應鏈上各個節點企業的生產運作帶來了新的障礙。

逆向物流在保護環境、節約資源和推動社會可持續發展方面都具有非常重要的價值和意義。逆向物流這一概念被越來越多的個人和企業所認識和重視，企業已經從單一地重視傳統供應鏈中前向物流的管理轉向考慮逆向物流的閉環供應鏈管理。電子商務環境下的逆向物流主要是退貨逆向物流，從供應鏈的角度來看，消費者退貨對其直接承擔方——零售商的影響是不可忽視的，同時零售商制定退貨策略的慷慨程度也反過來影響消費者的購買意愿，退貨政策不僅包括退貨價格，同時還應考慮退貨時間周期的長短。對電子商務在線零售商而言，應該提供怎么樣的退貨策略，才能提高消費者滿意度，改善市場需求，從而使自身利益最大化，這是急需解決的問題。因此，本文針對逆向物流中的退貨問題進行研究，是具有現實意義的。

1 文獻回顧

學術界近年來對于退貨逆向物流的研究逐漸增多，研究范圍也越來越廣泛和深入。一些學者重點考察了退貨逆向物流產生的原因、產品回收渠道以及回收產品再制造、再銷售等問題。還有一些學者從不同角度采用不同的方法研究了退貨逆向物流網絡設計、路徑優化、庫存管理和生產計劃等問題。對整個供應鏈中各個節點企業在保護環境、節約資源以及增加利潤等方面起到了一定的指導作用。

專門針對電子商務的退貨問題的研究也是逆向物流重點研究的分支之一。文獻[2-5]都對電子商務環境下逆向物流產生的原因、特點以及存在的問題進行了分析，并提出了相應的政策建議。文獻[6]站在供應鏈的角度，提出了三種退貨處理策略，即返還制造商策略、返還在線零售商二次銷售策略、零售商和制造商共同處理退貨策略，并以供應鏈整體利潤最大化建立模型求解，得出不同策略供應鏈中各個成員利潤存在差異，且退貨處理模式受退貨利用率影響。文獻[7-8]都把退款和退貨費用分擔作為電子商務退貨策略的兩個方面進行了研究，表明不同的退款策略、不同的費用分擔比率都會影響銷售商的利潤。文獻[9]將顧客風險偏好行為引入到退貨策略中，提出不同風險偏好的消費者適合于不同的退貨策略，這說明零售商的退貨策略會影響消費者的購買行為。同時文獻[10]也指出慷慨的退貨策略一方面能夠獲得消費者的信任，從而增加銷售量，提高利潤；另一方面，銷售量增加會使得退貨率增大，增大運營成本，導致利潤減少。

大多數相關文獻都探討了供應鏈退貨渠道，以及退貨對供應鏈的利潤的影響等。產品退回從退貨渠道、退貨政策、退貨比率、再銷售率等多方面都會對零售商利潤造成不同程度的影響。而在電子商務環境下，消費者對商家的信譽更加敏感，商家的退貨策略又在某種程度上反映了商家的信譽度，因此退貨策略對市場需求有影響。基于此，有必要對退貨策略進行更加深入細致的研究。本文選擇在消費者可以將不滿意產品直接返還給在線零售商的退貨渠道，且退回產品經過簡單包裝可再在二級銷售市場進行打折銷售的情況下，分析退貨慷慨程度，即退貨價格和退貨時間限制對在線零售商利潤的影響，旨在給在線零售商制定合理的退貨策略提供參考。

2 問題描述及條件假設

2.1 問題描述

本文研究一個供應商、一個網絡零售商以及不同消費群體構成的供應鏈系統（具體流程如圖1）。網絡零售商銷售產品A，消費者通過電子商務網絡平臺購買產品，不滿意的情況下，可以在規定退貨期限內無理由退貨。零售商將退貨產品重新包裝后統一批發給二級零售市場進行打折銷售。兩個銷售市場針對不同消費偏好的消費者，故互不影響。慷慨的退貨策略能夠獲得消費者的信任，從而增加銷售量，增加利潤；而反過來，銷售量增加會使得退貨率增大，導致運營成本增加，從而降低零售商的利潤。退貨政策的慷慨程度包括退貨價格和退貨期限兩個因素。為了研究零售商最大限度的退貨策略，可以分析當利潤與支出平衡狀態時，零售商所能接受的最大的退貨期限和最高的退貨價格，以及它們與產品銷售價格的關系。

圖1 在線零售商運作流程圖

2.2 相關假設條件

（1）顧客對購買的產品不滿意可以退貨，在規定的時間范圍內則退貨成功，否則退貨失敗；

（2）退回產品可以進行二次銷售，且統一打折批發給二級市場進行再銷售，二次銷售的產品不再接受顧客退貨；

（3）零售商承擔各種退貨策略下的退貨費用（現實中，有些零售商要求顧客自己承擔退貨產生的全部快遞費用或部分快遞費用，在退貨政策中有設置低于原價退貨的方式，這也就是上述情況的變相表達，因此假設與現實不矛盾）；

（4）零售商不能將未出售的產品退回給供應商，產品存在剩余價值，同時不考慮缺貨損失；

（5）不存在消費者惡意購買、惡意退貨等情形。

2.3 參數符號說明

符號 說 明 符號 說 明D 市場需求量 r 單位退貨運營成本Q訂貨量 R 退貨量c單位進貨成本 T 允許顧客退貨周期p1 一次銷售單位價格，且p1＞c t 顧客退貨時間的隨機變量p2 二次銷售單位價格，且p2＜p1 s 未銷售產品的單位殘值，且s＜p2 pr 退貨價格，且p2＜pr≤p1 π 零售商利潤

3 模型建立與分析

本文模型以經典報童模型為基礎，加入退貨時間限制這一因素，分析在線零售商考慮時間限制的退貨策略。消費者的需求量D是隨機的；產品退貨量受到退貨策略和銷售量的影響，即慷慨的退貨政策會增加消費者的退貨量，同時銷售量的提高會導致退貨概率上升，其中退貨政策的慷慨程度可以用退貨價格和退貨期限來衡量；顧客退貨時間t隨機且獨立，分布函數為H（t），密度函數為h（t）。當顧客的退貨行為發生在退貨期限內時（0＜t≤T），退貨成功；否則（t＞T），退貨不成功。

退貨量函數為：

零售商期望利潤函數為：

其中，第一項為一次銷售出去產品的期望收益，第二項為退貨產品的退貨損失，第三項為退回產品在打折二次銷售的收益，第四項為期末滯銷產品的殘余價值，最后一項為產品的訂貨成本。

將（1）式帶入（2）式，可將零售商利潤函數具體表示為：

進一步假設退貨時間t服從指數分布，這樣對給定退貨期限，消費者的退貨概率為H（t）=1-e-λt，當 λt足夠小時，可以使用λt來近似估計1-e-λt。則退貨期限內的產品退貨率為H（t）=λt。

那么，利潤函數可化簡為：

為了分析零售商所能承受的最大限度的退貨策略，可以令零售商利潤函數值為0，即分析銷售收入和支出平衡時退貨期限、退貨價格等的臨界值。令（4）式等于0，可以解得：

根據（5）式，可以看出時間T與一次銷售價格p1和二次銷售價格p2正相關，而與退貨價格pr負相關。由此可以分析出結論：當在線零售商采取有時間限制的退貨策略時，當產品銷售價格較高時，可以制定較長的退貨期限；當退貨價格越接近購買價格時，應該制定較短的退貨期限；當二次銷售價格較高時，可以制定較長的退貨期限。這一結論意味著零售商提供的退貨期限越長，顧客能夠接受的產品銷售價格就越高，越是高質量的產品，退貨策略越是慷慨。

4 結束語

在線零售商提供不同的退貨期限策略對消費者購買和退貨決策的影響包括以下兩個效應：（1）顧客價值體驗效應：消費者可以在退貨期限內體驗產品，較長的退貨期限使消費者獲得更多的產品體驗價值，一定意義上，退貨期限增加了消費者從零售商提供退貨策略上得到的價值；（2）顧客退貨保證效應：不同的退貨期限給消費者提供不同程度的退貨保證可靠性，消費者發現產品與其期望要求不相符時，可以在退貨期內將產品退回。因此退貨期限越長，退貨保證就越可靠。

在競爭日益激烈的市場環境下，企業不僅僅以利潤最大化為最優戰略，也要以盡可能擴大市場份額，增強消費者的滿意度和忠誠度為長遠目的。本文研究的在線零售商可以承受的最大限度的退貨策略，對其做出訂貨決策、銷售決策、退貨決策都具有參考價值。在商業實踐中，僅僅研究最優退貨退款價格而不考慮退貨期限的退貨策略是盲目的。當下的大多數研究中，僅僅考慮零售商適合某一種退貨策略，然而針對不同性質的產品、不同價位的產品，商家可以考慮同時采用多種退貨策略，即混合退貨策略。這一問題的研究有助于解決實際問題，也增強了退貨逆向物流研究的現實意義。

[1]中國電子商務中心.2012年度中國電子商務市場數據臨測報告[EB/OL].(2013-03-20)[2013-07-10].http：//www.100ec.cn/zt/2012ndbg.

[2]李瑩.B2C電子商務模式下的退貨策略分析[J].物流科技，2010(11)：67-69.

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[5]楊明洋，吳健，孔大維.電子商務環境下逆向物流退貨管理研究[J].物流科技，2012(4)：81-84.

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