O2O模式下的物流協作研究

何一梅

（西南交通大學 交通運輸與物流學院，四川 成都 610031）

1 引言

隨著網絡的發展，人們消費水平的提高，網絡購物以品類多、方式簡單、價格優惠的優點成為越來越多人青睞的購物方式。因此，網購配送模式的研究對于網絡購物的發展有著很重要的作用。有效的設計物流配送策略，不僅可以給消費者帶來更高的服務水平，更能為電商企業減少物流配送成本、提高效益，同時協調電子商務渠道與傳統零售渠道之間的矛盾。

張中強認為目前物流配送體系的不健全嚴重阻礙了電子商務的發展，成為制約電子商務發展的瓶頸[1]。彭宇濤和中國中小企業對外合作協調中心宋炬煞指出:物流配送是影響電子商務發展的一個巨大障礙[2]。文獻[1]、[2]分析了物流配送對電子商務的影響，但是并沒有提出改進的物流配送模式。鄭捷揚、張海麗等人針對電子商務企業在選擇自己的物流配送模式中存在的問題以及配送模式的特點，采用不同的方法進行分析研究，為電商企業選擇合適的配送模式提供決策依據[3～4]。涂嘉慶、陳勝凱提出采用O2O模式—即采取線上線下有機結合的商務模式來為實體企業盈利[5]。他們通過對比分析傳統電子商務模式和O2O模式，認為O2O模式更有利于企業將來的發展。韓海林認為區域性零售企業發展電子商務的重點應該是用戶體驗[6]。劉文剛分析了現有物流配送模式主要存在的問題有：相關制度及政策法規尚未完善、專業的管理人才短缺、物流技術支撐不足以及供應鏈不完善等，這些問題制約著我國物流業的發展[7]。

以上研究都只是定性分析了物流配送問題，雖然有提出O2O電子商務模式，但針對的是實體企業，并且只是簡單的對比分析，沒有具體的定量計算物流成本。本文在O2O模式的基礎上，針對電子商務企業和實體企業提出一種物流協作模式，以改善物流配送問題。

2 電子商務企業的發展背景

2011-2018年中國網絡購物市場交易規模如圖1所示。

圖1 2011-2018年中國網絡購物市場交易規模

根據這些數據可以看出，我國網絡消費規模不斷擴大，消費者數量不斷增多。但從整體上來看，到2018年，中國網絡零售市場交易規模仍只占到社會消費品零售總額的19.2%，傳統營銷渠道的市場交易額仍然占主導地位。盡管網絡營銷渠道不斷發展，也確實可以節約商品流轉的成本，但是網絡銷售也有很大的局限性，例如時間效應、空間效應、感受效應。

網絡銷售是一種虛擬市場營銷，其所覆蓋的消費群體是整個市場中的一部分群體。網上購物時，下單到拿到實物之間有一定的時間差，針對于一些價格低、網購價格與實體點價格相差不大的情況，消費者更愿意直接進行傳統消費。消費者在網購時，只能針對商家提供的信息來判斷產品的特性，并不能親手觸摸體驗產品，容易產生心理落差，并且部分網絡商家提供虛假信息欺騙誤導消費者。對于消費者而言，更偏向于體驗性消費。

網絡營銷有著很大的潛力，仍需要不斷的發展。然而，在未來很長一段時間里，傳統的營銷方式仍會占主導地位，網絡營銷不可能取代傳統的營銷。在網絡營銷發展的過程中，更多專家認為這兩種營銷渠道將處于共存狀態。

3 電子商務配送模式

3.1 傳統的電子商務配送模式

在傳統的電子商務配送模式下，當消費者在網上下訂單后，購物網站將訂單信息發送至營銷管理中心，由營銷管理中心整合訂單信息并向供應商發送，供應商接受信息后將商品運輸至區域物流中心，然后根據消費者所在地分揀配送至城市配送中心。最后根據消費者具體地址由配送員配送商品。其物流和信息流如圖2所示。

圖2 傳統電子商務配送模式下的物流及信息流圖

網絡購物的特殊方式使得其物品流通方式特殊，其物流配送特點如下：

（1）小批量、多批次。隨著生活水平的提高，人們消費購物不僅僅是滿足日常需求，而是根據自己的身份、品味、工作環境、生活環境、個人愛好和經濟條件等來選擇自己需要的商品，追求個性化消費。不同消費者消費需求的差異性大，購物時間隨機，需求量小并且地理位置分散。而時間、地理上的隨機分布、單次購買數量小，導致物流配送出現小批量、多批次的配送特征。

（2）快捷響應服務。消費者在網上購物時，除了商品質量以外，影響其滿意度的最大因素就是客戶拿到商品的時間。快捷響應訂單并及時配送，對網絡購物的質量有很大的影響。物流速度成為商品服務品質的一大重要因素。

網購配送發貨批量小、貨物零散、發貨批次多，這些特征導致了配送過程無法形成整車運輸、規模運輸，運輸上達不到最佳經濟效益，也影響客戶滿意度。

3.2 物流協作模式

物流協作模式指的是將電商渠道需求的產品提前存放至實體店，當顧客在網上下單后，由就近實體店進行物流響應（配送或自提）。該模式主要在于網店物流和實體店物流合并，整合資源，采取批量配送。具體是以門店為主要配送對象，由鄰近實體店進行配送或自提。其物流與信息流如圖3所示。

圖3 物流協作模式下的物流和信息流圖

從商品運輸過程上看，電子商務企業的物流成本涉及商品從供應商到零售企業區域物流中心的一級運輸成本，以及配送給消費者的配送成本。而傳統零售企業商品流通的物流成本包括商品從供應商到零售企業區域物流中心的一級運輸成本和從物流中心到銷售門店（城市配送中心）的二級運輸成本。通常將商品從供應商到零售企業區域物流中心的一級運輸成本直接計入商品的入庫存貨成本。

傳統配送模式和物流協作模式的區別在于末端配送，本文主要從城市配送中心到消費者這段距離的運輸成本來計算比較其產品配送成本。

4 配送模型的建立

網絡銷售的運輸費用主要為客戶下單后的物流配送費用，由于小批量、多批次、個性化的配送要求，采用VRP（配送路徑問題）模型進行計算，通過模型計算最短配送里程。針對同城快遞問題，建立數學模型。

4.1 參數說明

配送中心編號為0；

快遞提貨點編號為1,2,…,n；

配送中心和客戶點均用i(i=0,1,2,…,n)表示；

Cij—從客戶i到客戶j的運輸成本(這里指距離)；

Xijk—車輛k從i到j；

yik—需求點i由k服務；

Q—車輛的最大載重量。

4.2 模型的建立

目標函數為求車隊總的最小里程，見式（1）。

變量的定義：

約束條件：

約束（2）為車輛裝載能力約束，即每條配送線路車輛k的送貨量不能超過車的最大載重量；約束（3）保證每個客戶都被服務；約束（4）保證車輛都從配送中心出發并返回到配送中心；約束（5），（6）保證如果客戶點i，j在車輛k的行駛線路上，那么客戶點i，j將由車輛k服務。

5 模型求解方法設計

車輛路徑問題屬于NP-hard問題，難以用精確算法求解，一般采用啟發式算法，如蟻群算法、禁忌搜尋法、遺傳算法等。考慮到遺傳算法的編碼方式與車輛路徑問題的訪問次序具有相通性，同時遺傳算法具有穩定性高，對搜索空間無特殊要求，選擇時隨機，收斂速度快等特點，本文選用遺傳算法來解決配送路徑優化的問題。本文設計遺傳算法時，對算法中的編碼方式等操作進行重新設計。

（1）染色體編碼。本文采用自然數編碼方法對可行解進行編碼。配送中心編號為0，顧客點為1,2,…,N。將顧客點自然數不重復的隨機排列，構成一條染色體，此染色體便為一個可行解。例如，有1個配送中心，10個顧客點，將10個數隨機排列，形成一條染色體P1=(1,7,4,3,9,5,2,6,8)，表示的服務順序及路徑方案為1-7-4-3-9-5-2-6-8。

（2）初始種群生成。在解空間內根據種群規模的大小隨機生成第一代染色體種群，染色體數量為num。本文采用length函數，生成num個染色體，構成初始種群。

（3）適應度評估。適應度函數用來評估種群中個體的優劣，適應度越大，被選中的幾率越大。適應度函數由目標函數值確定。首先對染色體優劣進行判斷，判斷其是否能滿足所有約束條件，在滿足條件的基礎上，再計算它的適應度值。

（4）選擇算子。通過適應度評估，將種群中優秀個體更大概率的遺傳給下一代，形成新的種群。適應度值作為選擇依據，個體被選中的概率與其適應度大小成正比，適應度值最高的直接進入下一代，同時排在新群體的首位，采用輪盤賭選擇法產生余下的個體。

（5）交叉算子。交叉算子是模仿遺傳學中的遺傳基因重組而設計的，將兩個父代個體的部分基因進行重組，形成子代個體。在新群體中，除排在首位的最優個體外，其他的個體進行交叉操作，交叉概率為Pc。采用OX法進行交叉操作。隨機選擇一對染色體（父代）中幾個基因的起止位置（兩染色體被選位置相同）；生成一個子代，并保證子代中被選中基因的位置與父代相同；先找出第一步選中的基因在另一個父代中的位置，再將其余基因按順序放入上一步生成的子代中。P1、P2進行交叉的過程如圖4所示。

圖4 OX法交叉示意圖

（6）變異算子。維持群體多樣化，減少早熟現象，增加得到最優值的可能性，以概率Pm發生變異，將一條染色體中的隨機兩個自然數交換位置，如：P1=(1,7,4,3,9,5,2,6,8)變異操作為 P1+=(1,2,4,3,9,5,7,6,8)。

6 計算實例

通過成都市三環內的網絡配送路線圖和路權數據計算產品的配送費用。通過編程處理數據，最后根據配送總里程計算比較配送費用的大小。其配送網絡圖如圖5。

第一步：假定客戶集中于路網上的點，客戶點為配送圖上的點1-91，雖然存在一定誤差，但是相對而言比較合理。圖上點92為配送中心點。通過matlab編程進行數據仿真，得到客戶點的需求見表1。

第二步:采用Floyd算法，根據成都市路網的直接距離矩陣進行矩陣計算，求得最終需要的所有路網節點兩兩間的最短路距離矩陣。

第三步：采用遺傳算法，利用matlab編程計算。

6.1 傳統配送模式下的配送成本

通過以上步驟進行編程，運行程序得出結果如下：

車輛1的運輸路徑為：0-69-52-55-75-58-59-79-82-84-81-65-66-24-23-42-40-38-37-35-15-17-4-2-9-11-27-29-49-48-0

表1 客戶需求表

圖5 成都市三環內網絡配送圖

車輛2的運輸路徑為：0-1-10-89-22-86-44-14-87-61-8-54-53-73-19-30-80-90-70-47-7-43-68-28-31-21-88-91-62-39-63-77-13-72-0

車輛3的運輸路徑為：0-6-50-71-12-56-74-18-20-64-41-60-16-57-5-51-32-46-26-36-34-33-45-78-76-83-85-0

最終，3輛車的載重量分別為545,546,471；總的配送里程為493.32。

6.2 物流協作下的配送成本

考慮所有消費者采取自提策略。總共選取17個實體店，各實體店所在位置如圖6所示，其各自與顧客點編號的對應關系見表2。將周圍有需求的配送點進行劃分，根據有需求的網絡節點到實體店的距離進行分類。

通過分類歸納，將零散的客戶點的需求集中于就近的實體店，得到每個實體店的商品需求量，見表3。

表2 實體店與顧客點編號對應表

圖6 實體店所在位置

表3 整合后實體店需求量

根據上述步驟進行matlab編程，計算得：

車輛1的運輸路徑為0-8-4-54-37-66-0

車輛2的運輸路徑為0-23-40-78-49-71-0

車輛3的運輸路徑為0-67-86-81-80-42-26-74-0

3輛車的載重量分別為550，499，513；總的配送里程為131.58。

6.3 結果分析

（1）物流成本大大節約。由表4可以看出，同樣采用三輛車，傳統配送里程為493.32，物流協作模式下的配送里程為131.58，物流協作模式下的物流配送里程約為傳統配送的26.7%，從而物流配送費用大大減少。同時，車輛的裝載量大致相同。

表4 協作前后結果對比表

傳統配送模式直接由城市配送中心往消費者配送，小批量、多批次、個性化的配送需求在運輸過程中不能形成規模運輸，從而使單件商品配送成本增加。而O2O物流協作模式下直接將需求量整合，根據地區需求量的預測提前配貨至實體店，形成規模運輸，從而降低物流費用。

（2）訂單響應時間縮短。在傳統配送模式下，消費者從下單到收到貨物一般需要3d（節假日訂單量巨大，通常會出現壓貨情況，消費者從下單到收到貨物的時間甚至達到十天）。而在物流協作模式下，消費者可以選擇自提或是就近實體店配送，通常配送可以在一天時間內完成。對比而言，O2O物流協作模式可以大大縮短服務響應時間。

（3）庫存前移。電商企業銷售的貨物一般儲存于當地的區域物流中心，需要巨大的倉庫來滿足庫存需求。而在節假日訂單量巨大，一般無法及時處理所有訂單，就會導致爆倉等現象。O2O物流協作模式可以有效的將庫存轉移到實體店，利用實體店的空間來分擔庫存。在節假日到來之前，對產品的銷量進行預測，將貨物提前運輸到實體店，由實體店充當臨時倉庫。

7 結論

隨著網購比例的不斷增大，合理運作配送模式，充分配置資源，建立高效的物流配送體系對電子商務企業的發展具有重要的意義。本文以成都網絡配送圖和路權為基礎，根據客戶需求制訂了配送計劃；通過物流協作前后配送成本的變化，得出物流協作的可行性，為電子商務企業運行物流配送模式提供了數據支持。對于消費者而言，在享受價格優惠的同時，可以享受高品質體驗服務，并且有商品質量保證以及良好的售后服務。

在本文中沒有考慮具體實施過程中實體店與網店的競爭關系，以及物流協作模式下給實體店帶來的成本增加。如何協調物流協作后的利益分配，從而促進實體店與網店的合作，促進物流協作模式更好的實施，都是以后需要進一步探索的問題。

[參考文獻]

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