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過去，我們買東西只能去實(shí)體店；而如今，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)蓬勃發(fā)展與廣泛普及，新零售時(shí)代加速到來，我們的消費(fèi)方式也隨之產(chǎn)生極大改變。

當(dāng)然，影響更深、改變更大的，是中國(guó)乃至世界零售業(yè)。

比如對(duì)傳統(tǒng)零售運(yùn)營(yíng)模式的重構(gòu)。傳統(tǒng)零售業(yè)是以電商或?qū)嶓w店為中心的線上線下割裂的價(jià)值創(chuàng)造(Value Creation)模式；

而新零售模式則是以消費(fèi)者需求為出發(fā)點(diǎn)，以消費(fèi)體驗(yàn)為中心的線上線下融合的價(jià)值共創(chuàng)(Value Co-creation)模式。

相比傳統(tǒng)零售運(yùn)營(yíng)模式，新零售模式能夠形成數(shù)據(jù)化驅(qū)動(dòng)，實(shí)現(xiàn)線上線下全渠道高效協(xié)同。

但與此同時(shí)，新零售模式也對(duì)企業(yè)的資源要素配置、利益分割、產(chǎn)品動(dòng)態(tài)定價(jià)、全渠道庫存管控及物流協(xié)同配送等，提出了一系列新的挑戰(zhàn)。

可以說，在當(dāng)前數(shù)字化時(shí)代下，能否及時(shí)應(yīng)對(duì)好新零售模式帶來的挑戰(zhàn)，直接關(guān)乎到企業(yè)能否“存活”并實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

基于新零售背景下中國(guó)企業(yè)正面臨的“庫存管理”難題，以及相關(guān)領(lǐng)域中的“研究空白”，浙江大學(xué)管理學(xué)院副院長(zhǎng)楊翼教授及其合作者共同就此展開了深入的系統(tǒng)性研究。

2022年，他們的研究成果分別發(fā)表于國(guó)際頂級(jí)期刊《Management Science》（管理學(xué)UTD24期刊之一）和《Operations Research》（管理學(xué)UTD24期刊之一）。

這兩項(xiàng)重要成果大大解決了中國(guó)新零售領(lǐng)域庫存管理的相應(yīng)現(xiàn)實(shí)難題與理論難題。【“科研”ZJUSOM】系列專題2022年第7期帶你深入了解成果詳情。

學(xué)者簡(jiǎn)介

楊翼，浙江大學(xué)管理學(xué)院副院長(zhǎng)，浙江大學(xué)長(zhǎng)聘教授，求是特聘教授，博士生導(dǎo)師，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策研究所所長(zhǎng)，物流與決策優(yōu)化研究所所長(zhǎng)，國(guó)家杰出青年基金獲得者,教育部青年長(zhǎng)江學(xué)者，國(guó)家自然科學(xué)基金優(yōu)秀青年科學(xué)基金獲得者。主要研究方向包括供應(yīng)鏈管理、運(yùn)營(yíng)管理、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

以“全渠道策略”提升商家利益

是有條件的

線上線下渠道的融合，是新零售模式最主要的特點(diǎn)，具體包括信息、價(jià)格、庫存以及顧客需求滿足方式等方面的融合。

其中，顧客需求滿足方式的融合應(yīng)該說是新零售模式的重大變革之一。

傳統(tǒng)模式下，線上需求的滿足主要是通過區(qū)域倉(cāng)或者前置倉(cāng)的庫存。而在新零售場(chǎng)景下，線上需求的滿足方式呈現(xiàn)多樣化，涌現(xiàn)了多種不同類型的線上線下全渠道策略，其中包括：

Buy-online pickup-at-store (BOPS)

該策略是用門店的庫存直接滿足線上的需求，顧客在線上下單，去門店取貨。

Buy-online ship-to-store (BOSS)

在此策略下，顧客線上下單，商家從前置倉(cāng)發(fā)貨至門店，再由顧客去門店取貨。

Buy-online ship-from-store (BOFS)

該策略直接用門店的庫存，從門店發(fā)貨至顧客手中。

盡管像這樣的全渠道策略如今已被廣泛應(yīng)用，但是“全渠道策略是否一定能夠提升商家的利益”，仍然值得研究。

為此，楊翼教授團(tuán)隊(duì)以BOPS策略為例，從庫存管理角度，研究全渠道策略如何影響商家的利益。

經(jīng)過研究，他們發(fā)現(xiàn)，BOPS策略對(duì)零售商有利或有害，實(shí)際上取決于其經(jīng)營(yíng)特征——實(shí)體店密度（決定商店訪問成本）和在線配送效率（決定在線等待成本）。

當(dāng)在線等待成本相對(duì)較低、商店訪問成本更低時(shí)，BOPS策略誘導(dǎo)客戶從“在線購(gòu)買”渠道遷移到“線上下單、門店取貨”渠道，會(huì)導(dǎo)致實(shí)體店的需求匯集效應(yīng)（demand pooling effect），這種需求匯集效應(yīng)將提升商家的運(yùn)營(yíng)效率。

而當(dāng)商店訪問成本和在線等待成本都比較高時(shí)，BOPS策略的引入導(dǎo)致客戶從“在線購(gòu)買”渠道遷移到“線上下單、門店取貨”渠道，會(huì)導(dǎo)致需求分散效應(yīng)（demand depooling effect），這種效應(yīng)將降低商家的運(yùn)營(yíng)效率。

楊翼教授與多倫多大學(xué)胡明教授、南京大學(xué)徐小林教授、東南大學(xué)薛巍立教授合作的這項(xiàng)研究，成果——“Demand Pooling in Omnichannel Operations”發(fā)表在運(yùn)營(yíng)管理及決策領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊《Management Science》上。

該研究極具創(chuàng)新性與科學(xué)價(jià)值，主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：

第一，該研究首次從庫存管理角度，揭示了全渠道策略可能會(huì)導(dǎo)致需求分散效應(yīng)，從而導(dǎo)致商家利益受損。

第二，該研究結(jié)果表明當(dāng)實(shí)體店密度較高和在線配送效率較高時(shí)，全渠道策略可以提高商家的利益；而當(dāng)實(shí)體店密度較小和在線配送效率較低時(shí)，全渠道策略可能傷害商家的利益。此結(jié)果可以幫助零售企業(yè)在實(shí)施全渠道策略時(shí)提供理論支持。

附：論文摘要

Both traditional retailers and e-tailers have been implementing omnichannel strategies such as buy-online pickup-at-store (BOPS). We build a stylized model to investigate the impact of the BOPS initiative on store operations from an inventory perspective. We consider two segments of customers, namely, store-only customers who only make a purchase offline, and omni-customers who strategically choose between offline and online channels. We show that BOPS may either benefit or hurt the retailer depending on two fundamental system primitives, the store visiting cost and the online waiting cost. If the online waiting cost is relatively low and the store visiting cost is even lower, BOPS can induce omni-customers to migrate from online buying to BOPS, leading to {\\it demand pooling} at the bricks and mortar store. Such demand pooling provides two benefits for the retailer: it reduces the overstocking cost, and after inventory re-optimization, it results in a higher fill rate at the B\\&M store, which benefits existing customers and potentially attracts more customers to the store. In contrast, if both the store visiting cost and the online waiting cost are relatively high, with the latter even higher, introducing BOPS can result in \\emph{demand depooling} due to the migration of the omni-customers from offline purchasing to BOPS. This leads to a lower fill rate after inventory re-optimization, likely due to a lower profit margin under BOPS, which turns away store-only customers and hurts the retailer.

這種“啟發(fā)式算法”

能降低平臺(tái)的倉(cāng)儲(chǔ)物流成本

除了上述成果之外，楊翼教授團(tuán)隊(duì)還在國(guó)際頂級(jí)期刊《Operations Research》發(fā)表了另一項(xiàng)重要成果——“A Simple Heuristic Policy for Stochastic Distribution Inventory Systems with Fixed Costs”。

那么這又是一項(xiàng)怎樣的成果呢？

眾所周知，在新零售“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，供應(yīng)鏈管理與優(yōu)化是我國(guó)經(jīng)濟(jì)繼續(xù)保持高速穩(wěn)定增長(zhǎng)的重要支撐。

當(dāng)前，我國(guó)許多電商平臺(tái)（如京東、天貓等）都采用多級(jí)供應(yīng)鏈，利用大型倉(cāng)庫統(tǒng)一為前置倉(cāng)供貨補(bǔ)貨。在這樣的背景下，楊翼教授和多倫多大學(xué)胡明教授、香港城市大學(xué)陳友華教授、東北財(cái)經(jīng)大學(xué)朱晗教授合作研究了結(jié)合供應(yīng)鏈中各個(gè)環(huán)節(jié)的庫存管理現(xiàn)實(shí)，建立經(jīng)典的隨機(jī)分布式庫存管理系統(tǒng)，即OWMR（One-Warehouse-Multi-Retailer）模型。

事實(shí)上，針對(duì)OWMR模型訂貨策略的研究是近半個(gè)世紀(jì)以來學(xué)者們關(guān)注的熱點(diǎn)問題，也有很多相關(guān)的研究。但縱觀過去的研究成果，一直缺乏帶有效率保證（performance guarantee）的啟發(fā)式算法。為此，楊翼教授團(tuán)隊(duì)針對(duì)這一難題，提出了一組改進(jìn)式（R,Q）訂貨策略算法，并證明了這種啟發(fā)式算法具有效率保證。同時(shí)，他們的研究還證明了這種啟發(fā)式算法針對(duì)部分系統(tǒng)參數(shù)的漸進(jìn)最優(yōu)性和針對(duì)零售商數(shù)量的漸進(jìn)穩(wěn)定性。而以上理論結(jié)果和大量的數(shù)值實(shí)驗(yàn)都表明，這種啟發(fā)式算法表現(xiàn)優(yōu)異，在多級(jí)供應(yīng)鏈庫存控制問題上取得了很好的效果，降低了平臺(tái)的倉(cāng)儲(chǔ)物流成本。楊翼教授團(tuán)隊(duì)的這項(xiàng)研究成果，填補(bǔ)了庫存管理相關(guān)領(lǐng)域研究空白，同時(shí)也具有較高的實(shí)踐指導(dǎo)意義，對(duì)于提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性、以“互聯(lián)網(wǎng)+”促進(jìn)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新、推動(dòng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等都具有非常重要的借鑒意義。

附：論文摘要

We study a continuous-review, two-echelon inventory system with one central warehouse, multiple local facilities, and each facility facing random demand. Local facilities replenish their stock from the central warehouse (or distribution center), which in turn places orders at an outside supplier with an ample supply. Inventory replenishment at each location incurs a fixed-plus-variable cost for each shipment. The optimal policy remains unknown, and even if it exists, such a policy must be extremely complicated. Instead, we evaluate a class of easy-to-implement heuristics, called modified echelon (r, Q) policies. The parameters for such a heuristic are obtained by solving a set of independent single-stage systems. We show that the proposed policy is asymptotically optimal, as pairs of system primitives, such as the ratios of the fixed cost of the central facility to those of the local facilities, are scaled up. We also show that as the number of retailers grows, the performance bound of the heuristic converges to a primitive-dependent constant.

編輯整理：段婷素材提供：楊翼

審核：佟慶