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

當(dāng)然，影響更深、改變更大的，是中國乃至世界零售業(yè)。

比如對傳統(tǒng)零售運營模式的重構(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值創(chuàng)造(Value Creation)模式；

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

相比傳統(tǒng)零售運營模式，新零售模式能夠形成數(shù)據(jù)化驅(qū)動，實現(xiàn)線上線下全渠道高效協(xié)同。

但與此同時，新零售模式也對企業(yè)的資源要素配置、利益分割、產(chǎn)品動態(tài)定價、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)字化時代下，能否及時應(yīng)對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”并實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

基于新零售背景下中國企業(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)表于國際頂級期刊《Management Science》（管理學(xué)UTD24期刊之一）和《Operations Research》（管理學(xué)UTD24期刊之一）。

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

學(xué)者簡介

楊翼，浙江大學(xué)管理學(xué)院副院長，浙江大學(xué)長聘教授，求是特聘教授，博士生導(dǎo)師，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策研究所所長，物流與決策優(yōu)化研究所所長，國家杰出青年基金獲得者,教育部青年長江學(xué)者，國家自然科學(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、運營管理、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策。

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，具體包括信息、價格、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)域倉或者前置倉的庫存。而在新零售場景下，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，楊翼教授團隊以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策略對零售商有利或有害，實際上取決于其經(jīng)營特征——實體店密度（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)在線等待成本相對較低、商店訪問成本更低時，BOPS策略誘導(dǎo)客戶從“在線購買”渠道遷移到“線上下單、門店取貨”渠道，會導(dǎo)致實體店的需求匯集效應(yīng)（demand pooling effect），這種需求匯集效應(yīng)將提升商家的運營效率。

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

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研究，成果——“Demand Pooling in Omnichannel Operations”發(fā)表在運營管理及決策領(lǐng)域國際頂級期刊《Management Science》上。

該研究極具創(chuàng)新性與科學(xué)價值，主要體現(xiàn)在兩個方面：

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)實體店密度較高和在線配送效率較高時，全渠道策略可以提高商家的利益；而當(dāng)實體店密度較小和在線配送效率較低時，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)在實施全渠道策略時提供理論支持。

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”

能降低平臺的倉儲物流成本

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

那么這又是一項怎樣的成果呢？

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)化是我國經(jīng)濟繼續(xù)保持高速穩(wěn)定增長的重要支撐。

當(dāng)前，我國許多電商平臺（如京東、天貓等）都采用多級供應(yīng)鏈，利用大型倉庫統(tǒng)一為前置倉供貨補貨。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、東北財經(jīng)大學(xué)朱晗教授合作研究了結(jié)合供應(yīng)鏈中各個環(huán)節(jié)的庫存管理現(xiàn)實，建立經(jīng)典的隨機分布式庫存管理系統(tǒng)，即OWMR（One-Warehouse-Multi-Retailer）模型。

事實上，針對OWMR模型訂貨策略的研究是近半個世紀(jì)以來學(xué)者們關(guān)注的熱點問題，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，楊翼教授團隊針對這一難題，提出了一組改進式（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，他們的研究還證明了這種啟發(fā)式算法針對部分系統(tǒng)參數(shù)的漸進最優(yōu)性和針對零售商數(shù)量的漸進穩(wěn)定性。而以上理論結(jié)果和大量的數(shù)值實驗都表明，這種啟發(fā)式算法表現(xiàn)優(yōu)異，在多級供應(yīng)鏈庫存控制問題上取得了很好的效果，降低了平臺的倉儲物流成本。楊翼教授團隊的這項研究成果，填補了庫存管理相關(guān)領(lǐng)域研究空白，同時也具有較高的實踐指導(dǎo)意義，對于提升供應(yīng)鏈穩(wěn)定性、以“互聯(lián)網(wǎng)+”促進經(jīng)濟創(chuàng)新、推動供給側(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