基于AHP-Fuzzy的生鲜电商配送服务质量研究——以天猫和京东为例.doc

基于AHP-Fuzzy的生鲜电商配送服务质量研究——以天猫和京东为例 摘要：从电商配送为起点，结合生鲜产品的特性，完成了电商环境下生鲜配送服务质量评价指标的筛选，构建了9个评价维度和24个具体指标的评价体系。以问卷调查的形式获取网购顾客的数据，通过层次分析法确定指标权重，采用模糊综合评价法对天猫和京东的配送服务质量进行对比分析，并基于此分析结果给出了提高配送服务质量的方法。 关键词：AHP-Fuzzy，生鲜电商，配送服务质量 我国的生鲜电商市场目前处于高速发展期，2019年我国生鲜电商行业市场交易规模约为3225亿元，较上年同期增长49.4%，受2020年疫情影响，生鲜电商受到广泛关注，其市场交易规模显著增长，预计2020年我国生鲜电商行业市场交易总额将突破4600亿元。然而最新的艾瑞咨询数据显示生鲜网购用户对生鲜平台的配送平均满意度仅为7.33，为全要素中最低值，可见配送问题已成为生鲜电商的致命痛点。 为了更好地帮助生鲜平台改善配送服务，给消费者优质的生鲜网购体验，本文通过层次分析法确定指标权重，采用模糊综合评价法对天猫超市和京东生鲜的配送服务质量进行对比分析，为生鲜电商平台的配送提供参考。 一、生鲜电商配送服务质量及其影响因素分析 Kaplinsky等认为影响电商配送服务的主要原因可分为配送成本、库存数量、商品特性、配送模式等[1]。Mentzer等则认为顾客对物流配送服务满意度受到配送人员服务态度、订单准确性、商品完好性、时效性、异常处理等因素影响[2]。张艳发现十个因子对网购满意度产生影响，如承诺无理由退货、顾客隐私是否泄漏、能够快速配送等[3]。张真将网购快递服务满意度划分为感知硬质量、软质量2个属性，共6个维度，同时将构建的模型应用于京东快递与天猫快递进行顾客满意度的评价[4]。黄斐等则发现商品的交付完整性是影响电商配送服务质量的最重要影响因素，而配送的时效性和准确性相对次之[5]。2009年艾瑞咨询在整理现有的满意度测度模型，通过大量的行业调查建立了适合电商行业配送服务质量的评价模型。国内外学者关于电商配送服务质量的研究虽然对生鲜产品的配送有一定参考意义，但是并不完全，需要进一步深化。2017年谢林彬在传统的B2C配送质量服务的基础上增加了产品鲜活性指标，形成了一套适合生鲜农副产品配送服务的研究模型[6]。同年贺羽西针对水产品的鲜活性特点，提出了鲜活度一级指标，其中鲜活度指标是为了保证水产品的新鲜程度，以水产品的解冻比例50%为分界点进行衡量[7]。这两个满意度模型都是在基础配送评价模型上增加了新鲜度一级指标或者二级指标。 通过参考电商配送服务的相关测度模型，结合生鲜产品的特性，构建了如表1所示的9个一级指标和24个二级指标的生鲜电商配送服务质量评价指标体系。 表1　生鲜电商配送服务质量评价指标体系 一级指标 二级指标 时效性A 配送快A1 按时送达A2 退换快A3 完整性B 产品完好B1 包装完好B2 单据齐全B3 准确性C 准确送达C1 准确查询C2 响应性D 理解需求D1 快速响应D2 急速处理D3 安全性E 统一着装E1 隐私安全E2 鲜活性F 新鲜性一致F1 价值不变F2 保鲜包装F3 经济性G 包装合理G1 费用合理G2 费用可选G3 灵活性H 灵活配送H1 定时服务H2 智能推荐H3 保障性I 主动验货I1 鲜活保障I2 二、生鲜电商配送服务质量评价分析 （一）基于AHP的生鲜电商配送服务质量评价 AHP，即层次分析法，是指将决策的相关因素分解成目标层、准则层、方案层等层次，在此基础之上进行定性和定量结合分析的多目标决策方法。层次分析法主要步骤： 1.建立评价指标层次结构模型，如表1所示 2.构造各层次成对判断矩阵 通常使用“1-9比例标度法”进行成对判断矩阵的构造，邀请了10位专家进行评价，其中包括5位物流教育行业专家，5位高学历资深网购消费者进行统一评价，通过对各个评价指标的两两比较，交流，讨论，最后达成了一致的各个层级的两两比较判断矩阵。 3.层次单排序 计算判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量K，然后对特征向量进行标准化，所得结果即为权重向量。 4.一致性检验 计算判断矩阵的一致性指标 其中n为矩阵阶数，然后查找相对应的平均随机一致性指标RI；计算判断矩阵一致性。当CR＜0.1时，判断矩阵通过一致性检验，否则需要调整判断矩阵。以二级指标时效性为例计算判断矩阵并进行一致性检验如表2所示。 表2　时效性服务质量判断矩阵 ? A1 A2 A3 K 一致性检验 A1 1 3 5 0.64 λMAX=3.04 CI=0.02＜0.1 一致性良好 A2 1/3 1 3 0.26 A3 1/5 1/3 1 0.1 5.层次总排序及其决策 通过上述对各级指标的权重系数计算以及一致性检验，整理归纳得到表3，一