互动双渠道案例剖析

1.基本实验

公司D是另一家在欧洲售卖电子和多媒体产品的知名零售商，它在网上经营的同时，也有线下实体商店。本节选取该电商售卖的一种家庭清扫机器人产品“iRobot”来进行互动双渠道情境下的实验。同样，该产品具有动态需求的特征。来自线上商店的顾客下单后，可以选择“配送到家”服务，也可以选择“线下商店自提”方式自行取货，后者即将线上渠道的顾客转移到了线下渠道。另外，顾客也可以直接到线下商店去选购该产品。

本小节的实验选取该产品从2013年8月开始的6周数据，一期同样为半周（T＝12个半周）。选择“配送到家”服务的顾客的需求提前期为3～4天（即L＝1个半周），允许的最大延迟交付时间是一周（G＝2个半周）。选择到约定的附近线下商店自取货品的顾客的最大等待时间约为1个半周（S＝1）。

在该案例实验中，固定订购成本为st＝30欧元，主要包括运输成本（从供应商到订单处理中心）和人力成本。由于“iRobot”的单位售价为299欧元，购买该产品的顾客都会享受免费配送的服务。当延迟交付发生时，单位产品在延迟期会招致bt＝2欧元的惩罚成本。产品在时期t的单位采购成本为pt＝164.3欧元，单位库存持有成本为ht＝1.2欧元。表4-3为互动双渠道环境下“iRobot”案例的实验结果。

表4-3　互动双渠道环境下“iRobot”的实验结果

续表

注：六周规划期内的最优总成本为18434.1欧元。(www.xing528.com)

由表4-3可知，最优补货计划为：在第1个半周订购17单位产品，第4个半周订购23单位，第7个半周订购16单位，第9个半周订购31单位，最后1个半周订购24单位。在该计划中，来自线下渠道的需求得到优先满足。例如，第2个半周末的持有库存I2就被优先用来满足第3个半周的线下渠道需求w3，I10也用来满足w11。所有线上订单都没有被延迟，无论它们是通过配送服务满足还是通过顾客线下自取来满足。

当公司D不使用提前需求信息，即L＝0、G＝0且S＝0时，采用经典动态批量补货决策对应的总成本为18471.3欧元。使用本章提出的考虑提前需求信息的动态批量补货方法（L1＝1，L2＝1，G＝2），总成本降低了0.2%，为18434.3欧元。虽然降比不高，但这是因为总成本中必要的单位订购成本占据了主要部分。去除单位订购成本的影响后，使本章的方法使得总成本降低了15.9%。

2.L与S的比较研究

接着，我们进行一个比较研究，来观察L和S的互动对最优总成本的影响。实验依然采用本小节“iRobot”的数据，并假设单位采购成本为零。尽管在本研究提出的模型和现实中，S≤L才是合理的，这里依然放松该假设，并允许S＞L。实验结果如图4-4所示。

图4-4　互动双渠道情境下不同L和S对应的最优成本

图4-4（a）显示，在L固定为不同值的情况下，变化S对总的最优成本基本无影响。相反，变化L的影响却非常显著。当L增大时，总成本下降显著，这是因为受S影响的线下商店自取货物的顾客比受L影响的选取配送到家服务的顾客要少得多。为了增强该论断，通过将和的值相互置换，我们将实验重新进行了一遍，结果如图4-4（b）所示。我们发现了一个完全相反的结论：变化L对总成本基本无影响，而增加S却对减少总成本有正向作用。

然而，对于像公司D这样一个成熟的网络零售商，选择“配送到家”服务的顾客通常要比那些选择到线下商店自取货品的顾客多。由前段分析可知，在这种情况下，选取自提货品的顾客的等待时间S对总的库存成本基本无影响。于是，可以建议网络零售商为那些愿意自提货品的顾客提供更快的服务，即设置相对较短的S。实际上，一些网络零售商已经采取了这种政策，比如法国的一家电商Darty就将S设置为1天。这不仅对总的库存成本几乎无影响，还可以吸引相对更多的顾客到线下商店自提货物，并带来额外的效益。例如，当顾客们到线下商店取货时，他们也许会有动机去购买店内其他的产品。