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大数据背景下的电子商务物流配送模式:以京东为例
Kangning Zheng, Zuopeng Zhang (Justin), Bin Song
摘 要
本文分析了我国电子商务企业现有的分销模式。本文通过对京东商城的实证分析，对比研究了电子商务企业在面对大数据的新特点、新挑战、新优势时所面临的不同物流配送模式。运用层次分析法(AHP)和熵值法对电子商务企业配送选择模式进行了研究，并利用相似度排序技术(TOPSIS)对模型进行了验证。我们的研究分析和结果对电子商务物流配送从业人员有很强的管理见解。
关键词 电子商务、大数据、分销模式、AHP、熵值法
- 介绍
数字时代的商业消费者变得越来越见多识广，挑战行业营销和销售团队，让他们调整传统的营销策略，以充分满足买家的偏好和期望。Forrester在其最新的研究报告中预测，为了优化商业买家和卖家之间的互动，20%的公司将开始在其工业营销平台中应用现代技术(Robertson et al.，2018)。
人工智能(AI)和大数据分析等技术为企业创造了前所未有的机会，使它们能够利用自己的数据资产开展企业对企业(B2B)市场活动。例如，将格点引擎的预测分析整合到营销活动中，Akamai的产业营销团队能够更好地细分客户并发送个性化信息，将领先机会转化率提高了六倍(Anderson 2018)。此外，谷歌、亚马逊、Facebook、苹果等公司都通过收集和利用大数据，在产业营销领域做出了巨大的努力。所有这些都强调了大数据作为全球营销运作关键因素的重要性(Miguel amp; Casado 2016)。
在制定与工业营销领域密切相关的商业供应链和物流操作的不同决策时，数据也起着关键作用。供应链管理涉及创建和维护具有特定职责的不同实体之间的联系，从原材料采购到最终用户产品交互。物流管理确保相关的工作支持方法，如交通管理，仓库管理，库存管理，包装和订单跟踪，是到位的。在物流和供应链管理中使用大量不同的数据，公司可以了解客户的需求和偏好。电子商务(电子商务)巨头如亚马逊、Flipkart和Snapdeal一直在收集和探索来自客户、订单、库存和其他信息的数据(Meena, 2017)。电子商务公司的成功现在很大程度上取决于它们获取、存储和使用数据的效率。
大数据时代的到来进一步加强了物流配送与电子商务的关系，带来了企业信息拓展、分销渠道共享、数据资源整合等新机遇。尤其是电子商务企业能够准确预测客户未来的需求，能够为客户提供个性化的服务。此外，他们可以事先组织和协调好配送活动，使配送模式有更好的选择和创新。现在，企业可以降低物流配送成本，提高物流配送效率，满足客户多样化、高质量的配送需求。
近年来，中国出现了一批成功的电子商务企业。很大的市场份额，由京东主导
京东、天猫、苏宁易购、当当网等电商巨头，展示了电商市场的激烈竞争。电子商务企业不断寻求创新的方式来改善与客户的关系，从而增强自身的竞争优势。
电子商务企业的物流能力已经成为衡量其竞争力的重要指标，物流配送模式的选择直接影响到企业配送的质量和成本以及供应链的协调。电子商务企业主要有三种物流配送模式。这包括自建物流、第三方物流和联合(混合)配送模式。为了满足电子商务的发展需求,提高客户满意度,电子商务企业必须充分了解和研究各种物流配送模式的优缺点,选择最合适的一个,以提高用户体验,促进电子商务企业的持续健康发展。例如，中国最大的在线订餐平台美团网，为了避免自建物流带来的成本压力，建立了一个集专业物流和众包配送于一体的科学配送体系。美团认为合理选择分销模式是有效节约成本的重要途径(Borak, 2018)。
在我国，物流配送中心的信息利用率较低，近一半的物流企业缺乏信息系统的支持。物流配送计划通常由员工通过市场调研或经验制定，无法满足大数据时代的需求。由于缺乏科学合理的物流配送线路规划和分析，我国现代物流业成本过高，配送效率低下，造成了大量配送资源的浪费。
虽然最近的研究调查了各种因素，帮助企业找到合适的物流供应商(如Bai amp; Sarkis 2018;Vaidyanathan 2005;Vijayvargiya amp; Dey 2010);之前很少有研究系统地分析现有物流配送模式，在大数据背景下使用一个真实的例子。我们的研究试图解决这个差距。在大数据为电子商务企业带来新机遇的背景下，本文通过研究真实的电子商务企业的分销模式做出了贡献。特别是京东，又称京东，被确定为我们分析对象的电商企业。京东是中国最大的在线零售商，每年有3.2亿活跃客户，2018年净收入672亿美元(京东，2019年)。然后运用层次分析法(AHP)和相似于理想解决方案(TOPSIS)的订单偏好技术，对京东在京东销售的门店的物流配送模式选择进行了研究。具体来说，首先用AHP方法确定每个方案的主观权重。然后，利用易读值法计算各方案的目标权重。最后，运用TOPSIS方法，验证所构建的层次结构模型是否合理，为电子商务企业布局模式的选择提供依据。
本文的其余部分如下。下一节将回顾与我们的研究相关的文献，重点放在以下两个方面:(1)各种场景下的大数据的收集和使用，(2)物流配送模式的选择。第3节概述了本研究的方法。第四部分详细分析了案例和AHP和TOPSIS方法的结果。最后一部分以管理学的观点来总结全文。
2.文献综述
本节回顾了之前的文献，重点关注大数据的挑战和应用，以及物流配送模式的选择。此外，我们的研究与先前的研究的差异被强调，以表明我们的工作如何有助于现有的文献。
2.1 收集和使用大数据
大数据以其独特的特性给组织带来了许多新的挑战。关注大数据及其分析方法的特点,McAfee,布林达文波特,帕蒂尔,和巴顿(2012)指出,这种特征是来源于不同的量,速度,和类型的数据,因为现在,生成的数据通过互联网每秒大于20年前,和所有的数据都存储在互联网上。Fan和Bifet(2013)从大数据挖掘的角度指出，由于大数据的数量、可变性和速度，需要探索新的技术;事实上，大数据挑战是企业最令人兴奋的机遇之一。Sagiroglu和Sinanc(2013)通过阐述大数据在向公司或组织提供有用信息方面的重要作用，介绍了大数据的特征。此外，它们还概述了大数据的内容、范围、实例、方法、优势和挑战。Weinberg, Davis, and Berger(2013)对大数据的定义进行了整理，发现大数据可以被视为截止日期、过程和来自不同渠道的数据，这些渠道具有不同的结构、形式和地点，代表了特定的一段时间。Jin, Wah, Cheng, and Wang(2015)从复杂性的三个方面总结了大数据倡议的挑战:数据、计算和系统复杂性。Vassakis、Petrakis和Kopanakis(2018)认为，在组织中收集和分析大数据的主要挑战主要是与管理和文化相关的，包括领导力、人才管理、决策过程和质量、数据驱动的文化、新技术利用和数据隐私。
为了应对大数据的挑战，有效利用大数据的优势，研究者们研究了如何有效构建和利用大数据应用。例如，Singh和Reddy(2015)通过调查不同大数据硬件平台和IT任务支持中软件框架的详细描述，讨论了不同的大数据分析应用。Hu, Wen, Chua, and Li(2014)对大数据分析平台的系统进行了文献综述，通过展示系统框架的四个顺序模块分解中的大数据，为非专业读者提供了一个完整的图景;四个模块分别是数据生成、数据采集、数据存储和数据分析。Trifunovic、Milutinovic、和Kos(2015)讨论了大数据应用的问题，以及相关的计算模式和编程模型转换。Raguseo、Pigni和Piccoli(2018)开发了一个数字数据流(DDS)准备指数，以表明公司如何准备从实时流大数据中获取价值。
最近在物流和供应链管理方面的研究也将重点转向了大数据。AddoTenkorang和Helo(2016)通过调查大数据及其在运营和供应链管理中的应用，探索了这些领域的大数据的主要问题，并提出了一个通过物联网和增值服务的集成来扩展的框架。Wang, Gunasekaran, Ngai，和Papadopoulos(2016)通过回顾和分类相关文献，通过突出大数据在供应链和物流管理中的作用，总结大数据技术和应用，提出了一个供应链分析框架。在类似的研究中，Tiwari、Wee和Daryanto(2018)回顾了大数据对供应链管理的影响，并论证了供应链中的大数据是如何收集、处理和分析的。Choi, Wallace, and Wang(2018)总结了大数据可以应用于库存管理、运输管理和供应链管理的方法，并讨论了可以克服这些领域挑战的大数据策略。
虽然大数据已经成为物流和供应链管理的热门话题，但之前的研究主要强调大数据在该领域的作用。很少有研究调查过现实世界的大数据应用。我们的研究通过大数据在实际电子商务企业中的应用，对当前物流配送问题进行了研究，使之有所不同。特别地，我们的研究通过使用京东大数据平台与大数据背景相关联，我们的研究数据是通过筛选符合我们标准的京东商城店铺来收集的。2018年，京东商城注册账号数量达到3亿，使用京东金融平台和企业研究平台的用户数量达到1亿(京东，2018)。基于庞大的店铺数量和用户数量，京东开发了大数据平台，作为收集、计算、处理其海量数据的载体。虽然收集的原始数据并不是直接可用的，但是大数据平台为用户提供了访问处理后的数据及其相关信息的机会。本研究利用京东大数据平台，对入驻京东三年以上且经营业绩稳定的商家进行调查。
2.2 物流配送模式的选择
电子商务企业配送管理的选择可以分为两部分(Hertz amp; Alfredsson, 2003)。一些企业建立自己的物流配送网站来满足自己的配送需求，而另一些企业则选择与第三方企业合作，如配送公司，来完成电子商务企业的物流配送。
自营配送模式有几个优点:时间控制好,专业的物流配送,增强用户体验和顾客忠诚度,连续购买力的产品,有效的监控产品质量,合理配置资源,提高商品存货周转速度,加速企业资本的流动(Chen amp;华,2013)。然而，电子商务企业在建立自己的物流配送网站时遇到了问题。首先，电子商务企业不善于管理物流配送的相关活动。由于缺乏管理经验和相关专业管理人员，电商企业自建物流配送部门可能不合适(Vendrell-Herrero, Bustinza, Parry， amp; Georgantzis, 2017)。自营物流将迫使企业努力应对不熟悉的领域，这可能危及企业的核心业务优势。其次，自建物流配送成本高，压力大，甚至可能导致资金周转的需要(Yu, Wang, Zhong， amp; Huang, 2017)。需要不断加大对固定资产、仓储设备、运输设备和物流人员的投入，可以占用企业大部分的资金，可以减少对其他重要部门的投资，最终导致企业的竞争优势减弱。第三，自建物流配送管理缺乏专业部门，可能会对部门的运营和发展目标造成巨大阻力(Xiao, Liu， amp; Zhang, 2012)。
第三方配送模式是基于第三方物流提供商的使用，第三方物流提供商通常专注于库存、仓库和运输管理的综合服务——可以根据客户及其产品的特定需求定制的服务。第三方物流供应商提供增值服务，在自己和客户之间创造互惠互利(Shi, Zhang, Arthanari, Liu， amp; Cheng, 2016)。技术的进步进一步使第三方物流供应商能够提高生产率和降低物流成本，以促进供应链的增长(Vaidyanathan, 2005)。最近的研究表明，保持第三方物流供应商和他们的客户之间的合作关系有助于降低风险(Govindan amp; Chaudhuri, 2016)，并平衡创新和资源分配之间的权衡(Sinkovics, Kuivalainen，amp; Roath, 2018)。质量控制、运营灵活性和地理服务覆盖等因素都会影响第三方物流供应商的绩效(Govindan amp; Chaudhuri, 2016)。一个包含所有这些因素的三维(活动、决策和参与者)框架可以全面衡量第三方物流供应商的绩效(Domingues, Reis， amp; Macario, 2015)。此外，可以使用不确定性、订单频率和交易量等相关标准来评估第三方物流供应商的价值和效益(Shi et al.，2016)。
一些电子商务企业选择与第三方物流公司合作发展物流业务(Aguezzoul, 2014),由于等优势的专业化程度越高,丰富的经验,和广泛的分销渠道,这可以有效地帮助企业节省物流投资成本和减少潜在的风险(Marasco, 2008)。与第三方物流公司合作也可能导致一些潜在的物流配送问题。首先，一个必要的分销管理信息系统可能并不总是可用来帮助客户跟踪他们的订单的实时信息(Rushton, Croucher， amp; Baker, 2014)。例如，我国部分第三方配送企业还没有建立起自己的物流管理信息系统，无法完成物流信息管理的完整流程。其次，可能缺乏一个成熟和完整的物流配送系统(Goetschalckx, Vidal， amp; Dogan, 2002)。与大量的企业合作，将会使电子商务活动的管理、企业形象的统一、服务水平的保持等都变得困难。为了避免过于依赖单一的承运人，同一个电子商务企业可以使用多个不同的快递公司在同一地区提供物流和配送服务。
合作配送模式,与多个企业建立战略联盟,以迅速应对市场变化频繁,要有效地协调供给和需求的波动,协同发展,降低企业的风险,已成为近年来受企业欢迎(莱特纳,或玉米粉、Prochazka amp; Sihn, 2011)。然而，这种分销模式需要企业之间有较高的
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