在线商家的退货管理

高　兴　徐千里

摘要:随着中国电子商务不断发展,商品退货问题日益凸显。加强和改善退货管理,将帮助在线商家吸引和稳定客源,提高在市场中的竞争力。文章建立在线商家利润最大化的模型,比较在线商家管理退货物流的不同模式,给出将退货物流外包的条件;再对含有退货政策的利润函数进行优化,结合企业实践经验,探讨退货比率等参数对退货政策的影响,为中国在线商家的退货管理提出建议。

关键词:在线商家;退货物流;外包;退货政策

中图分类号:F272 文献标识码:A

Abstract: As china's e-business develops, the issue of goods returns has come out obviously. Strengthening and improving returns management will help online retails attract their customers so as to improve competition power in the market. This paper develops a e-retail profit maximization model to compare different modes of managing returns logistics for online retails, putting forward conditions for outsourcing returns logistics. Through optimizing profit function involving returns policy and integrating corporate practices, this paper discusses the influence those parameters(e.g. returns rate)have on returns policy and also proposes suggestions for China's online retails.

Key words: online retails; returns logistics; outsourcing; returns policy

0引言

物流配送是影响我国电子商务发展的一大瓶颈。目前中国经济已具备发展物流与配送的经济环境和市场条件。基于网络的电子物流将在中国兴起,第三方物流将为企业提供全方位的服务。

在线市场因其门槛较低,导致大量信息涌入,增加了虚假信息误导消费者的可能[1];在线定购的商品在运输配送的过程中可能会出现损坏;在线定购商品,消费者定购时的观感和拿到手中的商品可能存在较大差异……凡此种种,都造成了电子商务中的退货物流。

Dale(1998)等人发现,2000年美国用电子商务手段采购的商品约有20%~30%被顾客退回,远远高于传统商务模式8%的比例,总值达到110亿美元,造成18~25亿美元浪费[2]。刘振滨(2006)认为,通过电子商务环境下产品目录和销售网络销售的产品退货比例高达35%[3]。图1是美国在线产品退货量统计数据[1],源自BizRate。

无论是虚拟组织还是水泥加鼠标的B2C组织,一个销售企业要想拥有稳定的客户群和较低的运营成本,必须拥有一个高效的退货系统。波士顿公司通过研究发现“缺少好的退货机制”是致使顾客拒绝网上购物的第二大原因。朱道立(2001)认为,产品售后服务支持包括安装调试、回收有缺陷的产品、对顾客的维修或退货换货请求做出快速反应[4]。商家开展逆向物流活动,可以消除客户不满,恢复商家信誉。此外,加强退货管理有助于促进企业提高产品质量,质量是取信于顾客的决定性因素。将退货中暴露出的问题汇总上报到公司管理层,再自上而下推动质量管理体系的改善,提供质量更好的产品。

本文通过建立模型比较在线商家将退货物流外包前后的利润情况,给出将退货物流外包的条件,再通过对含有退货政策的多元函数进行优化,并结合一些企业实践经验,为中国在线商家的退货管理提出建议。

1退货物流运营模式选择

在线商家自营退货物流,有助于企业直接与顾客接触,可以掌握更多信息。如在退货过程中,可以了解顾客退货的原因,这些信息如果能够很好的反馈、处理,将为产品质量管理利用,对于消费者偏好的了解也有助于在市场上取得佳绩。通常一个已经自营物流的在线商家,一般都会建立起正向物流的管理系统。他们再涉足其逆向物流,可能要方便一些。可以考虑将正逆向物流系统结合,成为更加完整的体系。

退货物流外包即将企业非核心优势的物流业务交由第三方物流公司来承担,这有利于在线商家优化配置资源,发展核心业务。有很多小型企业,尚没有精力独立发展物流,可以选择社会化的物流代理,以保证服务质量。美国有一些物流公司,原先从事正向的第三方物流,后来渐渐发展成专业的逆向物流管理公司,如Genco公司。这一合作机制对双方的战略合作、利益分派、信息共享等机制提出了新的要求。

下面建立定量分析模型对在线商家在使用第三方退货物流前后,商品价格、企业利润等因素可能发生的变化进行分析。

本模型有三个主体:在线商家(EB Retailer,R)、客户(Consumer,C)与专门从事退货物流的第三方(3rd Party Logistics,T)。在没有第三方时,物流走向是R→C→R(如图2所示);有第三方参与时,物流走向是R→C→T→R(如图3所示)。

假设在线商家销售产品单位进货成本为c,单位销售价为p,单位商品的退货物流成本L,在线商家付给第三方物流报酬每单位商品为K,在线商家销售利润记作M,第三方物流的利润记作m。

商品需求D是p的减函数,将其记作D=a-bp,a,b皆为系数,且均大于0。

退货数量Q,与销售量成正向关,假设客户需求皆能被满足,将其记作Q=rD,0

由于考察退货物流,两个模式同时忽略正向物流的成本和退货的剩余价值。

R→C→R模式下,M=D1-rp-QL-Dc

本L和付给第三方的报酬K升高时,在线商品价格会随之升高。

价格高在多大程度上会影响商家的利润呢?价格可能会导致商品需求量的减少,但是退货物流外包后,在线商家有更大的精力投身其核心业务,第三方逆向物流提供服务的质量相对也会高些,所以可能提高客户满意度,造就“客户忠诚”。

此时,退货物流外包后获利比自营的更大。将不等式式右侧称为“利润临界点”。当退货比率r超过一定限度时,在线商家要依靠专业的第三方物流以缩减成本。

另外,商品进货成本c越高,自营/他营退货物流的利润临界点变得越低,即在线商品价值越大,越需要依靠第三方物流管理退货来提高利润。当单位商品退货物流成本L很大时,也倾向于采取第三方物流的模式,如商家和客户地理距离较远,或者商品对于运输有特殊要求增加了物流成本时。当商品的需求弹性b较大的时候,也倾向于物流外包。

所以,如果退货比率不高、商品成本较小或者单位物流成本较小时,在线商家应当自己承担退货物流。如果退货比率较大、商品成本较高、单位物流成本较大或者需求弹性较大时,在线商家应该考虑将退货物流外包。

2退货政策选择

下面是中国某在线商家退货政策的节选:

“对于所售商品,我们为您提供‘7天无条件退货,15天无条件换货,商品出现质量问题,30天换货的服务。注意事项:1、商品要求外包装完好无损(包括包裹填充物及外包装箱或外包装袋),商品附件、说明书、保修单、标签等齐全;2、商品保持原质原样。

以下情况将不提供退换货服务:……”

广义上的退货政策包括退货价格、退货期限、退货比率、退货责任等[5]。退货价格即按照原价全额退货或按一定的折扣退货。退货期限即按一定条件退货的期限,如“7天无条件退货”。在B2B中,因为买家本身可能是零售商,所以还会涉及到退货比率、退货责任。当买家因为销售情况而选择退货时,就会涉及到比率。有些商家会采取“零退货”政策,通过折扣价来补偿客户,以换得逆向物流成本的减少。

Samar(2004)认为,如果企业提供慷慨的退货策略将在很大程度上吸引顾客购买[6]。很多文献在定量分析中往往以退货价格作为主要因素衡量退货策略是否慷慨。

下面将在上文模型基础上加入退货政策影响,构建多元函数并优化,分析在多种因素作用下,在线商家应如何调整退货政策。

上两式中的分子、分母均大于0。上述退货政策和商品价格对应的需求量、退货量和商家利润,由于计算整理的复杂度太大,不再赘述。下面结合最优解中的诸参数对于在线商家的管理对策提出建议:

(1)采取措施限制退货率。退货比率增大会导致退货量增大,商家利润减少。随着r增大,不得不收紧退货政策,降低商品售价。因此,需要对退货比率加以限制。

退货可分成“缺陷退货”和“无缺陷退货”。“缺陷退货”是由于产品运送损坏或者本身存在设计缺陷、技术故障等,涉及到产品工艺、质量管理、运输配送过程的安全保障等。“无缺陷退货”是由于缺陷以外的其他因素,譬如用户拿到手的东西和他当初想象的不一样等。其实在产品的设计开发阶段,就要考虑清楚告诉消费者该商品什么能做什么不能做。对于在线商家来说,要在网上清楚地展示产品的具体情况,如规格、颜色、等级,要保证图像质量。可以采用一些手段,让用户提前体验,如美国某服装网站给客户提供试穿效果展示,以帮助客户决

策[8]。通过这些方式减少“无缺陷退货”。

另外,在网上创建订单后设置“取消”按钮,来取消因冲动导致的购买,减少退货率。

(2)将退货政策对需求的拉动效应保持在较高水平。Newgistics公司在2003年调查证实,90%的受访者认为“方便的退货政策以及处理会影响其在线购买决策”,95%的受访者有可能或者非常有可能“到那些提供退货便利退货在线商家再次消费”。所以μ较小的情况很少见,在线消费者不能检查商品实体,会更加欢迎慷慨的退货策略。μ通常较大μ>br,随着这种拉动效应增大,退货政策应放宽,即客户对退货政策很敏感时,退货价格应该增加,相应的客户需求会随之增加。

所以在线商家应该采取措施促使μ保持很高的程度。Padmanabhan(1995)认为,为了保证退货策略实现,应该在广告和其他促销手段上投资[9]。

(3)减少客户套利可能性。θ是客户从二线市场购物来退货以套得利润的可能性,如θ增大,退货价格应该减少,以减少客户的投机,控制退货物流成本。θ会扰乱在线商家正常的经营,应该采取措施加以限制。在接受退货的时候,在线商家要仔细核对,保证所退商品确系本店销售,而非其他渠道(如二线市场)购得。

商家回收的退货也可能进入二线市场重新销售,售价相对较低。知名产品在二线市场被抛售,会影响公司和商品形象。为此,有些厂商会要求把商标剥离,将厂名从商品上去除,当作一般产品售出(Alan, 2005)。这不失为减少套利可能性的一个办法。

(4)单位物流成本高时紧缩退货政策。在保持退货政策对需求的高拉动前提下,当单位退货物流成本L增加时,退货政策应该趋紧。物流成本过高给在线商家造成负担,需转嫁给消费者,在线商家通过紧缩退货政策,降低退货量,进而商品需求也会减少。

(5)需求弹性的影响。商品需求弹性表示消费者对价格波动的敏感程度。若弹性较高,可采取降价促销的手段,需求迅速攀升。若弹性较低即顾客对价格的变化反映迟钝时,提高价格可增加利润。随着需求的降低,可以采取提高商品售价、使退货政策更加慷慨的策略,以刺激商品需求量不降反升,不过退货数量可能因此增加。

在线商家不但要有合理的退货政策,还要让顾客知道退货政策是稳定的、普遍的。在网站的显要位置公布退货政策,包括退货渠道、联系方式等。有些著名跨国公司专门设置顾客中心,顾客可以直接到公司内部退货、参观,退货后根据顾客所提的意见送上奖品。这些措施都将增加这些品牌对客户的吸引力。

3结束语

随着中国电子商务不断发展,商品退货问题日益凸显。加强和改善退货管理,将帮助在线商家吸引和稳定客源,提高在市场中的竞争力。

在规划退货管理时,在线商家需要在自营物流和第三方物流等运营模式间进行权衡,结合发展战略、自营成本、退货比率、客户满意度等诸多因素综合考虑。本文的模型加以简化,侧重在线商家的角度分析其利润变化,未关注第三方物流的利润因素。物流成本分散在不同预算中,受到其他不确定额外成本的影响,本模型将退货物流成本加以抽象,会造成一定偏差。

基于在线销售的特点,顾客非常关心退货政策是否宽松便利,这将影响其购买行为。本文模型为避免过于繁杂的计算,未考虑退货商品再销售。对于单位物流成本、需求弹性等参数的分析,建立在退货政策对需求的拉动效应较大的基础上,多属定性分析,如能结合算例或者实证,将得到进一步的验证。

参考文献:

[1] 刘田,牟援朝. B2C电子商务市场的逆向物流分析[J]. 科技创业月刊,2006(2):77-78.

[2] Dale S. Rogers, Ronald S. Tibben-Lembke. Going backwards: Reverse Logistics Trends and Practices[EB/OL]. Reverse Logistics Executive Council, 1998[2009-02-04]. http://www.rlec.org/reverse.pdf.

[3] 刘振滨. 电子商务环境下的逆向物流分析与设计[J]. 经济与管理,2006,20(1):84-86.

[4] 朱道立,龚国华. 物流与供应链管理[M]. 上海:复旦大学出版社,2001.

[5] 付晓帆,杨海荣,胡春. 电子商务B2C市场逆向物流的模式选择与管理[J]. 北京邮电大学学报:社会科学版,2006,8(4):14

-18.

[6]Samar K.. Mukhopadhyay and Robert Setoputro. Reverse logistics in e-business: Optimal price and return policy[J]. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 2004,34(1):70-88.

[7]Alan D. Smith. Reverse logistics programs: gauging their effects on CRM and online behavior[J]. The journal of information and knowledge management systems, 2005,35(3):166-181.

[8] 德博拉·L·贝尔斯. 电子商务物流与实施[M]. 北京:机械工业出版社,2002.

[9] Padmanabhan V, Png I P L. Return policies: make money by making good[J]. Sloan Management Review, 1995,37(1):65-72.