全渠道零售视角：传统零售企业渠道整合水平研究

石志红

内容摘要：本文基于相关理论，通过建立因子分析和回归分析模型对企业的渠道整合水平进行了考察，同时也对零售企业实施全渠道零售应该具备哪些条件进行了分析。研究发现：全渠道零售商业模式可以给传统零售业提供一个在不断变化的市场环境中继续存活下去的机会；以大数据和移动终端为代表的技术创新是传统零售业顺利实现转型的关键；构建独立网购平台或借助于其他平台有利于企业提高自己的渠道整合能力；融资能力越强的企业，其渠道整合能力也越强。

关键词：传统零售业 转型升级 全渠道零售 渠道整合

全渠道零售的定义

所谓全渠道零售，是指商业企业为了满足消费者全天候、全空间和个性化的购物需求，采取实体店渠道、电子商务渠道和移动电子商务渠道进行组合和整合的方式销售商品和服务，提供给消费者无差别的购物体验，以满足顾客的购物、消遣娱乐等方面的综合需求。

全渠道零售战略主要是通过互联网、移动终端、零售店、POS机终端、社交媒体等全方位、多渠道的整合，实现线上线下的融合发展，资源整合是其核心的思想。

根据现有研究，零售渠道的变化经历了从单渠道零售到多渠道零售再到跨渠道零售，现最后是全渠道零售，即O2M模式，这四个阶段分别对应“砖头+水泥”阶段、“鼠标+水泥”阶段、“砖头+鼠标+移动”阶段和“鼠标+砖头+移动”阶段。全渠道零售与前三个阶段相互区别，又有相似之处，其相似之处在于每一阶段都有“砖头”即实体店，区别之处则在于实体店在各个阶段所扮演的角色各不相同，在每一阶段，线下渠道主要是实体店所起的作用越来越小，而线上渠道则越来越受重视，但这并不意味着对实体店的彻底否定。

在全渠道零售中，实体店仍然是为消费者提供全方位感知产品、体验生活的重要场所，也有利于零售商直接了解消费者需求，有助于零售商与消费者建立长期、稳定的关系，但其功能要与线上渠道相适应，建设诸如创新商品和货架陈列、增强消费者体验、完善售后和物流服务等的新型实体门店。而且，线上和线下的关系也不是相互竞争，而是相互补充、相互依赖以提升消费者的消费体验满意度。需要指出的是，全渠道零售将渠道与体验结合，使每一个渠道都能提供与实体店类似的体验，为消费者提供“无缝化的购物体验”。

全渠道零售的影响因素

本文认为，企业进行渠道整合的关键因素包括两个大的层面：资源和能力。其中，资源层面包括企业的生产规模以及股东权益比率，能力层面由营运能力、融资能力、技术创新觉察力和相关经验组成。任何企业都在一定程度上具备这些资源或能力，但利用这些因素进行渠道整合的能力却存在着较大差异。从企业资源方面来讲，本文首先考虑企业规模。企业规模越大，线上渠道对线下渠道的补充效应就越大。本文使用分店数衡量企业规模的大小；其次，本研究会考虑企业的股权比率，以此衡量企业的自有资产的比例。该比例越大，说明企业的决策灵活性越高。从企业的能力层面来说，本文考虑的是营运能力、技术创新能力、融资能力和经验四个方面。需要说明的是，本文根据基础资源理论思路从企业内部探讨全渠道零售的影响因素，并未涉及市场环境、人口及地域之间的差别，但并不否认以上因素会对零售企业实施全渠道零售战略产生影响，解释变量如表1所示。

零售业渠道整合水平评价指标分析

企业的渠道整合以线上和线下渠道可以利用的共同资源为基础。从资源角度考虑，零售企业可以整合的线上和线下资源包括基础设施、经营管理、营销资源和市场。通过案例研究发现，大型连锁商场通过账号注册、信息查询和网上下单等措施的实施可以带来协同效应，以此获得客户数据并为消费者提供更为全面的服务；连锁书店通过线上渠道营销可以开拓新的销售市场，通过分析消费者购买行为可以实现个性化营销；大型手机连锁零售店还会采取除上述措施以外的线下体验来为消费者提供真实商品体验。

参考以往国内外学者的研究，本文提出零售业企业线上虚拟渠道和线下实体店渠道相联系的指标，包括：跨渠道服务指标：交通指引、跨渠道营销、在线客服、购物指引和投诉处理、账号注册、线下体验；线上线下协同指标：商标一致、退换货、价格一致；交易支持指标：物流信息查詢、线上支付、库存信息查询、网上下单；交易实现指标：平台建设。本文采用编码的方法对零售企业的渠道整合水平进行评价，如果企业具备上述任意条件之一，则对该指标赋值为1，否则为0。其具体含义如表2所示。

全渠道零售视角下零售企业渠道整合水平的实证分析

（一）数据来源及说明

在渠道整合水平研究中，本文采用沪深两市公布的上市零售企业官方网站和业务网站为统计样本，将网站的功能与观测指标进行比对，若网站有该项功能，则对该指标赋值为1，无则为0，在剔除所有指标均为零的企业之后，选取了40家企业为分析对象。

在零售企业实施全渠道零售战略的影响因素研究中，统计数据主要来源于上市零售企业经审计的2016年财务报表和各零售企业的官方网站，部分数据来源于中国社会经济数据库。

（二）因子分析

根据对以上编码项目赋值情况进行统计，同时结合内容的分析，利用因子分析方法对零售企业在渠道整合水平方面进行量化分析以研究零售企业实施全渠道零售战略能力方面的差异化。分析结果显示，KMO统计量为0.832，Bartlett球形检验的p为0.0000，显示出各统计指标之间具有较强的关联性。因此，对统计数据进行因子分析是可行且有效的。用主成分分析方法提取公共因子，其解释总方差为74.54%，表明主成分分析效果良好。其主成分分析结果如表3所示。

根据表3所示，购物指引、退换货、在线客服、物流配送、商标、线下体验这六个项目与因子1的相关系数最高，因此将其划分为主成分1，鉴于这些项目均与零售企业的生产经营活动相联系，因此，本文将主成分1命名为渠道经营整合；线上支付、网上下单、平台建设这三个项目与主成分2的相关系数相对最高，因此将其划分为主成分2，而这些与零售企业的经营战略相联系，因此，将主成分2命名为渠道战略整合；同理，将投诉处理和库存信息查询划分为主成分3，因为这两个项目与消费者服务相关，因此将其命名为渠道服务整合，将价格一致和跨渠道营销划分为主成分4，并命名为渠道管理整合。基于上述分析，本文将渠道经营整合（IM）、渠道战略整合（IO）、渠道服务整合（IS）渠道管理整合（IG）归结为零售企业渠道整合的三个方面，并建立下述方程来对各个项目进行解释：

（1）

其中，Xij表示零售企業i的j项目的综合因子得分，是经过数据标准化后的量值，综合因子得分越高，表明其渠道整合水平越高；u表示误差项，用来代表所列因子以外其他对企业渠道整合水平影响的程度；a表示主成分对Xij的影响程度，即因子权重。其分析结果如表4所示。

根据本研究的计算结果，综合因子得分排名前三位分别是苏宁云商、永辉超市和王府井百货，表明这三者在所有分析对象中的渠道整合水平最高，而它们正是向全渠道零售转型的先行者，这其中尤以苏宁云商为代表；而排名靠后的企业则多是没有开始线上经营，或者即便有网上商城，但经营较为不完善，如新华都、大东方股份、有阿股份等企业，前20名企业总因子得分情况如表5所示。

（三）聚类分析

为了更好的反映企业的渠道整合水平，本文尝试使用聚类分析的方法，以期用更科学的方法对企业渠道整合情况进行评价。

本文采用系统聚类中的最短距离聚类法，区间度量标准采用平方Euclidean距离，聚类结果如表6所示。

根据各个类中四个因子的得分，统计出均值表，其结果如表7所示。

由上述分析可知，第一类公司占比达到75%，且四个因子的均值均大于第二类和第三类公司，说明该类公司的渠道整合水平较高，其中以苏宁云商和永辉超市为代表；第二类公司在渠道战略和渠道服务方面做得较好，而渠道经营和渠道管理方面则相对不足；第三类公司包括三家，这三家公司均为未开展线上经营，因此渠道整合水平最低。

（四）全渠道零售影响因素分析

运用因子分析和聚类分析，从量化角度和系统性角度对上市零售企业的渠道整合水平进行了分析。为了进一步研究不同零售企业间渠道整合水平差异的原因，本文将40家上市零售企业分为A组和B组，其中，A组由综合因子得分大于零且在聚类分析时属于第一类的企业组成，共25家，该组公司的全渠道零售实践能力较强；B组由综合因子得分小于零且在聚类分析时属于第二类和第三类的企业组成，共8家，该组公司的全渠道零售实践能力相对较低。由于聚类分析方法的局限性，样本中的剩余7家公司我们无法准确评价其渠道整合水平，但是我们很容易得出A组优于B组（聚类分析的自证明性再加上A组企业的线上经营较为成熟）。

本文采用回归分析方法中的向后排除法来分析各个因素对零售企业渠道整合程度的影响。用IL、FS、ER、OC、FA、STI、OCIP、AGE 、TE 和IR分别表示渠道整合水平、企业规模、股东权益比率、运营能力、融资能力、技术创新觉察力、平台构建、运营经验、技术经验和技术资源，构建如下回归模型。

（2）

其中，u为误差项，IL为各公司的综合因子得分，a代表各因素对企业渠道整合水平的影响系数，a0为常数项。分析结果如表8所示。

本文根据偏F统计量消除Sig值大于0.1的不显著变量，得到如下回归结果：

（3）

由回归结果可知，当显著性水平为0.1时，技术觉察创新能力、平台建设、技术经验和技术资源较为显著且符号为正，表明对技术创新较为敏感、有独立线上平台或可借助其他网购平台（如天猫京东）、有线上运营经验的企业和技术投入较多的企业，其渠道整合能力增强的可能性越大，也越容易采用全渠道零售战略；股东权益与企业的渠道整合能力负相关，表明股东权益比例越大，则企业的渠道整合能力可能越低，不利于企业开展全渠道零售，这可能与自有资本的过高比例导致的外部监管缺失有关。

基于因子分析和聚类分析的结果，本文将运用一般线性回归方法对渠道经营整合（IM）、渠道战略整合（IO）、渠道服务整合（IS）和渠道管理整合（IG）进行考察，以探究以上因素对这四个方面的影响。其回归模型如下：

（4）

其中，i=M、O、S、G。再根据偏F统计量删除不显著变量后，得出一系列回归方程，受篇幅限制，本文简要列出。根据分析结果可得如下结论：对于渠道经营整合而言，融资能力、技术经验和技术资源与其正相关；股东权益则与其呈反向变动关系。对渠道战略整合而言，平台建设和技术资源与其正相关。对渠道服务整合而言，所有变量的统计值可信度均不满足要求，因此，回归模型不成立。对渠道管理整合而言，融资能力、技术经验和技术资源与其正相关；股东权益则与其呈反向变动关系。对渠道经营、渠道管理和渠道战略的进一步研究表明，融资能力、股东权益、平台建设和技术经验会对零售企业的渠道整合能力产生影响，也会对其实施全渠道零售战略产生促进或抑制作用。而渠道服务整合的差异则无法从企业内部找到原因。上述回归系数分析结果如表9所示。

值得一提的是，股东权益与管理整合和经营整合均呈反向变动关系，原因可能是当企业的自由资本较高时，缺少了外部债权人的监督，企业可能会冒进投资，而当企业的自由权益较低时，管理层可能会面临道德风险，因此企业的渠道整合能力在一定程度上和股东权益负相关。

结论与建议

（一）结论

第一，全渠道零售的关键在于渠道间的整合，零售企业的渠道整合能力和整合水平越高，企业在实施全渠道零售战略过程中所遇到的阻力越小。在影响企业渠道整合能力的所有影响因素中，技术资源居于核心地位，对企业的影响最大。技术资源越多，即研发投入也多，越有利于零售企业掌握新的技术，而创新技术会进一步提高零售企业的渠道整合能力。

第二，构建独立网购平台或借助于其他平台（如天猫、京东）有利于企业提高自己的渠道整合能力：对于实力较强的大型零售企业而言，可以选择自己开发网购平台；而小型零售企业则可以借助其他网购平台开展线上经营。

第三，融资能力越强的企业，其渠道整合能力也越强，越容易实现自身的经营转型。而股东权益又是融资能力对立面，股东权益比例越高，其渠道整合能力越低，但是否有利于实现企业的经营转型尚有待于验证，这也是本文以后研究的重点。

第四，運营经验、技术经验和技术创新觉察能力是渠道整合的三个方面，但它们对零售企业的渠道整合能力影响的程度尚未可知。

第五，企业规模、运营能力在本研究中的显著性较低，因为基于综合因子得分分析衡量的只是其差异部分，而这些因子可能会对企业的渠道整合能力产生影响。在实际生活中，企业规模对渠道整合能力产生影响不难理解，在本文中如果不考虑渠道系统性整合水平，企业规模对渠道整合能力的影响则变得较为显著。

（二）政策建议

首先，零售企业应借助各种技术和管理手段围绕产品、渠道和体验这几个方面实现渠道间的无缝对接，为消费者营造良好的购物环境和购物体验。本文所讲的渠道间的融合发展，并不是指把一种渠道完全照搬另一种渠道的商品和经营方式，而是指渠道间应该优势互补，线上渠道更注重价格优惠程度、购买便捷程度和商品丰富程度等，而线下渠道则更注重购买感知、现场咨询和售后服务等，因此，渠道之间也应实现差异化经营。

其次，加强技术创新。消费者购买习惯变化和个性化需求的增加对零售商提出更高要求。在技术层面上，大数据技术和移动终端技术是零售企业实现全渠道变革的重要环节之一，通过运用大数据技术可以深入挖掘消费者需求，实现精准营销和个性化营销；而移动终端技术则可以为企业带来巨大的流量效益。因此，零售商应采用大数据和移动终端等创新技术，力求为消费者打造完善的购物体验。

再次，加强平台建设。零售商要开展线上经营，必须拥有较为成熟的电商平台，零售商应根据自身的实力和经营发展战略选择合适的平台建设方式，或自建独立网购平台，或借助第三方平台如天猫、京东商城等。对于实力较强的零售企业来说，可以选择自建网购平台；而中小型零售企业则较适宜选择入驻第三方平台。

最后，加强物流运输。消费者购物越来越趋于理性，而其选择线上购物的原因之一就在于其物流的快捷性，并且可以享受送货上门服务。因此，当消费者下单以后，零售企业应该以最快的速度将商品配送至消费者手中。基于此，零售商可以选择自建物流体系或借助第三方物流，从需求角度和细分品类角度整合供应链，实现多渠道库存共享。

参考文献：

1.刘煜.零售企业实现全渠道战略的路径图[J]，商业经济研究，2015（2）

2.刘俊超.零售商线上线下全渠道营销路径探索[J].商业经济研究，2017（7）

3.郭馨梅，施珊珊.电商渠道与实体零售渠道融合发展的主要模式与对策[J].商业经济研究，2017（4）

4.高金城.“互联网+”时代零售企业商业模式的创新发展趋势[J].商业经济研究，2016（20）

5.李剑桥.我国零售业全面互联网化的战略对策研究[J].商业经济研究，2015（13）