新零售下消费者体验对供应链优化的影响研究——基于南京市新零售行业

石 阳，王成志，原小能

（南京财经大学 国际经贸学院，江苏 南京210046）

一、引言

消费者购物体验作为新零售模式下重要的核心竞争点，往往决定了企业发展的趋势。而消费者体验的提升则离不开个性化的服务、优质的产品以及强大的供应链物流支撑等一系列的配套措施，其中供应链作为商品从仓库到消费者手中的重要环节，如何优化供应链成为新的课题。

根据2018年发布的新零售城市发展指数报告，南京市正依据地缘优势与经济优势成为全国排名第八的新零售城市，许多大型新零售企业都将南京作为业务开拓的主战场。贺和平、周志民指出消费者感知的在线购物体验会正向影响购物体验价值，而且购物体验价值又会对在线购物意向产生正向影响①，因此这些新零售企业在注重抢占市场的同时，也时刻将提升消费者体验作为企业的核心竞争力。但是对于新零售企业来说，除了从商品质量、销售服务方面对消费者满意度进行提升外，其高效的供应链模式同样必不可少。正如樊丽瑶提出的，新零售在适应新的顾客群体和新的服务需求的同时，供应链必然也要迅速应变以适应新的零售模式②。而新的零售模式如何倒逼供应链的优化，供应链优化应基于何种理论基础，则是全新的研究课题。因此张建军等提出了全渠道供应链优化应基于服务中心观必然是顾客导向的服务主导逻辑理论③。但单纯的以客户导向去优化供应链则又显得太过笼统，忽略了客户导向下更深层次的消费者体验这一具体的影响作用。虽然乔丰娟、孙桂娥已经从消费者感知体验视角研究了我国生鲜农产品的供应链问题，指出生鲜农产品供应链根本上要与消费者需求相适应④。但是少有从新零售下消费者体验角度对供应链优化影响方面的研究。因此，我们通过设计调查问卷，调查了南京市9家新零售企业，27家门店，从顾客消费偏好、消费体验以及消费满意度三个方面，对供应链优化的影响进行研究，从而更好地满足消费者需求，解决优质体验可持续性差的痛点问题，最终提升以消费者体验为核心的新零售经营模式。

二、样本企业特征与问卷设计

自从马云在云溪大会上首次提出新零售概念以来，线上零售的发展成为众多企业进行业务布局的重要方面，新零售蓬勃发展。在2018年发布的新零售城市发展指数报告中，依据智慧物流基础建设、物流时效、电子政务等指标，南京市被评为中国前十大新零售城市第八名。可以看出选取南京作为本次调研的城市具有一定的代表性。而在选择具体调研企业时，我们又依据相关企业新零售业务发展状况、经营业态与理念，选取了苏宁小店、盒马生鲜、孩子王等9家老牌与新兴的新零售企业，并针对他们的27家门店消费者进行调研，从而使得调研样本具有代表性。

我们通过面谈访问法，在新零售企业的相关门店对消费者进行随机抽样后进行面访。分别从线上和线下两个视角出发，就促销、偏好、消费、满意度、忠诚度这5项，请被访者就门店消费中这些因素的同意程度进行评价。我们依据7分制李克特量表，把各项因素分为完全不同意、比较不同意、基本不同意、不确定、基本同意、比较同意、完全同意7个层次⑤。此外在正式调查之前我们进行了预调研，确保了问卷的有效性与调查的顺利开展。最终本次调查共发放200份问卷，有效问卷180份，回收率90%。

三、消费者分析

（一）消费者偏好分析

我们将顾客消费偏好的影响因素分为购物偏好、品牌偏好、价格偏好这3个细分因素（见表1）。

表2 顾客线上、线下消费后体验评价排名

表1 顾客消费偏好排名

（二）消费者体验分析

与传统零售不同，根源于服务的新零售行业，是以消费者体验为核心的数据驱动的泛零售业态，采用整条供应链贯穿线上线下，结合线上线下销售并进行物流融合的模式，致力于打造消费者更好的消费体验。因此我们首先从线上平台、线下实体门店两个角度，就其提供的商品质量、服务质量、性价比几个方面，让受访消费者进行评价。由表2可知，有4项的体验评价因素平均值超过了5，其他体验评价因素也都超过了4，因此可知我们设计的顾客线上、线下消费后体验评价的设计比较合理。从表中（表2）可以看出，顾客对于线下的产品或服务质量期望值为5.15，明显高于对线上的期望值5.07。而在这样的期望值下，新零售相关线下实体门店所提供的产品或服务质量评价也为5.22，同样高于线上平台的评价4.97。但是在商品性价比方面，线下门店为4.8，略低于线上平台4.88。

（三）消费者满意度分析

通过顾客线上、线下消费体验评价的数据采集后，本文最终就顾客对线上、线下平台满意度做出分析，并将就其结果对消费者体验供应链优化的影响作出研究。结果（表3）显示，顾客对线上满意度评价的平均值为5.13，高于对线下满意度的评价值4.85。

四、消费者体验影响供应链优化的分析

（一）消费偏好对供应链优化的影响

消费偏好分析数据显示，消费者自身原有的购物喜好作为影响购物的主要因素，占据着主导作用。而在信息时代，由于大量广告元素的充斥，商品的品牌效应也在时刻影响着消费者的购物选择，而由此形成的对特定品牌的依赖性也对顾客的消费选择起着重要作用。因此由表3可知，消费者的品牌偏好占据次席。而价格因素作为一直影响购物选择的重要因素，却排在购物偏好与品牌偏好之后，可以看出作为全国排名第八的新零售的南京市消费者，随着经济水平与生活质量的提高，商品价格因素不再是最重要的考虑因素，而逐渐被个人喜好以及品牌效应所替代。所以新零售企业从差异化分类方面对供应链进行优化将会抵消消费偏好产生的影响，针对家庭客户和商用客户分别建立不同供应链,针对不同的区域设计不同的运营策略,错开不同产品的上市时间等；针对不同的采购材料类别设计不同的采购策略。供应链优化时先分类,分析不同类别特点,从销售层面，给予消费者真正所需要的产品。

表3 顾客对线上、线下平台满意度

（二）消费体验对供应链优化的影响

由消费者体验分析结果可知，在如今的新零售发展环境下，线上平台想要依靠实体门店所提供的体验式服务仍然无法取代线上以客服为主导的导购方式。线下实体门店依靠真实的商品陈列与热情的导购服务，使顾客在消费中真真切切地感受到服务所带来的体验，而由于线上平台自身固有的真实体验感差这一局限性，消费者面对的只是冰冷的图片与客服文字，这也解释了线上平台的产品或服务期望值、评价低于线下实体门店这一数据反映。但是在这样真实的商品陈列与热情的导购服务下，实体门店需要支出大量的人力成本与物流成本来满足顾客的期望值与消费体验，只有通过对商品进行提价来弥补成本支出，而线上平台则省去了大量的人工成本支出，可以依靠仓储基地直接发货这样的物流优势来降低商品售价，使得商品性价比得到提升。因此新零售企业需要通过规模化合并的方式对供应链进行优化。如新零售企业可以把某条生产线专用于生产量大的品种,这是一种合并零散订单获取规模优势的策略,能够大大地满足消费者全方位、多层次、个性化的体验需求。

（三）顾客满意对供应链优化的影响

在消费者满意度分析中，数据显示顾客对线下实体门店的产品、服务质量、性价比评价明显高于线上平台，但是在顾客对线上、线下平台整体打分时，线上平台的得分却高于线下实体门店。这也说明了，在如今的新零售模式下，由于长期的消费习惯，线下实体门店的产品或服务仍受到广大消费者的期待，但是在整体评价中，分值却不及线上平台。依赖于前置仓的建设，部分线上平台已经做到半日达甚至半小时达，这就节省了消费者线下购物所需花费的时间成本，进而提升了消费者整体的满意度。因此，对于新零售企业来说，时间优化方面也将对供应链优化产生影响。对于线下实体门店来说让顾客减少等待就能达到类似效果，而做时间优化的基础则需要先画出运作流程⑥，从而优化供应链物流环节。

五、基本结论与启示

本文基于以上的调查分析，发现消费偏好通过差异化分类手段，消费体验通过规模化合并方式，顾客满意通过时间优化对供应链产生影响。但是又考虑到国内新零售行业供应链流程模式包含的四个重要部分，而这每一部分都与消费者体验紧密关联：高品质产品和个性化服务→全渠道布局→大数据精准理解→高效物流保证体验，因此可知供应链优化不足所带来消费者体验有较大的提升空间，因此提出以下对策与建议。

第一，柔性化生产，个性化服务。新零售企业针对新生代消费者追求个性化服务的需求，应通过“互联网+”时代大数据的技术优势来满足消费者的个性化需求。这时，“预售”的模式将会更好地满足消费者和企业双方的需求，从而提高企业资源利用率，增加消费者好感，培养消费者忠诚度。与此同时，提供更广范围内的体验式消费服务，同时实现消费场景化。

第二，整合零售渠道，全渠道布局。企业在实施全渠道策略的时候，应准确定位目标消费群体。将实体渠道、电子商务渠道、移动商务渠道的线上线下进行有机融合，跟踪并积累消费者购物全过程数据，做到及时互动，有效掌握消费者决策变化，给予个性化建议，提升购物体验。

第三，物流体系高效化，运输加速化。创新物流发展新模式，优化仓储布局、采购环节，构建中心物流部门来保障后勤，控制成本。通过物流整体规划、数字化运营、智能预测发货量，完善资源与信息共享的物流信息化和自动化系统，向智慧物流转型，提高资源配置效率，促使物流体系高效运行，让商品快、准、好地送到消费者手中，最终提升消费者体验。

注释：

①贺和平,周志民.基于消费者体验的在线购物价值研究[J].商业经济与管理,2013,(03):63-72.

②樊丽瑶.浅析新零售模式下的供应链发展[J].河北企业,2019,(03):112-113.

③张建军,赵启兰.面向新零售的全渠道供应链整合与优化——基于服务主导逻辑视角[J].当代经济管理,2019,41(04):23-29.

④乔丰娟,孙桂娥.基于“互联网+”的O2O模式生鲜农产品供应链研究——以消费者感知体验为视角[J].江苏农业科学,2018,46(15):348-352.

⑤Katherine Roberts,Andrea Hankinson,Ieva Swanson,Seung Youn (Yonnie)Chyung.Determine Usage of a Midpoint in the Likert Scale[J].Training,2018,55(3).

⑥R.Jamshidi,S.M.T.Fatemi Ghomi,B.Karimi.Flexible supply chain optimization with controllable lead time and shipping option[J].Applied Soft Computing Journal,2015,30.