“新零售”下企业信息服务与订单履行全渠道整合策略研究述评与展望

摘要：新零售的快速发展为零售业及流通领域供应链创新转型提供了机遇与挑战，企业全渠道创新转型面临着资源要素重新配置、全渠道信息服务、跨渠道的订单履行与库存管理及供应链收益分配等重大问题，其中有效实施信息服务和订单履行成为全渠道创新转型的最大挑战和研究热点。结合近年来国内外涌现出的新兴全渠道竞争策略，基于信息服务与订单履行全渠道整合研究框架可进行全渠道整合策略研究的述评。按照零售商和商品，研究型消费者存在着三种不同实体展厅策略，同时基于渠道蚕食、渠道互补和供应链协同研究视角，可系统分析实体展厅策略的前因及对企业和供应链竞合的影响。从全渠道履行链路出发，归纳三种不同的线上购买到店自提策略，并在影响因素、服务策略、运营绩效和供应链主体利益分配等领域进行系统分析。结合“新零售”环境下零售企业全渠道创新转型实践，未来必须高度重视以大数据、区块链和人工智能等核心技术为代表的新一代信息技术在全渠道创新转型策略研究中的作用。

关键词：新零售；实体展厅；在线购买到店自提；全渠道整合

中圖分类号：F272.7文献标识码：A文章编号：1007-8266（2020）10-0017-11

我国零售业经历了以百货商店、超市/连锁店和电子商务为标志的三次零售业革命，在消费升级、技术进步和渠道融合的驱动下已经进入第四次零售革命，即“新零售”时代。“新零售”的基本概念源于我国产业界，2016年10月由阿里巴巴提出，与此相近的概念还有京东提出的“无界零售”和苏宁提出的“智慧零售”等。“新零售”是以消费者体验为中心由数据驱动的泛零售形态，零售三要素“人、场、货”关系发生深刻重构，企业与消费者价值共创是“新零售”的核心目标。

在“新零售”快速发展的同时，我国零售业正面临着创新转型的严峻挑战。近年来，社会消费品零售总额和网络交易额均出现增速放缓现象，以零售业为代表的流通业转型升级动能不足。国家统计局数据显示，2019年全国社会消费品零售总额411 649亿元，同比增幅下降1%；网上零售额106 324亿元，同比增幅下降7.4%[ 1 ]。为加快零售业及流通领域供应链创新转型，国家出台了一系列政策措施，明确提出“加快零售业和流通创新转型”。2020年7月，国家发展和改革委员会等13个部门联合印发《关于支持新业态新模式健康发展激活消费市场带动扩大就业的意见》，进一步要求在疫情防控常态化下把支持线上线下融合的新业态新模式作为经济转型和促进改革创新的重要突破口。

在“新零售”环境下企业创新转型的关键时期，零售业全渠道创新转型成为学术界和企业界关注的焦点。2011年，瑞格比（Rigby）[ 2 ]提出了全渠道（Omnichannel）的基本概念。2012年，中国零售研究中心常务副主任李飞教授提出迎接中国多渠道零售革命风暴，呼吁高度重视全渠道转型研究。此后，学术期刊相继推出全渠道研究专辑，如《决策支持系统》（Decision Support Systems）2018年第5期、《国际实物配送与物流管理杂志》（Interna？ tional Journal of Physical Distribution & Logistics Management）2018年第4期等。从行业发展观察，传统零售企业和电商企业正在加快实施全渠道整合策略。2017年11月，王府井集团宣布将原市场部、电商部和全渠道项目进行重组，升级为集团总部直管的全渠道中心。以亚马逊、阿里巴巴和京东为代表的头部电商企业加快实施全渠道转型，如亚马逊在北京推出了线下实体展厅（Show？ room），消费者通过店内智能终端可以购买来自亚马逊美国和英国网站上的进口商品；优衣库通过实施线上购买到店自提（Buy-Online-Pickup-inStore，BOPS）服务，在2018“双十一”网购节中只用35秒钟销售额就突破1亿元。

企业全渠道创新转型面临着资源要素重新配置、全渠道信息服务、跨渠道的订单履行与库存管理及供应链收益分配等重大问题，其中有效实施信息服务和订单履行是全渠道创新转型的最大挑战，也是理论研究的热点。目前，产业界亟需全渠道运营服务理论与方法的研究，以便为企业创新转型提供支撑，但学术界系统深入的研究成果相对匮乏。近期，胡祥培等[ 3 ]基于价值共创视角，重点对“新零售”模式创新、多利益主体协同激励、产品动态定价和即时配送等问题进行了分析展望。胡永仕[ 4 ]从零售业态变迁与创新、互联网对传统零售业的影响与对策、多渠道与全渠道零售协同发展及零售商业模式创新等方面梳理了实体零售与网络零售融合发展的研究成果。蔡和洛（Cai & Lo）[ 5 ]基于“新零售”下的全渠道管理视角，对战略、零售、服务、配送、营销、行为和偏好七大领域进行综述研究，发现现有研究集中于战略、零售和服务等方面，而全渠道供应链的相关研究还不充分。

本文从一个新的视角，即信息服务和订单履行全渠道整合出发，以线上线下渠道双向整合的线下实体展厅和线上购买到店自提作为研究重点，梳理总结基于信息服务和订单履行的全渠道运营服务策略研究成果，并结合“新零售”发展实践探讨未来研究机会和发展趋势。与现有关于“新零售”下全渠道的综述研究相比，本文特色主要体现在：一是研究视角新颖。抓住零售渠道信息服务和订单履行这两个最重要的功能，将“新零售”下的信息服务与订单履行作为分析的逻辑起点。二是研究对象聚焦，根据研究视角，以线下到线上的实体展厅和线上到线下的到店自提作为主要研究内容展开分析。三是研究内容深入。根据研究视角和研究对象，结合企业全渠道创新转型实践，系统分析了三种不同类型的实体展厅及到店自提、配送到店（Ship To Store，STS）和门店发货（Ship From Store，SFS）等新兴全渠道服务策略。

一、全渠道零售演进

（一）零售渠道发展

全渠道是在多渠道基础之上发展演进的，不仅包括购买渠道，也涉及沟通渠道，移动渠道和社交媒体是全渠道内涵的核心元素。全渠道零售商能够整合所有渠道为消费者提供“无缝”的消费体验，消费者与零售商的接触点不再受时空限制，可以随时随地通过线下和线上渠道（移动渠道）实现渠道接触点转换并完成购买决策全过程[ 6 ]。“单渠道→多渠道→跨渠道→全渠道”的演变路径体现了以产品为中心向以消费者为中心转变，标志着行业发展进入消费者主权时代，零售供应链从生产驱动转向消费驱动。从运营和物流视角，可以更好厘清零售渠道的内涵，深入理解多渠道和全渠道的区别。单渠道零售商只运营一个销售渠道和一个专门针对该渠道的物流系统，典型的情况是传统实体零售商和纯在线零售商。多渠道零售商运营多个渠道，但渠道间是分离的，各渠道拥有独立的运营和物流系统，渠道间的运营和物流接口未实现互联互通，企业通过独立的渠道完成信息服务和订单履行服务。进入“新零售”时代后，零售渠道边界日益模糊，跨渠道的信息交互和订单履行过程高度协同化、智能化和数字化。全渠道零售商必须对渠道进行充分整合，掌握产品、价格和库存等全方面信息，高效完成订单履行和退货服务，并以全渠道管理实现企业总体绩效最优。

（二）研究型消费者

在零售渠道演进过程中，消费者的渠道选择行为逐渐变化，越来越表现出研究型消费者特征。韦尔霍夫（Verhof）等[ 7 ]把通过一个渠道（如互联网）研究商品，而在另外一个渠道（如实体店）完成购买的消费者称为“研究型消费者”，为深入分析消费者渠道转换行为和全渠道运营服务策略奠定了理论基础。在多渠道零售环境下，研究型消费者渠道转换行为主要表现为通过线上获取信息，线下完成购买，即虚拟展厅（Virtual Showrooms）行为。韦尔霍夫等[ 7 ]的研究表明，43%的消费者利用互联网获取信息，随后在实体店完成购买，认为基于渠道属性的决策、缺乏渠道锁定和协同效应是消费者虚拟展厅行为的主要影响因素。内斯林和尚卡（Neslin & Shankar）[ 8 ]进一步将研究型消费者划分为竞争型（渠道转换行为发生在不同商家）和忠诚型（渠道轉换行为发生在同一商家）两种类型。研究型消费者行为特征主要表现为空间上的异质性，并迅速成为研究热点[ 9 ]。

（三）全渠道下的信息服务与订单履行整合

全渠道已经成为“新零售”理论研究和实践发展的基础，全渠道下的渠道整合需要营销、服务、运营和物流的高度协同[ 10 ]。全渠道零售商需要在线上线下满足研究型消费者的异质需求，并将跨渠道提供基于信息服务和订单履行的创新服务策略作为重点（参见图1）。

零售渠道的主要功能在于信息服务和订单履行，线上和线下渠道在这两方面各有优势和不足。在图1中，按照提供信息服务和订单履行的渠道不同，可以将企业划分为四类。传统实体零售商的信息服务和订单履行均在线下完成（①区域），而纯电商企业的信息服务和订单履行均在线上完成（④区域）。在区域②和③，信息服务和订单履行则通过线上线下渠道整合完成，体现出典型的全渠道运营特征。如处于创新前沿的美国眼镜电商企业沃比帕克（WarbyParker）通过开设线下体验店为消费者提供高质量的展厅服务，消费者在实体展厅可以充分获取眼镜信息并完成试戴体验，而订单履行则通过企业线上渠道完成。目前，沃尔玛超过50%的线上订单通过BOPS完成，以 BOPS、STS和SFS为代表的线上购买到店自提服务已经成为全渠道零售最重要的创新服务内容。

在新零售环境下，企业正在不断提升基于信息服务和订单履行的全渠道整合质量，以期加快实现创新转型并获取更大的竞争优势。本文重点对图1区域②和③中典型的信息服务和订单履行策略研究进行详细分析与展望。

二、线下到线上的实体展厅策略

实体展厅是在线零售商为消费者提供商品信息和体验服务的重要渠道。在“新零售”环境下，越来越多的消费者在线下实体展厅获取产品信息、进行产品体验，随后通过智能手机、店内智能终端、高速Wi-Fi和销售人员推荐完成线下获取信息到线上购买的全过程，国内学者一般称为“实体展厅模式”[ 11 ]。目前，基于实体展厅模式的消费者行为已经成为一种常态，在服装、家具和玩具等行业更为普遍，这对企业跨渠道服务策略提出了新挑战，同时也为学术界提供了丰富的研究场景。总体来看，全渠道下消费者实体展厅行为主要有以下三种类型（参见图2）。

（一）基于不同零售商和相同产品的实体展厅行为

消费者通过零售商R1的实体展厅获取商品P1的信息后，通过零售商R2的线上渠道完成商品P1购买（图2中①），即实体展厅行为发生在不同商家的同种商品。巴拉克里希南（Balakrishnan）等[ 12 ]、敬（Jing）[ 13 ]认为，此类消费者实体展厅行为体现了竞争型消费者跨渠道搭便车特征，从而加剧了市场竞争，对提供信息和体验服务的实体零售商利润具有损害。基于博弈理论模型，巴萨克（Basak）等[ 14 ]分析了实体展厅行为对传统零售商和在线零售商最优定价策略与销售努力的不同影响。通过引入“传统零售商销售努力的保留比例”对实体展厅水平进行探索性测量（分为高、低两种水平），结论表明实体展厅行为将导致商品价格降低，传统零售商和在线零售商的利润随着实体展厅水平提高而降低，当实体展厅行为处于较低水平时对零售商有利。马德青和胡劲松[ 15 ]进一步指出，实体展厅行为不仅会损害制造商和实体店的利润水平，同时也会导致实体店产品和服务的性价比降低。实践中，以百思买集团（BestBuy）、单格（Targe）和梅西百货（Macys）为代表的零售商对该种行为进行抵制，并通过采取独家品牌策略减少消费者实体展厅行为和价格对比。梅赫拉（Meh？ ra）等[ 16 ]提出了企业应对消费者实体展厅行为的竞争策略，如以价格匹配为短期策略，以产品排他为长期策略。

以上研究主要沿袭多渠道零售下渠道蚕食和信息外部性效应的思路，将不同商家间的实体展厅行为视为跨渠道搭便车行为，没有深入分析制造商在全渠道供应链中的作用。如果实体零售商的信息服务对于产生综合需求的重要性不断提高，那么制造商会向实体零售商提供更多的奖励，实体零售商的利润可能会提高。按照这样的思路，库克索夫和廖（Kuksov & Liao）[ 17 ]基于供应链主体竞合视角，提出当考虑实体零售商能为制造商提供有效商品体验服务时，虽然消费者实体展厅行为加剧了竞争，但实体零售商的利润仍有可能提高。同样，李（Li）等[ 18 ]研究了双渠道供应链中考虑实体展厅行为的价格和服务努力策略，对比分析了零售商事前和事后服务努力策略的影响。在事前（事后）策略下，实体展厅行为将影响上游制造商提供高（低）批发价格。在事后策略下，零售商将提供更高水平的服务努力，制造商和零售商都将受益。因此，基于不同视角和模型设定，实体展厅行为对零售商和供应链的影响效应还需要继续深入分析。

此外，关于实体展厅行为前因研究的代表性观点有：除价格因素外，消费者对产品质量感知和等待时间等非价格因素同样具有重要影响[ 19 ]；与消费者、渠道和产品相关的因素都有可能引发消费者实体展厅行为[ 20 ]。

第一，BOPS的服务策略，主要涉及库存管理、服务区域、履单优化、产品匹配和价格策略等。提供有效BOPS服务对库存管理提出了挑战，零售商必须在短时间内（一般以小时为交付时间单位）满足消费者到店自提需求，如对部分支持BOPS的商品，盒马鲜生提供了明确的在库商品数量。加利诺和莫雷诺（Gallino & Moreno）[ 30 ]基于跨渠道有效共享产品库存信息视角，研究了实施BOPS的库存管理策略。基于同质和异质消费者，徐（Xu）等[ 31 ]分析了实体门店有效满足线上线下双渠道需求的最佳补货量。卢（Lu）等[ 32 ]通过建立库存和订单的联合（分离）模型，分析了BOPS下的实体店库存协同策略，提出在满足双渠道需求的情况下，产品订货量和库存分配的最优决策有两个限制：一是满足店内需求的概率限制，二是总库存空间的限制。基于为消费者精准推荐BOPS自提门店视角，金（Jin）等[ 33 ]分析了提供BOPS服务的核心问题，即如何设计BOPS的最佳服务区域，认为单位库存成本与BOPS客户到店率之比是决定BOPS服务区域的关键因素。按照有效实施BOPS必须对实体门店履单进行改造优化思路，麦克卡锡（MacCar？ thy）等[ 34 ]就如何安排和改进传统门店的在线订单拣配，以及确保所需的拣配率进行了探索性分析。在产品匹配与价格策略方面，基于报童模型，高和苏（Gao & Su）[ 35 ]的研究表明，BOPS服务不适用于实体店的畅销产品，因为实体店在履行在线畅销产品订单时很有可能面临较大的缺货风险，同时通过BOPS服务的收益跨渠道分配可以缓解上下游制造商与零售商的激励冲突。张（Zhang）等[ 36 ]提出，在竞争情况下，对高价值和在线渠道消费者接受度低的产品适合采用OOPS。此外，价格策略对实施BOPS具有重要影响，优衣库BOPS服务采取线上线下同价策略并取得了良好的BOPS收益，但苏宁易购采取同样价格策略的BOPS绩效却不尽人意。孔（Kong）等[ 37 ]分析了在不同价格策略下（一致与不一致）实施BOPS的不同影响效应，表明在不一致价格策略下零售商实施BOPS可以获得更高的收益。

第二，BOPS的影响因素和运营绩效。刘咏梅和周笛[ 38 ]提出，实施BOPS需要深入分析消费者的渠道偏好，掌握市场中传统消费者（即偏好线下实体零售的消费者）占比及各种类型消费者对线下服务的敏感程度。BOPS对零售商的影响效应取决于BOPS需求的单位处理成本、消费者的麻烦成本（Hassle Cost）及不同渠道产品的估值差异度[ 39 ]。在考虑在线退货和渠道成本的情况下，刘金荣等[ 40 ]通过构建不同渠道下的消费者效用函数分析BOPS对需求分布和零售商利润的影响，认为是否提供BOPS服务取决于渠道购物成本和在线退货率之间的关系。从研究设计和方法上考察，目前大部分BOPS研究采用建模结合算例分析方法，实证分析相对较少。宋（Song）等[ 41 ]在研究设计和方法应用上具有新意，综合利用倾向得分匹配（Propensity Score Matching）法和雙重差分（Dif？ ference-in-Difference）法，分析消费者BOPS行为对线上线下购买频率和购买金额的影响，以及门店在BOPS价值创造中的关键作用，同时提出门店密度、产品种类和竞争强度等对购买行为具有调节作用。运营绩效方面的研究集中在线上向线下引流可能带来的二次消费上，认为BOPS降低了在线销售额，但通过将消费者引流到线下门店，可以带来原订单之外的二次消费，这种二次消费集中体现在装饰和娱乐等体验性强、更易触发消费者“冲动消费”的商品上[ 30 ]。

第三，跨渠道供应链的收益分配。近年来，国内学者进一步研究了基于BOPS的供应链主体收益分配策略。如范辰等[ 42 ]认为，采用线性补偿和批发价格契约相结合的策略可以有效调整制造商和零售商的收益分配，激励实体零售商提供更高质量的门店服务水平。在零售商主导结构下，单位补偿契约可以实现合理的利润分配；在制造商主导结构下，批发价格契约可以有效促进服务合作，单位补偿值可影响定价与服务决策进而影响主体间利润分配。从零售商服务成本差异化的角度出发，刘咏梅等[ 43 ]研究了实践中单位补偿和销量计入线下两类BOPS全渠道整合策略。

（二）STS和SFS

前述已经指出，BOPS、STS和SFS的主要区别在于履行链路不同。如沃尔玛BOPS的交付时间为4小时，STS则需要7到10个工作日，苏宁易购对于大家电的SFS交付时间为1到3个工作日。从消费者角度看，使用BOPS服务的消费者了解实体店的商品库存信息，而使用STS和SFS服务的消费者则对此不知晓。本质上，STS是一种中心化的履行方式，而SFS是去中心化分散履行方式和非对称库存集中（Asymmetrical Pooling）技术。相对于BOPS，目前STS和SFS的研究成果较为匮乏。

加利诺（Gallino）等[ 44 ]较早对STS服务进行了探索性分析，认为STS增加了零售商产品的销售离散程度。基于大数据的实证研究方法，阿克图尔卡（Akturk）等[ 45 ]分析了珠宝商引入STS服务对销售和退货的影响，研究表明在引入STS服务后，实体店的销售增加比线上销售下降更为显著，这是因为线上消费者到店后可能购买更高价值的商品。同时，STS增加了基于实体店的在线退货，但到店退货的消费者有可能发生二次额外消费。供应链快速响应（Quick Response）在全渠道环境下应用更加精准，如优衣库不仅提供BOPS服务，还提供线上下单2小时后，在消费者指定的时间段3公里以内的“门店急送”服务。在此背景下，杨和张（Yang & Zhang）[ 46 ]研究了快时尚全渠道零售商引入STS服务与现有快速响应服务的交互影响效应，研究表明，当面对异质性的研究型消费者时，由于STS服务会透露实体店的缺货信息，消费者因此可能转向在线直接购买。所以，在提供快速响应服务情况下，实施STS可能会降低零售商收益。

随着基于前置仓的即时配送不断发展，全渠道下仓店一体化发展势头迅猛。梅西百货前首席执行官伦德格伦（Lundgren）曾指出，梅西百货的800家门店都可以作为配送中心。目前，以飒拉（Zara）和盖璞（GAP）为代表的快时尚零售商已经利用实体门店网络提供SFS服务。相对于通过配送中心补货的STS服务，SFS有众多实体门店网络节点可以完成在线订单履行，因此SFS是一种更加复杂的全渠道订单履行策略。SFS服务给零售商带来的最大挑战是在门店网络中确定履单服务的具体门店，这面临极大的动态不确定性，需要综合考虑在线订单需求和配送成本完成跨渠道履行策略[ 47 ]。保罗（Paul）等[ 48 ]基于将实体门店作为转运点的思路，提出了一种优化SFS服务的配送容量和路线共享策略。杨和张（Yang & Zhang）[ 49 ]认为，实施SFS策略有可能导致策略型消费者从线下转移到线上，SFS不能为零售商带来显著的交叉销售绩效。

综上，众多学者基于不同的研究场景、模型设定、数据来源和限制条件分别对BOPS、STS和SFS进行了分析，但对三种策略进行对比的研究成果还不多见。基于全渠道库存管理视角，胡（Hu）等[ 50 ]进行了积极探索，认为BOPS的影响与实体店的运营特征有关，消费者到店访问成本和在线等待成本是两个重要影响因素，可能导致实体店需求集中（Pooling）或者分散（Depooling）。BOPS、STS和SFS影响效应的对比研究表明，STS有助于缓解需求分散带来的负面影响，而SFS对需求集中（分散）带来的正面（负面）影响有放大效应。

以上主要研究成果可总结为表2。

四、总结与展望

（一）研究总结

在我国“新零售”快速发展，同时企业全渠道创新转型面临重大机遇与挑战的大环境下，本文结合近年来国内外涌现的全渠道运营服务策略，基于信息服务与订单履行线上线下渠道双向整合视角，重点对线下到线上的实体展厅和线上到线下的BOPS等运营策略进行了深入分析，体现了研究视角新颖、研究对象聚焦和研究内容深入等特色。从学界正式提出全渠道的基本概念到现在，以实体展厅和BOPS为代表的全渠道整合策略相关研究正处于快速起步阶段，在以下方面还需要进一步充实提升。

以實体展厅策略为例，在大型电商企业纷纷开设线下体验店和品牌代理商转型为线下体验店的形势下，应高度重视基于同一零售商和同一/不同商品的实体展厅策略研究（图2中的②和③），分析新零售背景下企业如何对实体展厅行为进行策略性引导，将竞争研究型消费者转换为忠诚研究型消费者，同时通过产品投放等策略增加二次销售，为主动实施实体展厅战略和线下代理商转型提供指导。此外，目前全渠道下的信息整合策略主要集中于产品信息、价格信息、库存信息和实体店销售人员提供的体验信息，对以产品评论为代表的社交媒体在全渠道信息整合中的机制和影响还缺乏深入研究。实践中，亚马逊线下书店已经提供在线评论信息辅助消费者进行购买决策。因此，必须充分考虑作为全渠道核心要素的社交媒体在跨渠道中的溢出效应，实体零售商如何设计、实施基于线上到线下的社交媒体整合策略对全渠道下的信息整合机制研究具有现实意义。

以BOPS为例，目前BOPS的应用已经非常普遍，后续研究可着眼于：一是继续加强基于BOPS的库存信息共享研究。BOPS服务是利用店内库存实现消费者到店的即时满足，因此跨渠道的库存信息管理是实施BOPS的关键。目前优衣库BOPS服务可为消费者提供三种库存信息，即“库存充足”“库存紧张”和“缺货”，如何设计更精准、可视化的共享库存机制仍然是未来BOPS研究的重点。二是对比分析BOPS、STS和SFS，现有研究主要集中在BOPS，对STS和SFS的研究成果相对较少，对以上三种策略进行深入对比分析会为实践提供更具价值的参考。三是加强基于实体店的订单履行技术研究。BOPS、STS和SFS本质上都是基于实体店的全渠道履单策略。在实践中大量的传统实体门店的设施、资源、布局和人员不适应完成高频、小批量、快速变化的在线订单履行任务。因此，提高实体门店对跨渠道履单的分拣、包装、设施共享和补货车辆路线优化等是有潜力的研究方向。

（二）研究展望

企业全渠道创新转型的关键在于对研究型消费者的偏好和行为进行深入分析，同时加强产品、服务、营销、履行等职能的有效协作，充分提升渠道融合质量，最终实现企业与消费者价值共创的目标。迅猛发展的新零售实践为学术界提供了丰富的研究场景，企业全渠道创新转型的内在动力为研究提供了大量的鲜活案例。在深入总结现有研究成果基础上，后续理论和应用研究应紧密结合国家政策与行业动态，从理论基础、研究方法和研究视角等方面不断深入完善。

从理论基础分析，现有成果主要集中在运营管理和营销科学，缺乏组织行为、人力资源管理及金融会计等理论的基础支撑，这也为后续提供了大量研究机会。如跨渠道库存管理是企业全渠道创新转型重要研究内容，而库存管理对供应链金融和财务会计具有显著影响。

从研究方法考察，现有研究主要集中于建模分析的定量研究，对行业实践的指导意义需要进一步提升。后续研究应紧密结合新零售全渠道转型实践，聚焦以传统大型零售商、头部电商企业、快时尚零售商及生鲜电商企业为代表的具体研究对象，鼓励采用基于大数据的实证分析方法及多案例分析。

在研究视角上，基于全渠道供应链的相关研究还不充分。如在充分考虑供应链上下游制造商与零售商的激励契约时，实体展厅策略可能会提高零售商及供应链收益；从供应链视角深刻挖掘全渠道内涵和上游制造商影响将为后续研究提供更多机会[ 51 ]。

此外，必须高度重视以大数据、区块链和人工智能等核心技术为代表的新一代信息技术在全渠道创新转型策略研究的作用，以进一步夯实理论基础、丰富研究方法、拓展研究视角。目前基于消费者视角分析实体展厅策略和BOPS的成果较少，应充分利用大数据深入挖掘研究型消费者的不同渠道偏好和购买行为特征，为实施线上线下渠道双向引流带来的二次销售提供营销策略、广告策略和运营策略的理论支撑。将区块链技术全面应用于全渠道零售中的生鲜产品溯源、去中心化的信用机制和支付结算，深入研究全渠道创新转型中的库存可视化、信息保真和供应链主体间的激励和契约等核心问题。加快融合大数据和人工智能技术，研究基于STS和SFS服务的最优车辆及线路方案，为消费者提供跨渠道的产品推荐，同时通过优化人工智能识别技术算法，在提供基于生物特征支付服务的同时有效保护消费者个人隐私等。

参考文献：

[1]国家统计局.中华人民共和国2019年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].（2020-02-28）[2020-08-01].http：//www. stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202002/t20200228_1728913.html.

[2]RIGBY D.The future of shopping[J].Harvard business re？ view，2011（12）：65 -76.

[3]胡祥培，王明征，王子卓，等.线上线下融合的新零售模式运营管理研究现状与展望[J].系统工程理论与实践，2020（8）：2 023-2 036.

[4]胡永仕.实体零售与网络零售融合发展：研究现状与展望[J].中国流通经济，2020（7）：25-33.

[5]CAI Y J，LO C K Y.Omni-channel management in the new retailing era：a systematic review and future research agenda[J/OL].International journal of production economics（2020-04-06）[2020-07-12].https：//doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.10 7729.

[6]BECK N，RYGL D.Categorization of multiple channel re？ tailing in Multi-，Cross- and Omni-Channel retailing for retailers and retailing[J].Journal of retailing and consumer services，2015，27：170-178.

[7]VERHOEF P C，NESLIN S A，Vroomen B.Multichannel customer management：understanding the research-shopper phenomenon[J].International journal of research in market？ ing，2007（2）：129-148.

[8]NESLIN S A，SHANKAR V.Key issues in multichannel customer management：current knowledge and future direc？ tions[J].Journal of interactive marketing，2009（1）：70-81.

[9]魯平俊，唐小飞.营销渠道研究综述与展望——基于“协同引证矩阵”和“时间异质性LOG模型”的分析[J].预测，2015（3）：74-80.

[10]王坤，相峰.“新零售”的理论架构与研究范式[J].中国流通经济，2018（1）：3-11.

[11]刘咏梅，张琴义，范辰.展厅模式下制造商的质量与价格竞争[J].运筹与管理，2019（1）：176-186.

[12]BALAKRISHNAN A，SUNDARESAN S，ZHANG B. Browse-and-switch：retail-online competition under value uncertainty[J].Productionandoperationsmanagement，2014（7）：1 129-1 145.

[13]JING B.Showrooming and Webrooming：information exter？ nalities between online and offline sellers[J].Marketing sci？ ence，2018（3）：469-483.

[14]BASAK S，BASU P，AVITTATHUR B，et al.A game theo？ retic analysis of multichannel retail in the context of“Show？ rooming”[J].Decision support systems，2017，103：34-45.

[15]马德青，胡劲松.消费者展厅行为和参考质量效应对O2O供应链动态运营策略的影响[J/OL].中国管理科学（2020- 04- 21）[2020- 08- 01].https：//doi.org/10.16381/j. cnki.issn1003-207x.2019.0649.

[16]MEHRA A，KUMAR S，RAJU J S.Competitive strategies for brick-and-mortar stores to counter“Showrooming”[J]. Management science，2018（7）：3 076-3 090.

[17]KUKSOV D，LIAO C.When Showrooming increases retail？ er profit[J].Journal of marketing research，2018（4）：459-473.

[18]LI G，LI L，SUN J.Pricing and service effort strategy in a dual- channel supply chain with Showrooming effect[J]. Transportation research part E：logistics and transportation review，2019，126：32-48.

[19]GENSLER S，NESLIN S A，Verhoef P C.The Showroom？ ing phenomenon：its more than just about price[J].Journal of interactive marketing，2017，38：29-43.

[20]DAUNT K L，HARRIS L C.Consumer Showrooming：val？ ue co-destruction[J].Journal of retailing and consumer ser？ vices，2017，38：166-176.

[21]周飛，冉茂刚，沙振权.多渠道整合对跨渠道顾客保留行为的影响机制研究[J].管理评论，2017（3）：176-185.

[22]BELL D R，GALLINO S，MORENO A.Offline showrooms in omnichannel retail：demand and operational benefits[J]. Management science，2018（4）：1 629-1 651.

[23]刘金荣，徐琪.全渠道零售下“Showrooms”对需求分布、定价和收益的影响研究[J].中国管理科学，2019（12）：88-99.

[24]DU S，WANG L，HU L.Omnichannel management with consumer disappointment aversion[J].International journal of production economics，2019，215：84-101.

[25]张琴义，张国宝，曹稳.全渠道背景下不同销售模式的策略研究[J].系统科学学报，2019（2）：96-100.

[26]GU J Z，TAYI G K.Consumer Pseudo-Showrooming and omni-channel product placement strategies[J].MIS quarter？ ly，2017（2）：583-606.

[27]ZHANG T，LI G，CHENG T C E，et al.Consumer interproduct Showrooming and information service provision in an omni- channel supply chain[J/OL].Decision sciences（2019-10-07）[2020-08-06].https：//doi.org/10.1111/de？ ci.12415.

[28]CHATTERJEE P.Causes and consequences of‘order on？ line pick up in-storeshopping behavior[J].The internation？ al review of retail，distribution and consumer research，2010（4）：431-448.

[29]KIM E，PARK M C，LEE J.Determinants of the intention to use buy-online，pickup in-store（BOPS）：the moderat？ ing effects of situational factors and product type[J].Tele？ matics and informatics，2017（8）：1 721-1 735.

[30]GALLINO S，MORENO A.Integration of online and of？ fline channels in retail：the impact of sharing reliable in？ ventory availability information[J].Management science，2014（6）：1 434-1 451.

[31]XU H，CHU C，ZHANG J.Dynamic lot-sizing models for retailers with online channels[J].International journal of production economics part A，2017，183：171-184.

[32]LU J C，YANG Y，HAN S Y，et al.Coordinated inventory policies for meeting demands from both store and online BOPS channels[J/OL].Computers & industrial engineering（2020-05-15）[2020-08-08].https：//doi.org/10.1016/j.cie. 2020.106542.

[33]JIN M，LI G，CHENG T C E.Buy online and pick up instore：design of the service area[J].European journal of oper？ ational research，2018（2）：613-623.

[34]MACCARTHY B L，ZHANG L，MUYLDERMANS L.Best performance frontiers for buy-online-pickup-in-store or？ der fulfilment[J].International journal of production eco？ nomics，2019，211：251-264.

[35]GAO F，SU X.Omnichannel retail operations with buy-on？ line-and-pick-up-in-store[J].Management science，2017（8）：2 478-2 492.

[36]ZHANG P，HE Y，ZHAO X.“Preorder-online，pickupin-store”strategy for a dual-channel retailer[J].Transporta？ tion research part E：logistics and transportation review，2019，122：27-47.

[37]KONG R，LUO L，CHEN L，et al.The effects of BOPS im？ plementation under different pricing strategies in omnichan？ nel retailing[J/OL].Transportation research part E：logistics and transportation review（2020- 07- 25）[2020- 08- 08]. https：//doi.org/10.1016/j.tre.2020.102014.

[38]劉咏梅，周笛.实行BOPS模式是否总是有益的？与传统双渠道的对比研究[J].运筹与管理，2018（2）：168-177.

[39]孔瑞晓，官振中，罗利.基于BOPS的全渠道供应链结构研究[J].管理学报，2019（7）：1 072-1 080.

[40]刘金荣，徐琪，陈啟.考虑网络退货和渠道成本时全渠道BOPS定价与服务决策[J].中国管理科学，2019（9）：56-67.

[41]SONG P，WANG Q，LIU H，et al.The value of buy-on？ line- and- pickup- in- store in omni- channel：evidence from customer usage data[J].Production and operations management，2020（4）：995-1 010.

[42]范辰，刘咏梅，陈晓红.考虑向上销售和渠道主导结构的BOPS定价与服务合作[J].中国管理科学，2018（3）：101-108.

[43]刘咏梅，周笛，陈晓红.考虑线下零售商服务成本差异的BOPS渠道整合[J].系统工程学报，2018（1）：90-102.

[44]GALLINO S，MORENO A，STAMATOPOULOS I.Chan？ nel integration，sales dispersion，and inventory manage？ ment[J].Management science，2017（9）：2 813-2 831.

[45]AKTURK M S，KETZENBERG M，HEIM G R.Assessing impacts of introducing ship-to-store service on sales and returns in omnichannel retailing：a data analytics study[J]. Journal of operations management，2018，61：15-45.

[46]YANG D，ZHANG X.Quick response and omnichannel re？ tail operations with the ship-to-store program[J].Interna？ tional transactions in operational research，2020（6）：3 007-3 030.

[47]BAYRAM A，CESARET B.Order fulfillment policies for ship-from-store implementation in omni-channel retailing[J/OL].European journal of operational research（2020-01-15）[2020-08-08].https：//doi.org/10.1016/j.ejor.2020.01.0 11.

[48]PAUL J，AGATZ N，SAVELSBERGH M.Optimizing om？ ni- channel fulfillment with store transfers[J].Transporta？ tion research part B：methodological，2019，129：381-396.

[49]YANG D，ZHANG X.Omnichannel operations with shipfrom-store[J].Operations research letters，2020（3）：257-261.

[50]HU M，XU X，XUE W，et al.Demand pooling in om？ nichannel operations[EB/OL].（2018- 08- 05）[2020- 08-14].http：//dx.doi.org/10.2139/ssrn.3214047.

[51]TAYLOR D，BROCKHAUS S，KNEMEYER A M，et al. Omnichannel fulfillment strategies：defining the concept and building an agenda for future inquiry[J].The interna？ tional journal of logistics management，2019（3）：863-891.

责任编辑：方程

Omnichannel Integration Strategies for Retailer Information Service and Order Fulfillment in the New Retailing Era：A Systematic Review and Future Research Agenda

PENG Lan

（School of Logistics，Chengdu University of Information Technology，Chengdu 610103，Sichuan，China）

Abstract：The rapid development of new retail provides opportunities and challenges for innovation and transformation of retail industry and distribution supply chain. Omnichannel innovation and transformation of retail enterprises is facing many significant issues，such as the redistribution of resources，the omnichannel information service，the cross- channel order fulfillment and inventory management，and the benefit division of supply chain. Among all these issues，the effective implementation of information service and order fulfillment has become the most important challenge and research focus of omnichannel innovation and transformation. Based on the emerging omnichannel competitive strategies at home and abroad in recent years，and under the framework of research on omnichannel integration of information services and order fulfillment，an in-depth summary and analysis is conducted. Three different showrooms strategies for research shoppers are concluded by retailer and product，and the antecedents of showrooms strategies and their effects on retailer and supply chain competition are systematically analyzed from the perspectives of channel cannibalization，channel complementation and supply chain synergy. Starting from the omnichannel fulfillment links，three different strategies of buy-online-pickup-in-store are summarized and systematically analyzed in the areas of influencing factors，service strategies，operational performance，and division of benefits to supply chain entities. At the same time，the author points out the research direction of the emerging strategies of showrooms and buy-online-pickup-in-store in combination with omnichannel innovation and transformation practices in new retail era. Finally，future research opportunities are proposed based on multidisciplinary theories foundations，research methods and perspectives，while emphasizing the need to pay great attention to the role of the new generation of information technologies，which is represented by core technologies such as big data，blockchain and artificial intelligence，in the study of omnichannel innovation and transformation strategies.

Key words：new retail；showrooming；buy-online-pickup-in-store；omnichannel integration

收稿日期：2020-08-18

基金項目：四川省社会科学项目“基于消费者新兴渠道转换行为的四川零售企业全渠道转型策略研究”（SC19B024）

作者简介：彭岚（1976—），男，四川省自贡市人，成都信息工程大学物流学院副院长，副教授，博士，四川省电子商务与现代物流研究中心副主任，主要研究方向为电子商务与供应链管理。