生鲜电商物流服务质量评价研究——以每日优鲜为例

◆杜学美 徐 景 吴亚伟/ 文

在互联网蓬勃发展以及疫情的环境影响下，生鲜电商市场规模迅速扩张。我国生鲜电商物流体系摸索前进多年，但整体发展还不够成熟，众多生鲜电商企业在物流服务质量方面还有待提升，如生鲜产品不够新鲜、无法在承诺时间送达、售后服务不完善等，经常受到消费者的差评与投诉。尽管目前学术界对物流服务质量评估有过一些研究，但主要针对普通电商商品，而针对生鲜电商物流服务质量评价的研究相对较少，在生鲜电商企业内部也未形成统一有效的物流服务质量评价方法。在此背景下，本文以消费者为导向，结合相关文献与理论研究，利用互联网评论分析及问卷调查等实证方法来探索构建生鲜电商物流服务质量评价指标体系与评价模型，将有助于生鲜电商企业进一步发现其忽略的顾客视角下的物流服务质量短板，从而为企业管理者优化改进物流服务提供管理思路及工具，帮助生鲜电商企业提高顾客对其物流服务的满意度。

1 文献综述

目前，国内外物流服务质量评价模型相关的研究主要是以SERVQUAL量表模型和LSQ模型为基础拓展的模型。其中，SERVQUAL量表模型是Parasuraman、Zeithamal、Berry（1988）等在服务差距的5GAP模型基础上改进形成的，共包括5个质量维度（有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性）以及22个服务质量衡量项目[1]。LSQ模型为Menzer等（1989）从实体配送和客户营销两方面，基于SERVQUAL量表开发的用于物流领域的服务质量量表，即PDSQ量表，共包括3个维度（时间性、可得性、质量性）以及26个具体指标[2]。

在电子商务物流服务质量评价方面，一些学者基于上述两个模型开展进一步研究。王真（2013）基于SERVQUAL和LSQ模型及相关快递物流服务分析，构建了适用于B2C电子商务，包含方便性、可靠性、时间性、经济性、反应性、移情性6个维度，共19个指标的评价体系，并使用该评价体系对天猫商城的物流服务质量进行了评价，给出相关管理建议[3]；吴芳芳、梁雯（2016）等在SERVQUAL和LSQ模型的基础上，研究了电子商务物流服务在小城镇地区的现状，对消费者进行了问卷调查，使用统计分析方法进行分析验证，最终形成了适用于小城镇电商物流服务质量的评估体系，并提出了相应的建议与对策[4]。

在生鲜电商领域，物流服务质量一直是关注的重点。邸亚芹（2019）运用SERVQUAL模型从移情性、可靠性、保障性、响应性和便捷性维度构建物流配送质量评价体系，并探讨各个评价指标对消费者满意度的影响，同时为生鲜物流配送质量的提高提供合理化建议[5]。张其春（2019）等借鉴SERVQUAL模型和LSQ模型，从有形性、可靠性、响应性和便利性四个维度构建生鲜食品冷链物流服务质量评价指标体系，并采用PCABP神经网络方法对顺丰冷运开展实证分析，为提升生鲜物流质量提供了方向[6]。徐广姝（2019）、张浩等人（2018）运用粗糙集方法确定权重，针对生鲜电商提出了新的物流服务质量评价模型[7-8]。田一辰（2021）将SERVQUAL和LSQ模型运用到生鲜电商末端配送服务质量评价中，从可视性、新鲜性、响应性、保证性、便捷性5个维度构建生鲜电商末端配送服务评价体系[9]。

综上所述，国内外相关研究主要是沿用SERVQUAL量表模型，尚未对生鲜电商物流服务质量的评价指标展开深入研究，且大多数研究仅仅基于主客观赋权评价方法中的一种展开，也很少有针对实际生鲜电商企业的实证研究。本文从顾客感知角度出发，探讨科学全面的生鲜电商物流服务质量评价指标体系，并引入组合赋权法开展实证研究，同时选取典型企业——每日优鲜，进行评价分析。

2 生鲜电商物流服务质量评价体系构建

2.1 评价指标设计

本文参考经典的SERVQUAL服务质量评价模型的5个维度，同时根据生鲜电商实际物流服务情况新增维度，确定本文评价指标体系的维度框架。之后，充分结合Menzer的LSQ理论模型进一步确定与完善各维度下具体的评价指标，初步形成以顾客为导向的生鲜电商物流服务质量的评价指标体系。

为探究在顾客视角下生鲜电商的物流服务特征，获取消费者最为关心的因素，本文使用网络爬虫软件（八爪鱼采集器），最终获得3000条用户评论数据，剔除其中重复数据后，得到2888条生鲜电商各品类生鲜产品的有效用户评论数据，并从中提取出与物流服务相关的内容，进而避免了使用单一、少量的用户访谈方法带来的主观性与片面性问题。根据在线评论数据，调用Python中的jieba中文分词库进行分词以及WorldCloud库操作，得到原始分词文本，后续根据词频进行排序，以探索关键词在顾客眼中的重要程度。根据在线评论分析结果与文献分析，本文将B5、C3、D1、E1、E2加入到质量评价体系中，具体内容见表1。

表1 生鲜电商物流服务质量维度具体指标及其来源

2.2 运用主客观综合赋权方法确定指标权重

生鲜电商物流服务质量评价是一个多层次综合评价系统，各个层次、指标从不同方面反映了物流服务的质量，但它们的重要性是不同的，因此权重系数确定的正确性和科学性将直接影响评价的结果。本文综合主客观赋权法的优点，选取主观赋权法中较为成熟的层次分析法（AHP）与客观赋权法中使用最为广泛的熵权法来分别确定主观权重与客观权重，再使用乘法集成法将两种权重进行融合，最后构建组合赋权法下的服务质量评价模型，公式如（1）所示：

式中Wj为第j个指标的组合权重；Wsj、Woj分别为第j个指标的主观权重和客观权重。

其中，主观权重本文是通过与生鲜电商平台（如叮咚买菜、每日生鲜）管理人员（3位）及冷链物流专家（1位）多次访谈与商讨确定，客观权重的效用值是使用基于表1的问卷调研数据并运用Shannon提出的熵权法计算得出，最终将两种不同的权重进行合理的融合得到各维度及下属指标的组合权重。基于此，每日优鲜物流服务质量评价体系各维度及下属指标的组合权重计算结果如下所示。

至此，本文所需的生鲜电商物流服务质量组合赋权法下的评价模型构建完成，其服务质量得分计算公式如（2）所示。

其中SQ 为生鲜电商服务质量得分；m为评价体系中维度个数；n为第i个维度下的指标总个数；Pj表示第j个指标的顾客实际感知值；Ej表示第j个指标的顾客预期期望值；Wi表示第i个维度的组合权重，Wsi、Woi分别为第i个维度的主观权重和客观权重；Wij表示第 j 个指标在 i 个维度下的权重，Wsij、Woij分别为第j个指标在第i个维度下的主观权重和客观权重。

3 案例实证分析

图1 每日优鲜商业模式

2014年11月，徐正和曾斌正式创立每日优鲜公司，分别担任公司CEO和COO。2014年12月每日优鲜开始投入运营，其定位是专注于优质生鲜，是聚焦于居民餐桌的生鲜O2O电商平台。每日优鲜在商业模式方面采用的是O2O模式，即“城市分选中心+社区前置仓”极速达模式，并自建冷链宅配物流体系。每日优鲜的商业模式如图2所示。

本文共获得每日优鲜实际用户评价数据134份，使用SPSS23.0软件分析从134名顾客对每日优鲜物流服务质量期望与感知均值数据到感知-期望差值数据，之后结合感知-服务差值以及上一章组合权重的计算方法，使用已构建的组合赋权下的SERVQUAL模型来计算生鲜电商整体行业的物流服务质量得分，计算结果如表2所示。

在所有指标中，仅有A2、A3、C1、D3、D4五个指标的感知均值减去期望均值的差值为正值，而其他15个指标差值均为负，说明尽管每日优鲜已经成为了较为领先的生鲜电商平台企业，但在物流服务质量方面依旧有很多地方无法满足顾客的需求。进一步对其中差值为负的指标进行分析，发现其中可靠性维度呈现的问题最为严重，6个指标中有4个（B1、B3、B4和B5）差值均在-0.2及以下，尤其B5指标达到-0.672，为整个指标体系中差距最为明显的，说明消费者对每日优鲜在生鲜产品的新鲜度与品质方面的物流服务感知水平低于其期望水平较多，仍存在较多不满意的声音。

从表2数据可以看出，每日优鲜的物流服务质量5个维度的得分均为负数，服务质量总得分为-0.145，说明在顾客看来，每日优鲜的整体物流服务并不那么令人满意。其中，可靠性维度得分在加权前后均为最低，反映了顾客在每日优鲜物流服务可靠性方面最为不满，其他维度的差值并不是非常明显，完全可以通过一些调整措施来进一步提升顾客对其物流服务的满意度。

表2 每日优鲜物流服务质量各维度得分与总得分

综上，本文为每日优鲜物流服务质量的改进提出以下三点建议，以进一步提升其物流服务水平，更好地满足顾客需求。

（1）进一步完善冷链物流体系。生鲜产品相较于传统电商商品，顾客最为关心的是其产品品质与新鲜度，因此为了实现这一目的，冷链物流体系的建设显然成为生鲜电商发展过程中最需要解决的问题。

（2）关注物流服务中人的因素，提升售后服务质量。从每日优鲜的数据分析结果来看，在响应性方面，顾客对每日优鲜的顾客应答及时性以及售后处理是否及时等方面依旧存在一定的不满，在实现较快的发货速度与配送速度的同时，也要给顾客提供良好的人性关怀，应对其客服员工进行一定的专业化培训，以良好的沟通技巧及时响应顾客的咨询、投诉和售后等问题，提升顾客对每日优鲜的物流服务信赖程度，从而进一步提升顾客视角下整体物流服务质量。

（3）增加前置仓数量及优化前置仓选址。从每日优鲜的数据分析结果来看，顾客对每日优鲜的物流服务范围与配送网点覆盖率存在较多不满。这也是社区O2O模式相较于平台型生鲜电商的一个较为明显的弊端，无法辐射较大范围地区的顾客。考虑到疫情的影响，可以在新增的前置仓添加无接触自助取货方式，从而减少感染风险，在提升配送安全的同时照顾到顾客的收货体验。

4 结论

生鲜电商广阔的市场前景使其天然受到资本关注。相较于传统电商，由于其所销售的生鲜产品的独特性，生鲜电商在物流管理与服务质量方面面临着更加艰巨的挑战。很多生鲜电商企业由于冷链物流体系方面的建设成本高昂与运营管理不当，不得不饮恨退场。

本文通过对国内外研究现状和当前环境下生鲜电商物流质量存在问题的分析，建立了由5个维度以及20个指标组成的评价指标体系，使用层次分析法与熵权法确定主观权重与客观权重，最后将组合权重运用到经典的SERVQUAL模型上，使其更加适用于生鲜电商的物流服务质量评价。

另外，本文选取典型生鲜电商企业——每日优鲜进行实证分析，并根据数据分析结果为每日优鲜物流服务质量的改进提出具体建议，以进一步提升其物流服务水平，更好地满足顾客需求。特别需要指出的是，生鲜电商物流需要解决由于疫情导致的新问题，如订单激增导致的配送效率问题以及配送安全问题，本文根据数据分析结果提出了对配送员进行专业化培训、增加无人前置仓等建议，从而提升配送效率、保障配送安全。