趙紋碩， 王 玲， 李 敏，b，c， 孫田雨， 楊以雄，b，c

(東華大學(xué)a.服裝與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院；b.現(xiàn)代服裝設(shè)計與技術(shù)教育部重點實驗室；c.海派時尚設(shè)計及價值創(chuàng)造協(xié)同創(chuàng)新中心，上海200051)

O2O(online to offline和 offline to online，線上至線下或線下至線上)是近年來新興的一種商業(yè)模式。企業(yè)圍繞消費者體驗，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)帶動線上、線下資源聯(lián)動，為顧客提供一體化服務(wù)[1]。

當(dāng)前，商品市場競爭激烈，不少服裝品牌紛紛嘗試向“店商＋電商”的O2O雙渠道模式轉(zhuǎn)型[2]，如美特斯邦威公司線下開設(shè)品牌體驗店，同時建設(shè)“邦購”手機APP客戶端；優(yōu)衣庫“線上購買，線下提貨”的零售方式[3]等。然而，大多數(shù)服裝企業(yè)零售布局較為單一，整個行業(yè)O2O零售模式仍處于探索期。如何豐富企業(yè)O2O零售渠道布局、提高企業(yè)零售服務(wù)能力和盈利水平成為企業(yè)急需解決的問題。

在企業(yè)實際運營過程中，許多因素都會對O2O零售運營能力產(chǎn)生影響，如線上線下資源整合能力[4]、消費者購物體驗[5]等。為此，本文從服裝企業(yè)O2O運營費用投入入手，挖掘企業(yè)O2O零售運營能力與企業(yè)收入、利潤的關(guān)系，基于系統(tǒng)動力學(xué)(system dynamics，SD)理論[6]及其在服裝界的應(yīng)用[7-8]，構(gòu)建服裝企業(yè)雙渠道零售決策模型，為其向O2O模式發(fā)展提供借鑒。

1 模型建立

1.1 建模思路

針對服裝企業(yè)O2O雙渠道零售模式，建立相關(guān)的零售決策模型。

1)通過文獻資料梳理，結(jié)合深度訪談，收集并提取企業(yè)O2O零售決策指標(biāo)，并使用指標(biāo)概括企業(yè)O2O零售模式；

2)應(yīng)用系統(tǒng)動力學(xué)理論構(gòu)建模型并進行仿真驗證；

3)以實證企業(yè)近兩年相關(guān)運營費用數(shù)據(jù)為例，觀察、分析零售決策指標(biāo)對企業(yè)O2O渠道投入與產(chǎn)出的影響，并提出相關(guān)優(yōu)化方案。

1.2 服裝企業(yè)O2O零售決策指標(biāo)體系

本文借助層次分析法(AHP)思想[9]，將服裝O2O零售運營能力作為目標(biāo)層，以相關(guān)文獻[10-15]為參考，構(gòu)建了服裝企業(yè)O2O零售決策體系(表1)。2016年4月對33名服裝行業(yè)專業(yè)人員進行問卷調(diào)查，要求被調(diào)查者對C1～C18指標(biāo)按重要程度打分(使用五段量表法，1～5分表示指標(biāo)的重要程度遞增)。借助SPSS1 7.0軟件對問卷數(shù)據(jù)進行主成分分析[16]，可獲得B層和C層的權(quán)重，這些參數(shù)將用于模型的建立、驗證與分析。

表1 服裝企業(yè)O2O零售決策指標(biāo)權(quán)重Tab.1 Index weight of O2O retail decision-making of apparel enterprises

1.3 O2O零售因果回路圖

圖1為O2O零售因果回路圖，以F O2O建設(shè)費用→Bi(i＝1～6)主要影響因素→A O2O零售運營能力→R企業(yè)收入→P盈利水平→再到F O2O建設(shè)費用投入形成完整回路。

圖1中，O2O建設(shè)費用(F)對O2O零售運營能力(A)具有正向促進作用。假設(shè)系統(tǒng)不受突變因素的影響，隨著A的提高，消費者購買力增強，相應(yīng)的企業(yè)收入(R)和盈利水平(P)將隨之增加[15，17]。企業(yè)總收入(R)提高時，盈利水平(P)也隨之提高，即呈現(xiàn)正向促進關(guān)系；當(dāng)盈利水平(P)顯著提高時，企業(yè)可逐步減少后期的O2O建設(shè)費用(F)，即呈現(xiàn)負向反饋作用。

圖1 O2O雙渠道零售決策系統(tǒng)因果關(guān)系Fig.1 Causal relationship of O2O dual channel retail decision-making system

1.4 服裝企業(yè)O2O雙渠道零售決策系統(tǒng)變量

本文所使用的變量有:存量、流量(又稱速率變量)、輔助變量和常量。存量描述了系統(tǒng)的狀態(tài)，反映了系統(tǒng)的決策基礎(chǔ)；流量是存量增加或減少的速率；輔助變量是系統(tǒng)決策的中間環(huán)節(jié)；常量是在研究期間基本保持不變的量[6]。

圖1描述了系統(tǒng)的傳遞和反饋結(jié)構(gòu)，而為建立系統(tǒng)動力學(xué)(SD)模型，需要將表1中的指標(biāo)進一步細化。據(jù)此，本文從O2O零售運營能力的6大主要影響因素(表1中的B1～B6)和O2O投入－產(chǎn)出兩方面考量，定義了65個系統(tǒng)變量。存量如表2所示，主要流量、輔助變量和常量如表3所示，這些變量將用于SD模型的建立。

表2 O2O零售決策系統(tǒng)存量Tab.2 Stocks of O2O retail decision-making system

1.5 模型構(gòu)建的假設(shè)條件

1)假設(shè)市場環(huán)境、經(jīng)濟政策等因素對模型中的變量不產(chǎn)生影響；

表3 主要流量、輔助變量與常量Tab.3 Main flow，auxiliary variables and constants

2)假設(shè)企業(yè)收入(R)的增長與零售運營能力(A)相關(guān)；

3)假設(shè)服裝企業(yè)發(fā)展態(tài)勢良好，O2O建設(shè)費用持續(xù)投入。

1.6 O2O零售系統(tǒng)存量－流量圖

根據(jù)系統(tǒng)動力學(xué)原理，在因果回路圖(圖1)及梳理系統(tǒng)各變量的基礎(chǔ)上(表2、表3)，利用Vensim仿真軟件繪制服裝企業(yè)O2O零售決策存量－流量圖(圖2)，以進一步描述變量之間的邏輯關(guān)系[18]。

如圖2所示，a)使用虛線框?qū)D2劃分成十個模塊，與圖1中的因果關(guān)系對應(yīng)；b)灰底黑字框表示模塊名稱；c)白底黑字框表示存量變量名(表2)；d) 下方為流量變量名，其余黑色字體為輔助變量(表 3)；e)← 表示兩變量之間存在因果與(或)數(shù)量關(guān)系；f)由于該模型較大，為便于圖片線條整潔，引入灰色＜＞影子變量。其中，〈Time〉是特殊影子變量，表示該變量與時間有關(guān)。

圖2 服裝企業(yè)O2O零售決策存量－流量圖Fig.2 Stock-flow graph of O2O retail decision-making system of apparel enterprises

由圖2可知，服裝企業(yè)將O2O費用F分別投入到B1～B6主要影響因素，各部分所得到的投入將通過一系列環(huán)節(jié)(變量及相互關(guān)系)影響O2O零售運營能力A，A與服務(wù)影響因子作用于收入變化率，進而影響企業(yè)收入R與盈利水平P，而P又影響企業(yè)O2O建設(shè)費用F，至此，O2O零售決策系統(tǒng)形成因果閉環(huán)。

1.7 服裝企業(yè)O2O零售決策系統(tǒng)方程體系

在變量邏輯關(guān)系(圖2)的基礎(chǔ)上使用數(shù)學(xué)方程添加數(shù)量關(guān)系。使用Vensim軟件中的Equations功能將存量、流量和輔助變量添加數(shù)學(xué)方程(表4)，模型即可運行。

表4 服裝企業(yè)O2O零售決策模型的主要方程模塊及說明Tab.4 Main equationsmodule and explanations of O2O retail decision-making system of apparel enterprises

續(xù)表4

2 O2O零售決策模型實證研究

2.1 K企業(yè)O2O發(fā)展概況

K企業(yè)創(chuàng)立于1988年，以生產(chǎn)銷售服裝類的男女皮鞋為主，旗下有三個生產(chǎn)基地、五個品牌，目標(biāo)消費群體主要為25～35歲中高端商務(wù)人士。企業(yè)以線下布局為主，線上銷售為輔的銷售模式。近年來，K企業(yè)不斷向O2O模式發(fā)展，通過增加產(chǎn)品品類、線上線下渠道融合發(fā)展的方式進行O2O零售渠道建設(shè)。此外，在產(chǎn)品配送、網(wǎng)站建設(shè)、職員關(guān)懷等方面也持續(xù)注入資金，加快企業(yè)向O2O模式發(fā)展。可見，K企業(yè)O2O發(fā)展思路與本文模型基本相符，可使用模型進行仿真。

2.2 模型常量及初始值

SD模型的存量、常量等需要設(shè)置初始值。通過與K企業(yè)的總監(jiān)、項目經(jīng)理、產(chǎn)品經(jīng)理等專業(yè)人員的訪談和素材整理，結(jié)合企業(yè)公開資料，模型主要常量和存量的初始值設(shè)置見表5和表6。

表5 模型主要常量數(shù)值及來源Tab.5 Main constant values of themodel and their source

表6 模型主要存量初始值Tab.6 Initial value ofmain stocks of themodel

2.3 模型的驗證

模型的準(zhǔn)確性和實用性需要用一系列驗證和確認進行測試[19，20]，本文使用K企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)進行模型仿真，通過真實數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)的對比(表7)對模型進行驗證。仿真模型以月為單位，運行期為兩年，步長為1個月。

表7 近兩年K企業(yè)歷史數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)Tab.7 Historical data and simulation data of K enterprise in recent two years

續(xù)表7

由表7可知，實證結(jié)果與企業(yè)真實數(shù)據(jù)的誤差基本小于±5.0%，模型的仿真結(jié)果與企業(yè)實際運營情況較為一致，說明本系統(tǒng)能夠模擬企業(yè)的經(jīng)營情況。此外，模型在穩(wěn)健性測試中表現(xiàn)良好，在極值條件下也能夠反映客觀現(xiàn)實。

3 結(jié)果與分析

圖3是K企業(yè)O2O零售運營能力仿真結(jié)果圖，其中縱軸O2O零售運營能力1＝很低；2＝較低；3＝一般；4＝較高；5＝很高。由圖3可知，K企業(yè)O2O零售運營能力呈緩增趨勢。在此，以優(yōu)化O2O零售運營能力為出發(fā)點，通過模型仿真，探究其與企業(yè)盈利水平的關(guān)系。受篇幅限制，對下列因素不進行討論:①由于K企業(yè)物流系統(tǒng)由第三方承運，企業(yè)難以直接改善物流服務(wù)；②產(chǎn)品感知價值與產(chǎn)品批量、成本、產(chǎn)品周期等諸多因素有關(guān)，較為復(fù)雜；③店員銷售能力的權(quán)重過小，難以影響O2O零售運營能力(表1)。由此，本文將從渠道整合能力、線上零售能力及門店零售能力三個視角進行仿真并論述改進建議。

圖3 K企業(yè)O2O零售服務(wù)水平仿真結(jié)果Fig.3 Simulation result of O2O retail service level of K enterprise

3.1 提高O2O渠道整合能力

由于K企業(yè)O2O項目剛剛起步，渠道整合能力不高，賦值為“1”，后期可分別渠道整合的五個方面(支付方式、銷售渠道、消費者體驗、企業(yè)架構(gòu)及提貨方式)整體提升。

方案a:假設(shè)渠道整合能力提升兩倍，則模型公式為:Distribution＝Payment Method＝Marketing Chanel＝Consumer Experience＝Architecture＝DELAYFIXED(2，12，1)。 DELAYFIXED 是一種延遲函數(shù)，DELAY FIXED(x， y， z)表示初始值為“z”的變量，在延遲y個時間步長之后，變量值為“x”。

由圖4、圖5可知，依照渠道整合能力的改進方案，從第13月開始，企業(yè)O2O零售運營能力和利潤均有一定程度的增加。

圖4 O2O零售服務(wù)水平對比Fig.4 Comparison of O2O retail service level

圖5 K企業(yè)利潤對比Fig.5 Comparison of profit in K enterprise

3.2 提高門店零售能力

提高門店零售能力，直接的方式是增加店鋪數(shù)量、加大店鋪裝潢投入。由于線下門店數(shù)和門店裝潢總額是存量，需依靠相關(guān)流量(開店投入比例與門店裝潢投入比例)進行調(diào)節(jié)。由K企業(yè)年報數(shù)據(jù)得知，開店投入比例與門店裝潢投入比例占門店建設(shè)費用的80%左右，據(jù)此提出b，c兩種改進方案(表8)，相應(yīng)結(jié)果見表9。

表8 線下服務(wù)水平優(yōu)化方案Tab.8 Optimization scheme of offline service level

表9 不同方案的線下服務(wù)水平優(yōu)化方案仿真數(shù)據(jù)Tab.9 Simulation data of optimization scheme of offline service level in different schemes

由表9仿真結(jié)果可知，方案b適度提高開店投入比例，減少門店裝潢投入比例，利潤比初始狀態(tài)增加7.1%，而方案c與初始狀態(tài)相比利潤變化率為負，無應(yīng)用價值。

3.3 提高線上零售能力

提高線上零售能力，可通過豐富網(wǎng)站內(nèi)容，提高網(wǎng)站安全性等方式實現(xiàn)，而不同的網(wǎng)站裝潢費和網(wǎng)管費用占比組合得到的線上零售能力數(shù)值不盡相同。為此，提出三種改進方案(表10)，對應(yīng)仿真結(jié)果見表11。

表10 線上服務(wù)水平優(yōu)化方案Tab.10 Optimization scheme of online service level

方案f與初始狀態(tài)相比，縮短前期網(wǎng)站裝潢費投入的持續(xù)時間，線上零售能力由3.80提高到4.00，利潤增長3.8%?？梢姡M早完成企業(yè)網(wǎng)站的建立，強化網(wǎng)站安全有利于提升線上零售能力，并最終提高企業(yè)利潤。

表11 線上服務(wù)水平優(yōu)化方案仿真數(shù)據(jù)Tab.11 Simulation data of optimization scheme of online service level

4 結(jié) 語

本文針對服裝企業(yè)O2O發(fā)展模式，在梳理O2O零售決策指標(biāo)的基礎(chǔ)上建立了系統(tǒng)動力學(xué)模型。

以K企業(yè)為例，驗證了服裝企業(yè)O2O零售決策模型的適用性，并進行了實證分析。研究結(jié)果表明:提高企業(yè)渠道整合能力、適當(dāng)增加線下門店數(shù)量、完善店鋪裝修、縮短網(wǎng)站建設(shè)時間等方式可以增加企業(yè)利潤。由于單一因素的變化對利潤的影響尚不顯著，后期研究可以此為基礎(chǔ)，綜合分析變量變化對企業(yè)盈利水平的影響，探尋企業(yè)快速提高利潤的不同方式，為服裝企業(yè)O2O零售發(fā)展提供有益參考。

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