本文關(guān)鍵詞：基于消費(fèi)者滿意度的生鮮產(chǎn)品末端配送研究　出處：《浙江理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：信息暢通傳遞、資金安全交付和商品準(zhǔn)確交接,是電子商務(wù)能夠順利完成商品交換的三個(gè)關(guān)鍵要素,即商品線上交易需要實(shí)現(xiàn)信息流、資金流和物流的高效、準(zhǔn)確和安全地對(duì)接。隨著信息技術(shù)地發(fā)展,已實(shí)現(xiàn)信息流和資金流安全、暢通傳遞,但目前物流環(huán)節(jié)依舊存在交接時(shí)間不匹配、交接貨物不準(zhǔn)確、時(shí)間延遲導(dǎo)致商品價(jià)值折損等問(wèn)題。由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的特殊性,在生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈配送這一細(xì)分市場(chǎng)中,配送問(wèn)題尤為突出。依據(jù)運(yùn)輸線路不同,物流配送可以分為干線配送和支線配送。干線配送中貨物相對(duì)集中,不直接面對(duì)終端消費(fèi)者;支線配送通常是指城市末端配送,運(yùn)輸環(huán)境相對(duì)復(fù)雜,貨物交接分散,直接面對(duì)終端消費(fèi)者,服務(wù)和配送效率直接影響消費(fèi)者對(duì)配送整體滿意度。電子商務(wù)物流環(huán)節(jié)中,支線配送顯得尤為重要。論文通過(guò)對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)分析,提出兩種提高末端配送服務(wù)效率策略:分別是構(gòu)建兩層選址模型和優(yōu)化末端配送模型提高消費(fèi)者末端配送滿意度。首先,論文對(duì)生鮮末端配送消費(fèi)者滿意度影響因素進(jìn)行調(diào)查,基于SERVQUAL、LSQ物流服務(wù)評(píng)估模型設(shè)計(jì)調(diào)查問(wèn)卷,主要抽取服務(wù)響應(yīng)性、服務(wù)易用性、可靠性、服務(wù)保證性以及服務(wù)關(guān)懷性五個(gè)維度進(jìn)行問(wèn)卷設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)線上和線下收集調(diào)查問(wèn)卷的分析,得出產(chǎn)品配送及時(shí)性、生鮮產(chǎn)品收取時(shí)新鮮度、取貨時(shí)靈活性(避免等待和接收失敗)、配送商品準(zhǔn)確性以及配送員服務(wù)質(zhì)量對(duì)消費(fèi)者的滿意度產(chǎn)生影響較大。通過(guò)對(duì)生鮮末端配送滿意度主要影響因素的調(diào)查結(jié)果分析,總結(jié)出三種提高末端配送滿意度的策略:(1)在末端配送中設(shè)置自提點(diǎn),提高消費(fèi)者取貨時(shí)間的自主性;(2)將消費(fèi)者對(duì)時(shí)間的滿意度作為目標(biāo)維度對(duì)末端配送路線規(guī)劃模型進(jìn)行優(yōu)化;(3)對(duì)末端配送人員進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn),提高服務(wù)意識(shí),增強(qiáng)服務(wù)水平。然后,論文在調(diào)研末端配送環(huán)境、自提點(diǎn)設(shè)置實(shí)際意義和生鮮農(nóng)產(chǎn)品的特點(diǎn)基礎(chǔ)之上,構(gòu)建兩層選址模型對(duì)自提點(diǎn)進(jìn)行選址研究。第一層以消費(fèi)者到自提點(diǎn)的距離作為目標(biāo)函數(shù),運(yùn)用粒子群算法求解出理論自提點(diǎn)位置。自提點(diǎn)一般分為自建和與第三方合作兩種模式,末端配送自提點(diǎn)相對(duì)距離較短,即自提點(diǎn)的需求數(shù)量多,末端自提點(diǎn)設(shè)置數(shù)量多,從成本角度以與第三方合作的模式為最優(yōu)。第二層選址模型是通過(guò)成本和距離兩個(gè)角度對(duì)備選自提點(diǎn)進(jìn)行對(duì)比,挑選合作的第三方自提點(diǎn)。備選自提點(diǎn)通過(guò)第一層模型確定的理論自提點(diǎn)位置為中心,以一定距離作為半徑的圓形區(qū)域內(nèi)搜索。其次,優(yōu)化末端配送模型,將消費(fèi)者時(shí)間滿意度、生鮮產(chǎn)品配送損耗和配送成本三個(gè)因素考慮到優(yōu)化模型中,提出新的符合生鮮末端配送的路線規(guī)劃模型。在末端配送中路程相對(duì)干線運(yùn)輸較短,每個(gè)消費(fèi)者的服務(wù)時(shí)間較長(zhǎng),將配送成本分為人工成本和車(chē)輛使用成本,根據(jù)模型特點(diǎn),經(jīng)過(guò)對(duì)比選取智能算法中的遺傳算法對(duì)改進(jìn)后的多目標(biāo)模型進(jìn)行求解驗(yàn)證。最后,根據(jù)2015年區(qū)域線上農(nóng)產(chǎn)品銷售量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),選取電子商務(wù)發(fā)展相對(duì)較好的杭州作為研究背景城市。選取杭州地區(qū)某多渠道生鮮電商企業(yè)的消費(fèi)者歷史購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù),對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。
[Abstract]:With the development of information technology , it is especially important for the distribution of goods to be realized . A two - layer location model is constructed to study the location of self - lifting points . The first layer uses the distance between consumers and self - lifting points as the objective function , and uses the particle swarm algorithm to solve the theory self - lifting point location . The self - lifting point is divided into two modes : self - construction and third - party cooperation .

【學(xué)位授予單位】：浙江理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F724.6;F259.2;F713.55

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本文編號(hào)：1409514