跨境電商供應(yīng)鏈具有靈活多樣的軟性結(jié)構(gòu)特征,傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈建模仿真方法難以對(duì)其復(fù)雜變化特征進(jìn)行有效的描述和分析。文章從廣義生態(tài)群落理論的新視角出發(fā),指出影響跨境電商軟性供應(yīng)鏈運(yùn)行有5項(xiàng)可觀測(cè)關(guān)鍵指標(biāo):商品品類數(shù)量、商品品類在架時(shí)長(zhǎng)、新增用戶數(shù)量、用戶留存時(shí)長(zhǎng)、購(gòu)買轉(zhuǎn)化率。通過(guò)對(duì)跨境電商平臺(tái)生態(tài)群落的多Agent建模仿真分析,指出增加跨境電商平臺(tái)及供應(yīng)商收益的三種主要措施:提升單位時(shí)間內(nèi)的新增用戶數(shù)量,提升購(gòu)買轉(zhuǎn)化率,提升單位時(shí)間內(nèi)新發(fā)布的商品品類數(shù)量。為跨境電商軟性供應(yīng)鏈的研究提供了有效的方法。 

【文章來(lái)源】：上海大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2020,37(03)北大核心CSSCI

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【部分圖文】：

跨境電商的基本運(yùn)營(yíng)模式

通過(guò)圖4和圖7對(duì)比可見,將單位時(shí)間內(nèi)新增用戶的數(shù)量提升以后, 能夠維持在平臺(tái)的供應(yīng)商數(shù)量、在架商品品類數(shù)量以及活躍用戶數(shù)量均將顯著增加。圖中顯示,供應(yīng)商數(shù)量將從圖4的277個(gè)增加到441個(gè),商品品類數(shù)量將從13.81萬(wàn)種增加到22.01萬(wàn)種,活躍用戶數(shù)量將從220萬(wàn)人增長(zhǎng)到390萬(wàn)人。形成上述現(xiàn)象的原因在于,新用戶的增加帶來(lái)了單位時(shí)間內(nèi)活躍用戶數(shù)的提升,即使在購(gòu)買轉(zhuǎn)化率不變的情況下,用戶的瀏覽、購(gòu)買行為仍會(huì)持續(xù)增長(zhǎng),商品品類的流失將減少,從而使得能夠維持在平臺(tái)的在架商品品類數(shù)量和相應(yīng)的供應(yīng)商數(shù)量均得以提升。經(jīng)過(guò)總體測(cè)算,如果將每個(gè)單位時(shí)間內(nèi)的新增用戶數(shù)量提升100%,將使得平臺(tái)上的供應(yīng)商數(shù)量獲得59.21%的增長(zhǎng)率,在架商品品類數(shù)量獲得59.38%的增長(zhǎng)率,使得活躍用戶數(shù)量增加77.27%。但是,上述措施需要有持續(xù)性的促銷手段和大量廣告費(fèi)用的投入。采取上述措施對(duì)跨境電商平臺(tái)供應(yīng)鏈帶來(lái)的主要影響是其效率和收益將獲得顯著提升,然而電商平臺(tái)和供應(yīng)商投入的廣告費(fèi)用和促銷成本也將大幅增加,且由此產(chǎn)生的邊際效益具有遞減趨勢(shì),需要在投入和收益之間尋求最佳折中點(diǎn)。

圖2中,商品品類數(shù)量、商品品類在架時(shí)長(zhǎng)、單位時(shí)間內(nèi)新增用戶數(shù)量、用戶留存時(shí)長(zhǎng)和商品購(gòu)買轉(zhuǎn)化率等5項(xiàng)指標(biāo)(圖2的灰色背景框指標(biāo))作為影響供應(yīng)鏈的關(guān)鍵指標(biāo),[18]較好地反映了跨境電商平臺(tái)的業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)變化狀況,對(duì)其軟性供應(yīng)鏈生態(tài)群落的運(yùn)行具有決定性影響。為了采用多Agent生態(tài)群落模型對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算,我們的研究中設(shè)置了11個(gè)參數(shù)變量,即:(1)單位時(shí)間內(nèi)新增用戶數(shù)(User Add_t);(2)用戶流失的平均時(shí)間(Lost User_pt); (3)所有用戶數(shù)量集合(All Users_Set);(4)所有流失用戶集合(Lost Users_Set);(5)單位時(shí)間內(nèi)新增商品品類數(shù)(Goods_t);(6)商品品類流失平均時(shí)間(Goods_pt);(7)商品品類數(shù)量集合(Goods_Set);(8)商品購(gòu)買轉(zhuǎn)化率(Buy_rate);(9)流失商品品類集合(Goods_Lost);(10)供應(yīng)商集合(Sellers);(11)單個(gè)供應(yīng)商管理的商品品類數(shù)量(Seller Goods_n)。通過(guò)對(duì)以上參數(shù)變量的數(shù)據(jù)采集及計(jì)算,便能獲得商品品類數(shù)量、商品品類在架時(shí)長(zhǎng)、單位時(shí)間內(nèi)新增用戶數(shù)量、用戶留存時(shí)長(zhǎng)和商品購(gòu)買轉(zhuǎn)化率等指標(biāo)數(shù)據(jù)作為仿真分析,參數(shù)變量間關(guān)系如圖3所示。圖3顯示出了影響供應(yīng)鏈的關(guān)鍵指標(biāo)的5項(xiàng)指標(biāo)(圖3的灰色背景框指標(biāo))以及11個(gè)參數(shù)變量間的關(guān)系,從圖中可知,5項(xiàng)指標(biāo)中的商品品類數(shù)量與所有用戶數(shù)量集合、商品購(gòu)買轉(zhuǎn)化率、單位時(shí)間內(nèi)新增商品品類數(shù)和商品品類流失平均時(shí)間相關(guān);商品品類在架時(shí)長(zhǎng)與單位時(shí)間內(nèi)新增商品品類數(shù)和商品品類流失平均時(shí)間相關(guān);用戶留存時(shí)長(zhǎng)與單位時(shí)間內(nèi)新增用戶數(shù)量和用戶流失的平均時(shí)間相關(guān);單位時(shí)間內(nèi)新增用戶數(shù)量和商品品類購(gòu)買轉(zhuǎn)化率則是直接采集和計(jì)算得到。上述5項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)將作為仿真分析的數(shù)據(jù)源導(dǎo)入仿真軟件里被執(zhí)行,通過(guò)對(duì)這些指標(biāo)的變化,來(lái)觀測(cè)它們對(duì)跨境電商軟性供應(yīng)鏈的影響。

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號(hào)：3560697