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其復(fù)雜變化特征進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)鏈運行有5項可觀測關(guān)鍵指標:商品品類數(shù)量、商品品類在架時長、新增用戶數(shù)量、用戶留存時長、購買轉(zhuǎn)化率。通過對跨境電商平臺生態(tài)群落的多Agent建模仿真分析,指出增加跨境電商平臺及供應(yīng)商收益的三種主要措施:提升單位時間內(nèi)的新增用戶數(shù)量,提升購買轉(zhuǎn)化率,提升單位時間內(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。 

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

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

跨境電商的基本運營模式

通過圖4和圖7對比可見,將單位時間內(nèi)新增用戶的數(shù)量提升以后, 能夠維持在平臺的供應(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個增加到441個,商品品類數(shù)量將從13.81萬種增加到22.01萬種,活躍用戶數(shù)量將從220萬人增長到390萬人。形成上述現(xiàn)象的原因在于,新用戶的增加帶來了單位時間內(nèi)活躍用戶數(shù)的提升,即使在購買轉(zhuǎn)化率不變的情況下,用戶的瀏覽、購買行為仍會持續(xù)增長,商品品類的流失將減少,從而使得能夠維持在平臺的在架商品品類數(shù)量和相應(yīng)的供應(yīng)商數(shù)量均得以提升。經(jīng)過總體測算,如果將每個單位時間內(nèi)的新增用戶數(shù)量提升100%,將使得平臺上的供應(yīng)商數(shù)量獲得59.21%的增長率,在架商品品類數(shù)量獲得59.38%的增長率,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用的投入。采取上述措施對跨境電商平臺供應(yīng)鏈帶來的主要影響是其效率和收益將獲得顯著提升,然而電商平臺和供應(yīng)商投入的廣告費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,需要在投入和收益之間尋求最佳折中點。

圖2中,商品品類數(shù)量、商品品類在架時長、單位時間內(nèi)新增用戶數(shù)量、用戶留存時長和商品購買轉(zhuǎn)化率等5項指標(圖2的灰色背景框指標)作為影響供應(yīng)鏈的關(guān)鍵指標,[18]較好地反映了跨境電商平臺的業(yè)務(wù)動態(tài)變化狀況,對其軟性供應(yīng)鏈生態(tài)群落的運行具有決定性影響。為了采用多Agent生態(tài)群落模型對上述指標進行計算,我們的研究中設(shè)置了11個參數(shù)變量,即:(1)單位時間內(nèi)新增用戶數(shù)(User Add_t);(2)用戶流失的平均時間(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)單位時間內(nèi)新增商品品類數(shù)(Goods_t);(6)商品品類流失平均時間(Goods_pt);(7)商品品類數(shù)量集合(Goods_Set);(8)商品購買轉(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)單個供應(yīng)商管理的商品品類數(shù)量(Seller Goods_n)。通過對以上參數(shù)變量的數(shù)據(jù)采集及計算,便能獲得商品品類數(shù)量、商品品類在架時長、單位時間內(nèi)新增用戶數(shù)量、用戶留存時長和商品購買轉(zhuǎn)化率等指標數(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)鍵指標的5項指標(圖3的灰色背景框指標)以及11個參數(shù)變量間的關(guān)系,從圖中可知,5項指標中的商品品類數(shù)量與所有用戶數(shù)量集合、商品購買轉(zhuǎn)化率、單位時間內(nèi)新增商品品類數(shù)和商品品類流失平均時間相關(guān);商品品類在架時長與單位時間內(nèi)新增商品品類數(shù)和商品品類流失平均時間相關(guān);用戶留存時長與單位時間內(nèi)新增用戶數(shù)量和用戶流失的平均時間相關(guān);單位時間內(nèi)新增用戶數(shù)量和商品品類購買轉(zhuǎn)化率則是直接采集和計算得到。上述5項指標數(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,通過對這些指標的變化,來觀測它們對跨境電商軟性供應(yīng)鏈的影響。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]跨境電商模式下供應(yīng)鏈管理中的訂單實施問題分析[J]. 沈潔,占麗.  經(jīng)濟研究導(dǎo)刊. 2018(27)
[2]基于Netlogo建設(shè)生態(tài)學(xué)虛擬仿真實驗庫的實踐[J]. 張仁懿,袁建立,史小明.  實驗室科學(xué). 2018(04)
[3]基于用戶端的進口跨境電商供應(yīng)鏈運作現(xiàn)狀的調(diào)研分析[J]. 何慧,段雙洋,胡恒.  物流工程與管理. 2018(05)
[4]跨境電商保稅進口物流模式的應(yīng)用研究[J]. 楊曉霞.  商學(xué)研究. 2018(02)
[5]跨境電商類型與運作模式[J]. 張夏恒.  中國流通經(jīng)濟. 2017(01)
[6]敏捷供應(yīng)鏈管理研究綜述[J]. 許乃如,劉家保,阮冰花.  重慶工商大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版). 2014(06)
[7]敏捷供應(yīng)鏈及其價值[J]. 王國文.  物流技術(shù)與應(yīng)用. 2014(12)
[8]基于NetLogo平臺的電子商務(wù)國際化仿真研究[J]. 寧金煥,蔣元濤.  物流科技. 2014(04)
[9]基于電子商務(wù)的柔性供應(yīng)鏈優(yōu)化管理研究[J]. 余祖德.  科技管理研究. 2011(05)
[10]企業(yè)群落演替過程與企業(yè)生態(tài)對策選擇及其優(yōu)勢度比較研究[J]. 趙紅,陳紹愿,陳榮秋.  管理評論. 2004(08)

碩士論文
[1]電子商務(wù)生態(tài)群落內(nèi)部演化和競爭機理研究[D]. 高瑞澤.北京交通大學(xué) 2012
[2]基于多Agent的企業(yè)生態(tài)群落仿真研究與實現(xiàn)[D]. 孫尊濤.復(fù)旦大學(xué) 2011
[3]基于E-HUB的集成供應(yīng)鏈管理平臺設(shè)計與實現(xiàn)[D]. 方元春.復(fù)旦大學(xué) 2011



本文編號：3560697