如今的商業(yè)環(huán)境瞬息萬變,日常的商業(yè)運作正頻繁地被惡劣天氣甚至自然災(zāi)害所中斷,而諸如定制化生產(chǎn)等先進技術(shù)也刺激了更加快速變化的需求。因此,企業(yè)需要新的供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法來同時應(yīng)對供給與需求的不確定性。得益于信息技術(shù)的發(fā)展,供應(yīng)鏈運營所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)正在不斷累積,其數(shù)量與復(fù)雜度都迅速增長,這也為供應(yīng)鏈管理帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。本論文旨在探索從數(shù)據(jù)中提取有效信息的方法,為供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計提供決策支持,并為實際運營管理提供指導(dǎo)與啟示。具體地,我們利用不同來源且可能包含不同信息量和規(guī)律的數(shù)據(jù),分析來自供應(yīng)鏈不同環(huán)節(jié)、具有不同目標(biāo)與決策層次的實際問題。首先,本論文研究一個全渠道零售商如何進行實體零售和服務(wù)設(shè)施的選址、選品與庫存的聯(lián)合決策問題。面對供應(yīng)鏈下游的顧客,零售商可以收集到大量高維度的交易數(shù)據(jù)和商品與用戶信息數(shù)據(jù),并據(jù)此進行選址以及諸如選品和庫存等運營層面的決策。我們采用一般的混合多項選擇模型從數(shù)據(jù)中估計顧客對商品的偏好,基于此建立聯(lián)合選址、選品與庫存優(yōu)化模型,并提出高效求解方法。進一步,我們將該模型應(yīng)用于實際的數(shù)據(jù),來研究實際的全渠道零售運營問題并給出在運營管理方面的指導(dǎo)與啟示。接著,本論文研... 

【文章來源】：清華大學(xué)北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：142 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

無人超市

第2章全渠道零售下實體零售設(shè)施的選址、選品與庫存設(shè)計化的選品。這就可能導(dǎo)致模型的結(jié)果并不是最優(yōu)的，因為不同地區(qū)的區(qū)位環(huán)境與人口因素會顯著的影響線下渠道的運營。我們通過實際數(shù)據(jù)來展示不同區(qū)域的消費者所呈現(xiàn)出的偏好差異。我們采用的數(shù)據(jù)集來自與上述電商企業(yè)的實際運營，包含了該企業(yè)在北京安貞地區(qū)試運行的一個線下商店為期八個月的線下銷售數(shù)據(jù)，以及該商店附近邊長為五千米的正方形區(qū)域內(nèi)在2018年發(fā)生的所有線上訂單數(shù)據(jù)。我們將線上數(shù)據(jù)的所有收貨地址標(biāo)記在圖2.2(a)上，并將這些標(biāo)記點根據(jù)地理距離聚成10個類。其中，相同顏色的點同屬一類，而顏色的深淺表示此地址下的需求大校我們可以看到顧客的地理分布并不平均。圖中藍色的“圖釘”標(biāo)記點表示線下店的位置。數(shù)據(jù)表明在線上購買的顧客中也同時到店購物的這部分顧客隨著距商店距離變遠而減少。圖2.2(b)展示了在全年既在線上購物過同時也去過線下店的顧客的地址。與圖2.2(a)相比可以看出，線下店會吸引更多的在其附近居住或工作的顧客，這也說明了到店距離對于吸引顧客到店起著很重要的作用。(a)線上顧客的地址(b)線下顧客的地址圖2.2參與線上購買與線下購買的顧客的地理分布我們進一步對于每個類的顧客購買行為進行一些初步的數(shù)據(jù)分析。在圖2.3中，我們對于每個類的按其平均訂單價值的高低進行了不同顏色的區(qū)分，其中綠色代表平均訂單價值高于50元人民幣，而紅色代表低于這個價值。整體上，這個類的平均訂單價值從44元到65元不等，顯示出明顯的差異性。這些發(fā)現(xiàn)表明，當(dāng)進行最優(yōu)商店選址、選品以及庫存的決策時，考慮顧客的異質(zhì)性與諸如到店距離等影響消費者選擇的因素是分必要的。這些數(shù)據(jù)分析的結(jié)果也為全渠道環(huán)境下的數(shù)據(jù)驅(qū)動線下零售決策提供了初步結(jié)果。在此基礎(chǔ)上，我們?

第2章全渠道零售下實體零售設(shè)施的選址、選品與庫存設(shè)計策的優(yōu)化。圖2.3各個類中訂單的平均價值另外，我們通過一個簡單的例子來說明把選址和選品決策聯(lián)合進行的必要性。我們考慮在一條線段兩端各居住著一個顧客，如圖2.4所示。每個顧客相對于連衣裙都更喜歡T恤衫，而這兩種商品對于零售商的利潤都是1。零售商的目標(biāo)是在兩個商店中都提供最優(yōu)的選品（可以為不同選品）以使得總利潤最大。為了簡化，我們不考慮線上的渠道，并假設(shè)每個商店只能提供一種商品。另外，我們假設(shè)到店距離對于顧客的效用的負影響是線性的。在這種設(shè)定下，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)兩個商店之間的距離，即2很大的時候（如=1），兩個商店都應(yīng)該提供相同的選品，即T恤衫。然而，如果兩個商店距離足夠近（如=0.001），則最優(yōu)的選品應(yīng)該是每個商店提供不同的商品。也就是說，在后一種情況中，這兩個足夠近的商店可以看成一個容量更大的并提供更全商品品類的商店。這個例子說明，即使面對對稱分布的且同質(zhì)化偏好的消費者，商店位置的不同會影響最優(yōu)選品的決策，而在我們所面對的更為復(fù)雜的消費者偏好時，對于選址與選品進行聯(lián)合決策是分必要的。圖2.4商店選址對其最優(yōu)選品的影響在本研究中，我們將用一系列模型來把上述因素都考慮進來。在第一個基礎(chǔ)21


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