关于生鲜电子客户体验优化研究

李玲玲，段若男

（安徽理工大学经济与管理学院， 安徽淮南232001）

关于生鲜电子客户体验优化研究

李玲玲，段若男

（安徽理工大学经济与管理学院， 安徽淮南232001）

消费者作为生鲜电子商务市场的主体，优质的客户体验是生鲜电子商务发展的核心，但来自于物流配送，营销模式，企业等多方面的因素依旧制约着客户体验的改善;通过搜集生鲜电子商务发展的相关材料和数据,分析制约客户体验的多方面因素和发展策略，并运用层次分析法（AHP）和灰色关联分析法（GRAY）相结合来分析制约因素的权重，计算发展策略的关联度，确定策略的重要性；结果表明：营销压力、消费者群体、物流成本权重较大,配送环节的关联度高达0.627 0，生鲜电子商务应该把客户体验的重点放在物流体系的建设和完善上,同时增强信息搜集和数据处理分类以实现精准营销。

生鲜电子商务； 客户体验； 层次分析法； 灰色关联法

互联网消费观念的普及促进了电子商务的发展，网络消费业务逐渐扩展到传统业务，生鲜电子商务在这样的环境下逐渐占据了网络市场的空白区域。生鲜电子商务就是运用电子商务的手段在互联网上直接销售生鲜类产品，消费者可通过网络直接购买。2012年是生鲜电子商务发展的元年，在物流体系不断快速的同时，消费者对于猎奇的生鲜产品的需求也不断增加，因而促进了生鲜电子商务的发展。居民消费水平提升，移动互联网普及，大数据特征信息提取等都促进了生鲜电子商务的发展。对于生鲜电子商务的发展来说，优质的客户体验是其发展的根本，但是由于来自多方面的因素，依旧制约着客户体验的完善。就目前来说，生鲜电子商务的客户体验和其他行业差别不大，根据艾瑞咨询《2013-2015年生鲜电子商务研究报告》，发现制约生鲜电子商务客户体验的因素主要来自于消费者本身，企业自身以及物流配送三个方面。生活水平的提高以和信息化的发展使得消费者对新奇事物以及自身个性化的需求增加；传统的营销模式并不利于客户对产品信息的了解；物流是生鲜电子商务发展的关键，但也是制约生鲜电子商务客户体验的主要因素，物流配送体系的不完善，全程物流配送体系各环节缺乏粘合性。

本文运用当前的调查数据和资料分别整理和分析制约生鲜电子商务的各个因素，并依据各因素进行扩展和分解，建立相应的评价指标体系，将层次分析法和灰色关联分析法相结合来分析提高生鲜电子商务客户体验策略的重要性，即确定策略实施的优先顺序，为客户体验优化实施提供参考依据。

一、生鲜电子商务客户体验限制因素

生鲜电子商务虽然发展迅速，但是其客户体验方面与传统的电子商务并没有区别。对于生鲜电子商务客户体验来说，必须保证速度和品质，最主要的目标就是让消费者在最短的时间内品尝到最新鲜的产品，并且建立售前，售中和售后服务，但是依旧有企业外部和内部因素的制约其提高和发展。

（一） 来自消费者的因素

客户消费水平的提高和网购意识的增强使得对生鲜产品的品质要求和服务要求提高，同时也增加了更多个性化的需求，并集中于中高端层消费者。并且，由于客户的空间分布较为分散，配送难度大，服务质量无形中存在一定差异，客户满意度有待提高。

（二） 来自企业自身的因素

企业的生鲜产品来源主要是经营生鲜产品的供应商，但我国目前主要还是小农经济，缺乏相应的农产品标准化制度，因此产品由于地区原因生产分散，且质量参差不齐，导致客户体验不一致，容易导致客户降低信任度。其次，企业以加大品牌宣传的方式来营销，客户难以获取有关商品具体的信息，需求不对称严重影响客户的体验效果。

（三）物流因素

国务院虽然陆续出台相关政策支持冷链物流的建设，但就目前情况来看，我国的冷链物流发展现状只相当于发达国家的初级水平。冷链物流配送成本很高，顺丰根据北京六环内平均每天的订单数和配送成本，计算费用从而保证收支平衡。目前虽然有第三方冷链物流配送业务，但服务价格高，配送范围有限，同时宅配体系发展的也不完善。因此圈层物流配送体系各个环节缺乏粘合性，严重制约客户体验。

二、AHP-GRAY模型原理

最近几年生鲜产品电子商务的发展趋势，也是电子商务的热门市场，大数据时代的到来更加强调了精准的营销模式，生鲜电子商务的成功需要客户体验的支持，增强线上线下的发展模式，但是受到来自消费者本身以及物流等因素的制约，客户体验还需要不断的优化。对于客户体验的策略是来自于产品角度，配送环节，模式转变和营销方式四个方面的，其中哪个方面相对于比较重要，并排出顺序，为客户体验策略优化提供指导依据。

由AHP法构建层次关系图，计算出准则层和方案层中各制约因素的相对权重，然后根据GRAY法，计算所制定策略的关联度。

AHP模型构建，将制约生鲜电子商务的因素扩展，根据发展趋势制定策略，构建目标层，准则层和方案层。并构造出判断矩阵A=（aij）n×n来描述n个因子X={x1,x2,…xn}，进行其重要性的对比判断。A的最大特征值与权向量的“和法”计算公式：

运用Saaty定义的随机性指标进行一致性检验，运用CR=CI/RI来检验正乎反矩阵的一致性，当且仅当CR<0.1，则不一致性可接受。

在AHP基础上建立GARY模型，运用相关因素的权重值构建由m个方案因素特征矩阵：

从制约因素Xj（J=1,2,…,n）的重要度入手加以分析，并根据层次分析法中各因素的权重作为重要度指标，n个因素按其权重值组成一组待检验数据X{n}，该数据表示如下：

Xn=（Xn（1）,Xn（2）,…,Xn（n））=e1,e2,…en

通过{Xn}与特征向量{Tki}（i=1,2,…,m）之间的灰色关联度计算得出关联度序列，计算关联度的公式为：

三、AHP-GRAY模型构建

制约生鲜电子商务客户体验的因素主要来自于消费者本身的购物需求，企业本身的营销模式以及物流配送有关，通过搜集艾瑞咨询的数据，可以将主要的制约因素细分为消费者群体，产品非标准化，优质产品需求，配送时间分散，营销压力，售后服务，物流成本等七个方面。同时根据数据统计的四种策略，运用AHP-GRAY模型进行方案的优先选择分析。

（一） 指标选取

首先需确立AHP模型的层级结构和各个指标。准则层指标通过阅读整理艾瑞咨询《2013-2015年生鲜电子商务研究报告》确立，根据报告中分析的生鲜电子商务的发展情况及制约条件，从该角度出发确立准则层各指标，指标涵盖了来自消费者，企业，物流等方面的因素，指标分别为：

N1：消费者群体，消费者个性化需求意识增强，消费群体分布广泛，高价产品主要针对的事中高端消费群体。

N2：产品非标准化，小农经济，行业标准不完善。

N3：优质产品需求，消费水平和食品安全意识提高，消费者需要更加优质，安全的生鲜食品。

N4：配送分散，消费者分布广泛，增加配送压力。

N5：营销压力，线上线下信息分布不对称，缺乏对客户信息的搜集和分析，无针对性。

N6：售后服务，各行业发展层次不齐，售后服务不完善。

N7：物流成本，产品易损耗，客户地域分布广泛，冷链物流成本高。

目标层因素为提高客户体验的方案，根据报告中对未来生鲜电子商务发展展望的四个角度来确立，分别为：G1：产品角度，G2：配送环节，G3：模式转变，G4：营销方式。从四个角度出发，制定相应的客户体验方案。

G1：产品角度，不断扩展商品种类，包括国内商品和国外商品，实现商品种类覆盖，使消费者都能购买到世界各地的生鲜商品。加强质量认证，改善产品的非标准化现状，如有机认证、产地认证等，保证产品质量。

G2：配送环节，物流及冷链系统建设，包括第三方冷链物流的合作以及自身冷链物流系统的建设，降低成本，投稿送货效率，确保满足客户的需求；与线下实体店建立合作关系，打造O2O模式，提高配送效率和灵活性，在最短时间内将产品送达客户，降低产品损耗。

G3：模式转变，由供给推动型向需求推动型转变，是的客户的选择更加灵活方便，加大宣传力度，扩展移动端业务，提高客户服务质量，并根据消费者线上订单需求决定进货量，降低库存和损耗。

G4：营销方式，树立和提升品牌知名度，增加对移动客户端营销的投入，利用当前的大数据环境和数据分析工具实时分析客户信息，深入了解客户需求，并一次提供相应的商品和服务，实现一对一精准营销和个性化服务；在品牌已经具有知名度后继续专注市场的深入宣传，做好口碑宣传，提高用户粘性。

（二）建立模型

建立层次结构模型。生鲜电子商务客户体验优化策略作为目标层，七个因素作为准则层，根据报告中提出的四个方面的策略作为方案层。模型层次结构图如图1所示：

图1 AHP层次结构模型图

通过请多位电子商务老师打分的方法，综合打分结果，确定准则层中影响因素对目标层的权重系数，打分结果各准则层权重系数计算结果见表1。

表1 准则影响因素判断矩阵及对目标层的权重系数

注：一致性检验结果：λmax=7.562 0；CI=1；CR=0.068 9<1

计算结果显示制约生鲜电子商务客户体验各因素的权重值（从大到小）依次为：营销压力（0.215 6）、消费者群体（0.205 6）、物流成本（0.202 3）、售后服务（0.145 8）、配送分散（0.118 7）、产品非标准化（0.061 6）、优质产品需求（0.050 4），由此可以看出，影响客户体验的因素最主要还是来自消费者的多样化需求，营销的压力以及物流配送方面。

确定四种方案在七个影响因素指标下的影响程度排序，并计算七项影响因素指标的各自的权重系数，见表2。

表2 方案层在消费者群体中的权重系数

构建因素特征矩阵和待检模式向量，制约生鲜电子商务客户体验的因素共有7个，优化策略共有4个，求出因素特征矩阵：

由影响因素构成的待检模式向量如下：XΠ=（e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7）=（0.205 6，0.061 6，0.050 4，0.118 7，0.215 6，0.145 8，0.202 3）

计算关联度。以待检模式向量为母因素，并且以Tki=（I=1,2,3,4）为子因素，对{Xn}进行初始化：

=（1,0.299 6,0.245 1,0.577 3,1.048 6,0.709 1,0.983 9）

求差序列：

Δrki（k）=|XΠ（K）-Tki（k）|i=1,2,3,4k=1,2,3,4,5,6,7

求两级最大值和最小值，计算关联系数：

Δmax=max max|Kn（k）-Tki（k）|=0.923 5

Δmin=min min|Kn-Tki（k）|=0.006 1ρ=0.5

求得的关联系数如下：

关联度计算结果：

表3 关联度

（三） 结果分析

由最终的计算结果来看，在所列出的四个方面的客户体验优化策略中，配送环节的关联度是最大的，为0.627 0，也就是说，生鲜电子商务的客户体验的提高重在加强物流建设，提高物流配送效率，使客户在最短时间内收到商品。其次，营销方式的关联度为0.592 6，在加强物流体系建设的同时，在大数据环境下，搜集数据，分析数据，实现客户的一对一精准营销是优化客户体验的重要条件。产品角度的关联度为0.524 8，模式转变的关联度是0.516 7。因此，在加强客户体验的过程中，应该将重点放在物流建设以和个性化精准营销上，在保证优质的配送服务的同时，加强客户线上线下沟通交流，搜集客户数据，了解客户需求，实现精准营销。

四、结论

通过对个各制约因素进行了层次分析法分析，营销压力、消费者群体、物流成本权重较大，分别为0.215 6、0.205 6、0.202 3，表明生鲜电子商务的客户群体分散，客户信任度缺乏，信息不对称以及物流成本高等问题亟需改善。增加移动端的投入和发展，扩大客户群体，掌握客户需求信息，及时准确进行商品推送，从而维持良好的客户关系。

通过灰色关联法的分析，对于改善客户体验的四个发展策略的优化上，配送环节的关联度最大为0.627 0，生鲜电子商务应该首先把客户体验的重点放在物流体系的建设和完善上，结合实际情况来看，消费者对于配送服务的担忧是生鲜电子商务客户体验的最大制约因素，因而首先要从配送环节入手，特别是物流各环节之间的粘合性的改善，改善配送服务质量，提高消费者满意度。

营销方式的关联度为0.592 6，在大数据环境下，个性化需求的趋势越来越明显，对信息搜集和数据处理分类实现精准营销，是生鲜电子商务的发展趋势。此外，改善客户体验也需要保证产品的标准化以及O2O模式的转变，提高服务质量，增加客户满意度。

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FreshE-commerceCustomerExperienceOptimizationStrategyBasedonAHP-GRAYModel

LILingling,DUANRuonan

（SchoolofEconomicandManagement,AnhuiUniversityofScienceandTechnology,HuainanAnhui232001）

Consumers are the main body of fresh consumer e-commerce market. High-quality customer experience is the core of the development of fresh electronic commerce. However, many factors such as logistics distribution, marketing model and the enterprise still restrict the improvement of customer experience. Through collecting the related materials and data of the fresh e-commerce development, this paper analyzes the factors and strategies that restrict customer experience. We combine the analytic hierarchy process （AHP） and correlation analysis method （GRAY） to analyze the weight of the restricting factors, to calculate the correlation of the development strategies, and to determine the importance of the strategies, Result shows that the marketing pressure, consumer groups and logistics cost are significant. The correlation of the distribution is up to 0.627 0. Fresh e-commerce should focus the customer experience on the construction and improvement of logistics system. Meanwhile, it should enhance the information gathering and data processing to achieve precision Marketing.

Fresh; E-commerce; Customer experience; AHP; Gray correlation method

2016-12-13

李玲玲（1989-），女，安徽利辛县人，研究生，研究方向为项目成本分析,电话：15155414318。

F724.6;F224

A

1671-4733（2017）01-0059-05

10.3969/j.issn.1671-4733.2017.01.019