基于因子分析法的新零售用户体验影响因素研究

摘要：粤港澳大湾区规划提出要深入推进供给侧结构性改革，这给新零售带来一次全新的升级机遇与挑战，与此同时，同城配服务也伴随新的改革与创新，因为最后一公里的物流服务直接决定新零售创新消费新模式是否能被消费者認可的关键环节。为此本文将运用因子分析法对惠州地区新零售用户体验提升影响因素进行分析，探寻新零售与同城配之间的联动机制，为新零售的创新商业模式和同城配业务的价值提升提供理论指导和实践意义，提升惠州市在大湾区建设整体目标的达成力度。

关键词：新零售用户体验，因子分析法，同城配送

粤港澳大湾区规划提出要深入推进供给侧结构性改革，加快培育发展新动能、实现创新驱动发展，为我国经济创新力和竞争力不断增强提供支撑。供给侧结构性改革对于制造型企业提出不断创新更能满足消费需求的产品要求，同时传统的零售企业一定需要借助互联网、物联网等手段创新消费新模式，这给新零售带来一次全新的升级机遇与挑战，与此同时同城配服务也伴随新的改革与创新，因为最后一公里的物流服务直接决定新零售创新消费新模式是否能被消费者认可的关键环节。作为现代物流服务的新产品——同城配的发展，就需要与新零售的创新发展联动起来，这样不仅提升消费者在新零售模式下的消费体验愉悦感，也能增强现代物流服务的服务效率与服务价值，从而进一步促进物流服务的创新发展。

惠州市位处于粤港澳大湾区东部地区，是湾区中的东部门户城市，具有引领和辐射粤东地区发展的作用。近年来，惠州市经济发展已经位列珠三角第一梯队，但是在流通贸易领域，还没有完全激发出市场潜力，2019年惠州市政府工作报告中指出要在打造珠江东岸新增长极、粤港澳大湾区高质量发展重要地区和国内一流城市的新征程上迈出坚实步伐。积极探索建设电子信息及化工产品交易平台，大力发展现代物流、供应链服务等现代服务业的发展。目前所有经济发展都是基于绿色低碳的角度来思考，为此本文将运用因子分析法分析新零售用户体验提升影响因素，探寻新零售与同城配之间的联动机制，为新零售的创新商业模式和同城配业务的价值提升提供理论指导和实践意义，提升惠州市在湾区建设整体目标的达成力度。

一、关于新零售与同城配的研究

1. 关于新零售运营与客户体验的研究

这方面的研究并不多，比较典型的是张波等人指出新零售三种运营模式：线上线下与物流结合、实现消费场景化、打造全渠道产业生态链，并可以通过AR+购物、IP+推广、物流升级、大数据推动等策略来构建消费者体验。

2. 关于同城配的研究

同城配送是比较早出现的概念，因此对于该方面的研究十分多，研究主要集中在同城配送的车辆优化和车辆调度问题上。 胡振威根据共享经济下同城配送领域出现的新特征，分别建立以客户满意度最大配送在途时间最少的双目标调度模型，以及一定客户满意度约束的单目标调度模型。陈中龙建立共同配送的模型，设计配送的路径优化算法。

3. 关于新零售与物流融合的研究

在国内，张睿阐明了物流与新零售融合的关键因素，并提出了具体的对策。唐甜甜和胡培提出了线上线下+物流融合对新零售发展的对策与建议：第一，整合零售渠道，转变经营模式;第二，实现柔性化生产;第三，创新物流协同发展模式。在国外，Kristina and Andreja指出，IT技术是生鲜销售的一次革命，有效将IT技术应用于连锁超市的生鲜销售，将会打破生鲜储存、配送等方面的瓶颈，使销售和配送效率更高，并有利于改善甚至重塑消费者生鲜消费的体验。

综上，即使新零售是比较前沿的概念，但国内外关于新零售与物流的研究已经获得可喜成果，并把成果应用于实践当中。本文在现有成果基础上，落脚于新零售和物流的其中一个领域——同城配送，分析双方之间的联动关系。

二、因子分析理论基础

因子分析法实质上是将大部分数据简化，从而突出几个较为重要、影响力较大的因子。简单来看，它起到的是降维的作用。它的优点是可以同时研究上百个指标和数据，然后提取几个独立且未知的因子，并使提取指标的大部分信息及特征都集中于这几个因子上，这样更有利于我们观察、分析和研究。通过因子处理，我们所研究的指标并不会丧失特征和信息，相反，大部分的特征及信息都集中于这几个主要因子上，主因子承载着选取指标的主要特征和信息，由此大大减少了所要分析的数据量。我们一般认为提取主因子的累计方差贡献率达到80%以上，就能够说明提取的因子能够反映研究对象大部分特征和信息。

因子分析法的步骤如下。

1.数据标准化处理。对原始数据进行无量纲处理，由此来消除结果的不稳定性，最后得到所需要的无单位限制的因子矩阵;

2.因子载荷矩阵。因子分析的重中之重是因子载荷矩阵，因子载荷矩阵的方法有很多，有主成分分析法、最小二乘法和最大似然估计法等;

3.因子旋转。如果最后得到的因子载荷矩阵不能进行说明，应该对其进行旋转，使得结果清晰;

4.计算因子得分。最后得到线性关系和因变量结果，由此可以构造因子得分函数，并计算出公因子得分、得分排名。

三、将因子分析法应用于新零售用户体验影响因素分析

本项目针对粤港澳大湾区东部地区惠州的7个县区（含2个经济开发区）即惠城区、惠阳区、惠东县、博罗县、龙门县、大亚湾区、仲凯高新区的用户，通过线上和线下两种方式进行问卷调查获取相关数据， 主要涉及新零售用户体验影响因素调查。本次调查共发放问卷500份，筛选有效问卷465份，问卷有效回收率为93%。其中男性受访者占40.21%，女性受访者占59.79%。

第一，指标的初步选取。初步选取构建了一级指标4个和二级指标26个，如表：

第二， 数据处理。本文利用 SPSS 统计软件，采用Cronbach’salpha 信度系数分析法对其进行信度分析，并使用因子分析法（KMO 检验和巴特利特球度检验）进行效度分析，最终得到的KMO的值为0.887，大于0.8，说明变量效度很高，巴特利特球度检验结果为0.006，小于0.05，检验结果达标。

第三， 提取公因子。根据标准化数据，利用 SPSS 软件对消费者体验因素的指标数据进行因子分析，采用主成分分析提取方法，得到3个成分的初始特征值都大于 1，他们的方差百分比分别为 48.321%，25.843%，12.633%，累積方差贡献率为86.797%，表明数据损失较少，可以很好的解释原始数据，可以进行下一步的分析。

第四，经最大方差法旋转后的成分矩阵见表 3。

旋转后的成分矩阵表得出商品周转率X6、商品满意度X3、商家服务X7、个性化定制X1、商品品种X4、价格满意X5这些指标在公因子1有较大载荷;物流时效性20、物流便利性22、物流经济性19、物流安全性18这些指标在公因子2有较大载荷;而信息安全性10、购物体验25、支付便利性8、购物高效连贯15、支付安全性9、消费者权益保护12这些指标则在公因子3有较大载荷。

根据3个公因子的方差贡献率权重可得到综合评价模型F=（48.321% F1 +25.843%F2+12.633%F3）/86.797%。然后，通过将数据带入模型公式得到各因子得分、综合得分及排名情况如下表：

四、结果分析

1.用户对商品本身关注最多，其次是物流服务，最后是渠道及支付的便利。说明在互联网时代，用户对商品的选择非常自由，可选择性非常大，用户可以精准选择自己的商品，并关注商品质量。对于越来越多的用户对于即时拥有的心理，所以对物流服务的时效也是有很大的呼声，且各商家对物流服务也有空前的重视度。相对以往几年对于支付安全支付便利性，当下用户对支付的安全性和便利性表现的比较放心，可能由于当前互联网支付终端的普及及规范等原因。对于渠道的便利性用户还没有非常敏感，处于较传统的消费观念，这与当地经济发展水平、新零售企业在全渠道方面的选择性有很大关系，这同时说明惠州地区新零售企业在线上线下全渠道的经营模式还有很大的提升空间。

2.研究表明新零售用户对物流服务的需求体验是物流时效性>物流便利性>物流经济性>物流安全性，说明当下物流服务尤其是同城配送这种对物流时效性提出了更高的要求，无论是新零售企业还是物流服务企业本身也在对时效性提出更高承诺，比如京东商城的次日达，City Ex- press 同城配送业务主打四小时达，顺丰也提出来“同城即时达”服务产品，希望提供两小时达的闪送服务等，更有以餐饮外卖配送市场为主的达达也是提供两小时送达服务。

五、消费者体验提升的建议

新零售模式通过数字化技术将“人、货、场”在 空间和时间上延伸，实现实体虚拟相结合，线上线下相结合。在全场景下，消费不再受地域、时间、店面的限制，企业不再受库存、资金、信息的限制。全场景化的新零售打破传统，给予消费者一个全新的体验，让支付也不再受客观条件的限制。

1. 优化供应链，提供优质商品

传统零售业追求利润的最大化，新零售模式下，商家应不仅注重商品的价格，还要注重商品的品质与质量。以客户需求为导向，针对不同的商品种类，利用大数据、互联网等技术，分析选择最优供应链，挑选出最优质商品，以此保证商品的质量与品质。

2.充分融合线上与线下更新零售方式

企业要根据销售商品的性质，选择合适的线上线下多种零售方式，满足不同消费者的消费需求。比如线上购物、线下看货和线上下单、线下取货等方式，同时要保证线上线下商品的品质与售后服务一致，价格与促销等信息一致，线上与线下消费的商品只存在消费渠道的差别，以此让消费者感受到无差别购物服务，提高消费者体验。

3.使用人工+智能优化分配计划提高配送时效并降低配送成本

当前环境下，无论是全人工还是全智能都不是最优的方案，新零售企业通过扩大配送范围，或者增大线下门店的密度，在大数据、人工智能等技术的基础上，可以考虑人工+智能的方案，精确匹配订单的完成与配送可以在提高效率的同时降低成本。

4.提前做配送路径规划，提高共同配送效率

无论是自建物流还是外包物流，可以考虑固定时间窗订单与即时订单的优化整合，比如按用户下单时间将订单的类型分为两类：第一类是配送日之前下单，要求配送日进行配送的订单;第二类是配送日当天下单，要求当天配送的订单。做配送路径规划的时候，规划人员只知道配送日之前订单的情况，当日订单需要当其产生的时候才能知道它的信息。所以每天开始的时候规划人员只规划第一类订单配送路线，之后有第二类订单产生的时候，再在原有的配送方案的基础上，进行配送路径的调整优化，以满足第二类订单的配送，这样可以提高共同配送效率。

5.政策引导，提倡低碳物流，节约成本

开展绿色货运配送示范创建、推广新能源货车，是落实国家碳达峰碳中和部署的重要举措，也是推动城市货运配送绿色高效发展、促进物流业降本增效的有效抓手。企业始终追求低成本运营，在低成本运营的同时能低碳环保是全社会的期望，但新能源货车的大规模通行，有赖于政策的引导与推行。

参考文献：

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[5]朱家明，孙榕.基于因子-聚类分析对地区经济发展动力水平的综合评价，[J].廊坊师范学院学报（自然科学版）2021年3月。

[6]王俊杰.新零售业态下物流配送模式探析，[J].中国物流与采购，2021年第1期。

[7]李梦瑶等.基于因子分析的“一带一路”沿线地区交通运输能力的研究，[J].商业经济，2021年第7期。

作者简介：杨文芳（1983.9）女，汉族，福建古田人，硕士，副教授。研究领域：仓储配送、物流与供应链等。

基金项目：广东省普通高校特色创新类项目（哲学社会科学）《低碳背景下粤港澳大湾区东部地区新零售与同城配联动机制研究》，（课题编号：2019GWTSCX099）课题阶段性成果之一，主持人：杨文芳。