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基于ISM-MICMAC的生鲜物流服务质量影响因素

2022-11-05徐文平

物流技术 2022年10期
关键词:依赖性驱动力保鲜

徐文平,张 媛

(武汉科技大学,湖北 武汉 430000)

0 引言

在大数据和互联网的背景下,生鲜电商通过提供更具多样性的产品种类、订单准确性、免费配送、折扣、灵活的交货时间、方便的退货和换货流程而快速发展起来[1]。服务质量的提升有利于企业提升竞争力,从而满足市场需求,特别是客户的期望。服务水平的高低直接影响顾客能否获得高质量的、及时性的产品,进一步会影响到顾客满意度。同时,随着市场竞争的日趋激烈,越来越多的企业通过提升服务来进行竞争[2]。因此,本文研究的重点是生鲜物流的服务质量,这是生鲜电商发展的基础。

由于生鲜产品具有易腐性、保质期短、难保鲜的特征,在生鲜产品的运输、储存、流通加工、装卸搬运、信息处理的过程中存在着种种不确定性,对生鲜物流的服务管理提出了更严格的要求[3]。目前关于生鲜物流服务质量的研究主要基于以下几方面:一方面是基于顾客视角。主要研究生鲜物流服务质量对客户满意度、复购意愿、情感的影响,以及基于客户视角的物流路径优化等。魏庆豪[4]从客户满意度出发,建立协同配送优化模型,为冷链物流企业的配送路径优化方案选择提供了可参考的方案。李寅光[5]运用灰色模型,研究了一种新的生鲜物流客户满意度的评价方法。林明辉[6]使用结构方程模型,从时效性、经济性等五个维度研究了生鲜物流服务质量对客户复购意愿的影响。另一方面是对生鲜物流自身体系以及与供应链之间关系的研究。邱洪全[7]使用结构方程模型进行假设验证,从双渠道供应链系统协同创新的角度出发研究了物流服务绩效。倪卫红[8]将区块链技术与生鲜农产品冷链物流结合起来,对生鲜供应链整合优化,有利于推动生鲜冷链物流进入数字化时代。

本文从顾客的视角出发,将京东平台的生鲜物流在线评论与SERVQUAL模型、LSQ模型结合起来,建立了新的生鲜物流服务质量影响因素体系。运用ISM-MICMAC模型对影响因素划分层次结构,进行归类分析,并提出了针对性的对策建议,为企业提升生鲜物流服务质量提供了新思路。

1 指标体系构建

本文使用八爪鱼爬虫软件,选取京东平台的五家销量较高的生鲜店铺,在店铺中爬取海鲜、生肉、火锅丸料等商品的在线评论。初步获得的各店铺的评论数量信息见表1。

表1 采集信息表

初步获得的数据包括会员、级别、评价星级、评价内容等,根据本文的研究需求,只留下评价内容这一列,然后对文本进行数据清洗,主要步骤如下:第一步,删除评论内容完全一样的重复文本;第二步:使用Excel中的“LEN”函数,去除3个字段以内的评论;第三步:使用Excel中的筛选功能,选择包含“物流”“包装”“配送”“速度”“冷链”“送货”“快递小哥”“物流服务”等的评论;第四步:人工删除评论中对物流方面较为相似的文本,如“物流速度很快”与“物流极快”,删除“物流极快”。最终共留下2 978条与物流相关的有效评论。在对评论文本进行清洗后,本文借助ROST ContentMining软件对文本进行分词和词频处理。然后对分词结果进行词频分析,词频大于35的词语统计结果见表2。

表2 物流词频统计表

然后将SERVQUAL模型、LSQ模型以及在线评论结合起来,建立生鲜物流服务质量影响因素指标体系。SERVQUAL模型是由Parasuraman等学者提出的评价服务质量的量表,共包括22个因素,这些因素分为5个维度:移情性、可靠性、响应性、保证性、可感知性[9]。LSQ模型是Mentzer等学者结合SERVQUAL模型提出的物流服务质量领域的量表,从顾客角度出发,按顾客营销服务和实体配送服务两个方面,制定了货品精确率、时间性、货物完好度等9个指标[10]。结合相关文献和在线评论的关键词,本文选取有形性、时间性、可靠性、保证性、移情性、灵活性六个维度,以及现代化的供应链、充分的保鲜设施、发货时间、运输时间等18个指标。具体的生鲜物流服务质量指标体系见表3。

表3 生鲜物流服务质量指标体系构建

2 基于ISM-MICMAC的生鲜物流服务质量影响因素模型构建

解释结构模型(Interpretive Structural Modeling,ISM)是一种对特定对象之间的相互作用关系进行分级的方法,通过计算将关系复杂的系统构造出层次分明的多层递阶结构模型。解释结构模型适用于解决结构不清晰、因素之间关系复杂的问题。通过ISM确定因素之间的递阶结构后,使用交叉影响矩阵相乘分类法(MICMAC)确定模型的依赖性和推动力,识别出驱动不同系统的关键因素,从而提出更具针对性的关于提高生鲜物流服务质量的建议[11]。

2.1 基于ISM的服务质量影响因素模型构建

首先通过ISM方法对18个影响因素之间的关系进行运算,得出递阶结构模型。ISM方法的具体步骤如下:

(1)确定服务质量影响因素间的关系。生鲜物流服务质量的影响因素已从S1到S18进行编号,本文通过成立专家小组的方式对各因素间的逻辑关系进行反复讨论,最终建立了生鲜物流服务质量影响因素的有向图。专家小组由五名从事生鲜物流相关研究的教授等科研人员组成。根据相关理论和专家讨论的结果所建立的有向图如图1所示。

图1 生鲜物流服务质量的影响因素关系有向图

(2)建立生鲜物流服务质量影响因素的邻接矩阵。从有向图可以确定18个影响因素之间的关系,其中,如果Si对Sj有影响,则元素Sij的值为1;如果Si对Sj无影响,则元素Sij的值为0。根据各影响因素间的逻辑关系可以得出18×18的邻接矩阵A,见表4。

表4 生鲜物流服务质量影响因素的邻接矩阵

(3)计算最终的可达矩阵M。通过式(1)可以计算出生鲜物流服务质量影响因素的可达矩阵,计算出的结果见表5。

表5 生鲜物流服务质量影响因素的可达矩阵

式(1)中,A为邻接矩阵,I为单位矩阵,n为自然数。

(4)通过可达矩阵对生鲜物流服务质量影响因素进行区域划分。计算出可达集R(Si)、先行集Q(Si)和共同集T(Si),并在此基础上进行层次分解。可达集R(Si)表示被Si所影响的所有因素的集合,先行集表示影响Si的所有因素的集合。其中,T(Si)=R(Si)⋂Q(Si)。层次划分的结果见表6。

表6 层次划分结果

(5)根据层次划分结果构建生鲜物流服务质量影响因素的递阶结构模型,如图2所示。

图2 递阶结构模型

2.2 基于MICMAC的归类分析

通过ISM方法对生鲜物流服务质量影响因素进行运算分析后,使用MICMAC方法计算依赖性和驱动力。依赖性和驱动力均通过最终的可达矩阵计算所得,见表7。其中,依赖性是通过对可达矩阵的列求和,驱动力是通过对可达矩阵的行求和[12]。

表7 影响因素的依赖性和驱动力

绘制驱动力-依赖性坐标轴,如图3所示。其中纵轴表示影响因素的驱动力,横轴表示影响因素的依赖性。根据计算所得到的依赖性和驱动力,可以将生鲜物流服务质量影响因素分为四个区域:自治簇、依赖簇、联系簇和独立簇。属于自治簇区域的影响因素在驱动力和依赖力上都很弱,与其他因素的联系较少。落在依赖簇区域的影响因素在驱动力上较弱,在依赖性方面较强。属于联系簇的影响因素具有很强的驱动力和依赖力,这些因素的变动很容易影响其他因素并产生反馈效应,因此这些因素是不稳定的。属于独立簇的影响因素在驱动力上很强,在依赖力上很弱[13]。

图3 影响因素的驱动力-依赖性归类分析图

从图3可以看出,大部分的影响因素集中在自治簇,包括S4、S5、S6、S9、S10、S11、S13、S15、S17、S18这十个因素。说明这些因素在驱动力和依赖力上都很弱,虽然与其他因素之间的联系很少,但可能对系统的作用较强。属于依赖簇的影响因素有4个,分别是S1、S3、S8、S16,这些影响因素对其他影响因素的依赖性较强。因此在生鲜物流服务质量管理的过程中,应该对这些因素进行实时监测,从而了解深层次影响因素的情况。属于独立簇的因素有4个,分别是S2、S7、S12、S14,这4个因素在系统中的驱动力很强,依赖性较弱,是影响生鲜物流服务质量的关键性因素。没有变量处于联系簇的区域,说明本文所选的18个因素都比较稳定。

3 结论及对策

3.1 结论

本文通过SERVQUAL模型、LSQ模型等相关理论以及在线评论的文本信息,建立了生鲜物流的影响因素指标体系。运用ISM和MICMAC进行分析,确定了影响生鲜物流服务质量的关键因素和相互影响的情况,从而得出以下结论:

(1)影响生鲜物流服务质量的6类18个影响因素主要分为5个层次,从下到上层层递进影响。“充分的保鲜设施”是底层影响因素,可以通过直接或层级递进去影响其他因素。生鲜产品的易腐性、鲜活性等特点,使它从发货地到接收地的新鲜程度随着时间的推移降低,而保鲜设施会降低生鲜的变质程度,从而更好地满足客户的期望,提高服务质量。“现代化的供应链”和“公司能够提供满足客户需求的服务”是顶层影响因素,直接影响生鲜物流的服务质量,也是整个系统最终要实现的目标。生鲜物流如果要实现建设现代化的供应链和提供满足客户需求的服务,首先得解决底层和中间层的要素。比如完善保鲜设施(S2)以减少货损(S7),这样有利于给客户留下可靠的总体印象(S6),从而有利于塑造可靠的公司形象(S8),最终能更好地提供满足客户需求的服务(S16)。中间层的影响因素包括订单反应时间、运输时间、灵活的送达时间、及时准确地履行物流承诺等,是间接影响因素,通过解决底层影响因素传递给直接影响因素(顶层影响因素)。因此在进行生鲜物流服务质量管理的过程中,也需要关注这些因素,透析生鲜物流服务质量的影响路径。

(2)结合MICMAC进行分析,充分的保鲜设施(S2)、货损(S7)、包装完整程度(S12)、货物完整程度(S14)属于独立簇,驱动力强依赖性弱,是影响生鲜物流服务质量的关键因素。其中,底层因素充分的保鲜设施(S2)驱动力最强,需要重点关注,是影响生鲜物流服务质量的深层核心因素。顶层影响因素现代化的供应链(S1)、公司能够提供满足客户需求的服务(S16)以及中层影响因素可靠的物流公司形象(S8)属于依赖簇,具有较强的依赖性。其中公司能够提供满足客户需求的服务(S16)依赖性最强,它会受运输时间(S4)、可靠的物流公司形象(S8)、及时准确地履行物流承诺(S9)等7个因素的影响。二、三、四层的大部分因素都属于自治簇,其中灵活的送达时间(S5)和工作人员在特殊情况下能灵活反应(S18)的驱动力较强,它们的变动可能会对其他因素产生较大的影响。

3.2 对策

首先,完善基础设施建设,使用先进的生鲜物流保鲜设施。推动物流信息化,将订单处理、产品调度、包装、发货等环节采用信息技术进行整合,从而加快订单响应速度,及时准确地履行物流承诺。仓库的保鲜配置要符合生鲜产品的需求,注意控制湿度和温度,保证冷库的专业化、自动化。在物流运输过程中采用冰袋、泡沫箱等可以保温的包装,使用冷藏车、冷藏箱等冷链物流装置,信息化地监控管理冷链物流配送。在“最后一公里”的物流配送中,采用冷链物流配送,确保客户购买到新鲜高品质的生鲜产品[14]。充分的保鲜设施也是风险发生时订单被更灵活地处理的保障。

其次,加强对工作人员的培训,强化服务意识。物流工作人员在服务过程中会和顾客直接接触,因此工作人员的沟通显得十分重要。在沟通过程中,建立良好的人际关系,让顾客感受到温暖和舒适,可以提升顾客的消费满意度。在招聘工作人员时,除了考察其专业水平外,也需要重视亲和力、沟通能力、表达能力等方面的特质。加强对员工的培训,提升员工的专业化水平以及沟通能力,从而能更快速准确地满足客户的需求。

最后,建设现代化的供应链系统。提高冷链运输率,保证产品质量。提高物流信息水平,对货物产品配送进行实时监控,全面实现资源共享。利用物联网技术和大数据,使得顾客可以更准确、及时地了解物流信息。发展自营物流体系,减少流通环节,使得服务更加灵活化。并加强和第三方物流企业的合作,实现共享资源,从而提供更加多样化的服务。

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