论文部分内容阅读
摘 要:实体零售业的经营在信息化时代受到冲击,而出现逆势增长的便利店却让人耳目一新。究其原因是电子商务和移动互联技术的蓬勃发展,极大地推动了便利店所进行的商品组合和服务创新,迎合了广大消费者的需求和偏好。首先从新零售业态这一概念出发,抓住新零售业态形成的三大要素,即线上销售+线下服务+物流整合,介绍了新零售业态的主要特点和作用机理,并对新零售环境下便利店的竞争模型进行了分析。其次,用大数据挖掘中的POI点对传统便利店现状和问题进行分析,运用迭代重心法对西安市雁塔区的便利店进行选址,最终确定了理论重心点,位于雁塔区小寨路街道吉祥路的长海大厦附近。此外,就新零售下便利店发展重点提出了解决对策,有助于未来新零售给人们的生活带来更多便利。
关键词:物流管理;新零售;便利店选址;迭代重心法;销售水平
中图分类号:F 724 文献标识码:A 文章编号:1672-7312(2021)05-0561-07
Location of Convenience Stores around Colleges and
Universities
Under the New Retail Format
DI Hongxi,LIU Yangxin,GE Wenmiao
(School of Management,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China)
Abstract:The operation of physical retail industry has been impacted in the information age,while the convenience stores with contrarian growth are refreshing.The reason is that the vigorous development of e-commerce and mobile Internet technology has greatly promoted the commodity combination and service innovation of convenience stores,and caters to the needs and preferences of consumers.Firstly,starting from the concept of new retail format,this paper,from the three elements of the formation of new retail format,namely online sales + offline service + logistics integration,introduces the main characteristics and mechanism of the new retail format,and analyzes the competition model of convenience stores under the new retail environment.Secondly,the POI points in big data mining are used to analyze the current situation and problems of traditional convenience stores,and the iterative center of gravity method is used to select the location of convenience stores in Yanta District of Xi’an.Finally,the theoretical center of gravity is determined,which is located near Changhai building,Jixiang Road,Xiaozhai Road,Yanta District.This paper puts forward some suggestions on the development of convenience stores under the new retail in order to bring more convenience to people’s life in the future.
Key words:logistics management;new retail;convenience store site selection;iterative barycenter method;sales level
0 引言
創新是引领发展的第一动力,是商业发展永恒的主题。不断提高服务质量、创新与可持续发展要素相关的业务模型是企业保持竞争优势的必然要求[1]。而新零售作为一种创新型销售模式,就是企业依托互联网,利用大数据、云计算、人工智能等技术手段并运用心理学知识,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,实现线上服务、线下体验以及新物流的深度融合[2]。
在我国零售业转型的大背景下,新零售开始得到各方的重视,不同学者也对其有着不同的看法。例如,王轩等认为新零售是线下和线上相融合的一种新型销售模式,其发展主要面临以下3个主要问题:线下门店的建设、竞争环境下的价格以及消费者识别难度[3]。孙宇等认为传统零售为与线上电子商务竞争,正在实施线上销售与实体店相结合的新零售模式,这可能会改变零售商品从制造商到终端消费者的渠道、运输方式和物流成本,在此背景下,实体零售商有必要搬迁其购物中心,以实现利润最大化[4]。周荣森通过系统地梳理、提炼中国电商演变发展趋势及其演进机理,明确提出全渠道零售模式是一种高级形态的零售业态,因此也是线下与线上零售商组织共同的战略创新方向,但为此需要新兴的“电商”与传统的“店商”组织及其企业家做出相应的战略安排[5]。 同时,便利店作为市场发展空间巨大、竞争力超强的新型零售业态之一,尤其是连锁经营的便利店,更成为零售业中极具规模效应和竞争力的主要业态。随着居民经济水平的提升及生活节奏的加快,人们对便利店的需求及依赖加强,便利店合理布局及选址更加受到人们的关注[6]。有学者认为“不管零售企业的产品、销售或客户服务有多好,它还必须面对3个关键问题:位置、位置和位置”[7]。因此,便利店的选址十分重要。
合适的位置不仅可以提高商店顾客的数量,而且可以提高销售水平,这是商店运营成败的关键[8]。分析便利店选址时,要先建立设施选址模型。设施选址模型是物流环境中离散选择问题的一部分,它试图通过确定一个设施的具体位置来提供特定的服务[9]。
最后,就新零售下便利店发展重点提出了解决建议,以期未来新零售给人们的生活带来更多便利。
1 新零售业态下的便利店
1.1 新零售的概念
“新零售”可理解为互联网将会辐射于生活消费的各个方面,引导实体商业、物流与线上平台的深度整合,从而衍化成为一种更重视用户全维度体验的新型运营模式,即“线上销售+线下服务+物流整合”[10]。
1.2 新零售的特点
1.2.1 以消费者为基石
新零售的出发点就是以消费者为基石,重新认识新时代的消费者,企业需要通过探索消费者的需求,定制消费者想要的产品,甚至让消费者参与到产品生产、销售的过程,实现消费者购物体验提升的最终目的。借助现代的技术手段能对消费行为数据、消费偏好进行分析,从而达到精准营销,进而为企业的设计、生产、销售全方面提供支持[11]。
1.2.2 以数字化为依托
当前背景下的新零售,要改变传统零售的弊端,同时使网络零售结合线下零售的优势。通过数字化将线下的行为和场景应用到线上,又将线下人流转化为线上流量,实现线上线下一体化发展。并通过大数据实现精准营销、云计算打造数据管理平台、人工智能优化推荐系统、物联网提高物流运行效率等措施优化新型业态的选址,精准定位服务人群,充分挖掘消费者需求。
1.2.3 以智能化为媒介
新零售以智能化为媒介,增加不同维度的零售数据类型。线下门店通过商品的智能化供应、补给、匹配,促进了消费者与商家的互动,有益于购物数据和购物偏好的快速匹配和统计。通过购物环节的智能设施和智能化操作,将线上消费与线下消费流线分离,提高了购物效率,解决了传统线下门店购物的时间限制,能为消费者提供全时段、全方位的服务,增加了用户的便捷性。同时,自建或第三方物流的智能配送系统,能缩短配送周期,提高货物周转率,提高新零售的服务效率。智能化的物流不仅是基础的运输、仓储、流通加工等功能,更是对于全供应链的增值服务,即在大数据驱动下整合供应链,实现物流配送的智能化,节约物流成本,减少库存量并增加产品销量。
1.2.4 线上线下全渠道融合
新零售不是用“电商”取代“店商”或是“店商”取代“电商”,而是将传统的“店商”与新兴的“电商”结合起来,各取所长,深度契合,在时间和空间上实现资源的最优配置。新型业态的零售商一方面为消费者提供多功能的消费场所,一方面保证多渠道的消费场景供应。相较于传统零售到店消费、到店体验、到店自取的缺点,新零售不仅能提供线下服务,还能利用线上平台使消费者随时选购和订阅商品及服务,不仅能实现到店自提还能同城配送、外卖服务。
1.3 新零售的作用机理
新零售与传统零售业最大的區别就是将“货—场—人”重构成为“人—货—场”,是由消费领域逆向牵引生产过程的全新变革,传统零售业在过去一直比较注重“货”的概念,认为具有竞争力的商品是获利的关键,因此是先解决“有什么样的货”再到选择合适的“卖场”再考虑“卖给什么样的人”,而新零售可以借助大数据的优势,先立足于“人需要什么样的货”再考虑与“卖场”和“货物”的联系。这就意味着哪怕消费者前往一个全新的地方购物,互联网早已根据他的喜好和习惯匹配出合适的消费指南。
新零售具体可表现为:①可塑化、智能化、协同化的基础设施;②一体化的全渠道体系;③智能化、便捷化的物流;④数字化的经营管理;⑤以人为本的服务。这些表现形式也带来了各方面改变,对新零售本身、消费者行为和城市空间都产生了影响。
1.4 新零售业态下便利店“波特五力”竞争模型分析
1.4.1 现有企业间竞争
现阶段,在大城市传统连锁超市、零售便利店随处可见,与便利店相比较,连锁超市经营产品种类更多更丰富,且超市经常会搞促销优惠活动,价格方面更实惠。消费者可以随时随地进行购物,但现阶段传统超市经营时间一般在12~16小时,便利店的便利性优势不明显。市场上品牌便利店有多家,如苏宁小店、全家等。综合来说,便利店现有企业之间的竞争分为便利店和传统超市竞争、便利店和其他便利店之间的竞争[12]。
1.4.2 潜在进入者分析
潜在进入者进入便利店市场,主要取决于现阶段便利店的进入障碍和难度。虽然目前便利店市场发展较为成熟,头部企业数量占据市场较大份额,引领作用明显。此外,线上购物平台对实体零售便利店的销售也带来了很大冲击。
1.4.3 替代品威胁分析
消费者在购买商品时,如果有与商品功效相同或相类似的产品,他们会考虑经济成本,即价格优先。随着电商平台的快速发展,物流配送实现了次日达、当日达,越来越多的顾客倾向于通过淘宝、京东、苏宁等电商购买与便利店相同的产品,这导致便利店替代品威胁较大。
1.4.4 供应商议价能力
零售便利店的供应商在市场上处于垄断地位。便利店的替代品较少,加上现阶段便利店自营品牌、自营商品的种类较少,使得便利店对供应商的依赖性较强,这些导致供应商议价空间不大。 1.4.5 购买者议价能力
随着零售便利店的快速扩张,市场上便利店的数量增多,零售便利店竞争比较激烈,这给购买者选择进入便利店提供了机会,处于顾客即是上帝的市场状态。在提供同类同等商品的情况下,消费者会优先选择价格更优惠的便利店,或者同类替代品,购买者的议价能力强。
2 基于迭代重心法的便利店选址
2.1 新零售下便利店选址现状分析
2.1.1 西安市高校分布现状
以西安市高校为例。通过高德地图开放平台上的行政区划查询,就西安市6个区的高校数量情况进行了统计,具体分布如下:碑林区有6所,临潼区有2所,未央区有4所,西安市新城区有1所,雁塔区有12所,长安区有4所。高校最多的是雁塔区和碑林区,且分布比较集中。未央区,长安区高校数量较少,但未央区高校分布相对集中。临潼区和新城区高校数量最少,且分布集中。
2.1.2
基于POI的西安市高校周边便利店分布现状西安成规模连锁经营的便利店有6个品牌,大多是数是本地品牌,包括每一天便利店、唐久便利店、爱得宝便利店、有木有便利店、明喆便利、松林便利连锁。在地图上检索西安市每一天便利店,共229个POI结果;检索唐久便利店,共97个POI结果;检索爱得宝便利店,共62个POI结果;检索有木有便利店,共12个结果;检索明喆便利店,共96个结果;检索松林便利连锁,共67个结果。这几家便利店加起来共有563家,在西安市便利店中占5%。
從2020年中国连锁经营协会发布的“中国城市便利店发展指数”可以看出[13],2019年便利店增长率超过10%的城市占到所调查城市总数的25.0%。其中,西安市的便利店增长率达到了24.6%,是所有城市中发展最快的。
通过便利店POI分布可以发现,西安市便利店数量很大,分布较为密集。学校附近的便利店数量虽然较多,但与学生人数相比,难以满足需求;现有便利店大多数为夫妻店,标准化连锁店较少,从选址到经营到配送再到顾客服务都缺乏科学的管理,具有盲目性;便利店基本为传统型便利店,提供商品品类有限,配送到个人困难。
2.1.3 理论假设
重心法的适用目标为流量交通网络问题,即OD(Origin-Destination),指的是由出发点至目的地的运输流量所形成的物流网络方面的规划[14]。其运行立足于以下假设条件:
1)假设产品配送量与销售额(或居民的消费额)成正比关系。
2)假设每个片区的地价与仓储成本成正比。
3)假设运输成本与运输距离、运输量两者都成正比。
4)假设研究对象区域内的每个次级区域作为一个基本单元。
2.2 基于迭代重心法的便利店选址模型
2.2.1 重心模型及部分假设的适用性分析
根据上文的分析,选择建立单个便利店比较符合便利店和雁塔区的实际情况。而根据重心模型的特点和适用范围[15],正好适用于这种单重心选址研究,因此将选择以重心模型作为选址分析的基本方法。
重心法选址是一种以物流体系重心为依托,以追求物流配送成本最小化为目标的选址决策方法[16]。本文所要寻找的重心是指的所建便利店未来在雁塔区内的各个消费点(高校)的配送重心,这个重心所在的位置也是该便利店在雁塔区建立的理论选址位置。
2.2.2 重心模型的建立及相关变量设定
物理学上认为密度均匀的几何体重心位于其几何中心,那么该便利店未来的门店分布和配送需求重心是否位于西安市雁塔区的地理几何中心上呢?答案是否定的,这种思路完全没有考虑到不同镇街未来的消费点(高校)数量将会存在巨大的差异,由此带来便利店对各个镇街的商品配送量也会存在很大的不同,所以这里的重心还不能单纯考虑雁塔区的地理几何中心,而必须引入不同镇街的消费需求(以社零总额作为替代变量)作为权重来进行分析[17]。建立平面坐标系,并由此建立起相应的重心模型为
x0·∑8i=1qi=∑8i=1xiqi
y0·∑8i=1qi=∑8i=1yiqi
(1)
式中:x0和y0分别为“重心”点的位置在平面坐标系上的横坐标值和纵坐标值,xi和yi分别为镇街i政府所在位置在平面坐标系上的横坐标值和纵坐标值;qi为对空间距离的“权重”,以镇街i的消费需求(社零总额)来作为具体的体现。在上式中,i=1、2、3、4、5、6、7、8,分别代表鱼化寨街道,电子城街道,长延堡街道,大雁塔街道,曲江街道,丈八沟街道,等驾坡街道,小寨路街道。
∑8i=1qi=Q
(2)
式中:Q为雁塔区总的消费需求(社零总额)。
于是可以将(1)式中的两个方程进行简化,并变换为以下形式
x0=∑8i=1xiqi
Q,
y0=∑8i=1yiqi
Q
(3)
由(3)式中的2个方程,代入相关数据,可以分别求出“重心”点的位置在平面坐标系上的横纵坐标值。
3 算例分析
在完成了上述的现状分析,模型构建以后,需要对模型进行计算,得出最终选址地点。以西安市雁塔区为算例分析,算例分析分三步完成,首先是所需数据采集,包括各镇街人口数,社区零售总额,各个镇街经纬度坐标;其次是在地图上选择适当的点为原点,建立坐标系,将经纬度换算成数值,得出初步重心点;最后考虑运输成本最低这个关键因素,迭代求出理论重心点,即便利店实际选址地点。
3.1 所需数据采集
主要指标包括两组数据,即雁塔区总的社零总额、各镇街的社零总额和雁塔区各个镇街政府的位置坐标。其中,雁塔区总的社零总额以及各镇街的社零总额的数据在《西安年鉴2020》[18]中可以查到,见表1。以各镇街的社零总额为基础,除以对应的户籍人口数据127.75万人,可以计算出雁塔区的人均消费水平9.098 7万元。 根据各学校官网发布的2020年毕业生就业年度质量报告和毕业生资源信息表,采集各学院毕业生人数,从而估算得出的各个高校雁塔区的在校学生人数,见表2。
将各街道上所属高校在校人数进行合并,可以得出鱼化寨街道,电子城街道,长延堡街道,大雁塔街道,曲江街道,丈八沟街道,等驾坡街道,小寨路街道八个街道的社区零售总额,见表3。
雁塔区各个街道办事处的地理位置坐标,研究中通过高德地图开放平台POI选点查询工具,以输入框输入点击查询的方式逐一获取,结果见表4。
3.2 平面坐标系的建立
获取雁塔区各个镇街的经纬度地理坐标后,即可建立起平面坐标系,见表5。
为了更加清晰地计算和展示出“重心”点和各个镇街之间的空间关系,根据雁塔区各镇街经纬度坐标的跨度大小,研究中拟以东经109.000 00°、北纬34.200 00°作为平面坐标系的坐标原点,于是可以将上述雁塔区各街道办事处所在地的经纬度坐标转换为研究中的平面坐标。
3.3 “重心”点的坐标求解
分别将上述的相关经济指标和坐标值代入重心模型的(3)式两个方程,得到“重心”点的平面坐标值为(0.347 14,0.060 24),这个“重心”点也就是配送中心的初步理论选址。这里需要注意的是,图中的重心值的点是经过处理的数据,仅仅表示一个数值,在坐标系中的位置不代表其在实际地图中的位置。要求得这个重心点的实际经纬度坐标,需要经过换算。根据上文坐标原点是东经109.000 00°,北緯34.200 00°,所以这里可以计算出初步重心点的所在地是东经108.652 86°,北纬34.260 24°。图1为便利店初步理论选址(重心点)坐标示意图。
3.4 便利店理论选址的位置
但是上文求得的“重心”点也仅仅只能作为初步的理论选址点,它还未必是最优的选址,因为还没有考虑到运输成本最低的要求,而运输成本最低是建立配送中心最为关注的重要因素之一[19]。根据上文的分析,运输成本(F)最小化的目标函数方程可以设定为
minF=∑6
i=0fi=∑6i=1diqi(4)
式中:F为总共运输成本;fi为第i个街道所提供的配送服务的运输成本;di为便利店到各个街道(高校所在地)的距离;qi涵义和上文相同。
便利店到各街道(高校所在地)的距离di可以由便利店到各个街道(高校所在地)的坐标求得,即
di=(x0-xi)2+(y0-yi)2
(5)
将(5)式代入(4)式,分别对x0和y0求一阶偏导数可以得到使F取得最小值的x0和y0应该满足以下条件
F
x0=∑6i=1
q0(x0-xi)di
=0
F
y0=∑6i=1
q0(y0-yi)di
=0
(6)
于是可以解得满足上述条件的x0和y0应该分别为
x0=∑6i=1xiqidi
∑6i=1qidi
,
y0=∑6i=1yiqidi
∑6i=1qidi
(7)
但是由于(7)式右边的di是由(5)式的方程决定的,所以隐含了x0和y0两个变量在其中,于是形成了一个循环嵌套的求解过程,这个过程可以通过多次迭代的方式进行求解。在一次次迭代的过程中,可以得到每次迭代后的运输成本值,通过比较运输成本值的变化来控制迭代过程,当迭代进行到某一次之后得到的运输成本值大于等于前一次迭代后的运输成本时,迭代过程就宣告结束,以运输成本最低一次迭代结果下的x0和y0值作为运输成本最低的配送中心选址坐标。
按此思路,将(3)式求得的“重心”点坐标(x0,y0)作为初始值,进行迭代分析,最后得到的运输成本最低的配送中心理论选址的平面坐标位置为(0.076 6,0.022 57),按照上文设定的平面坐标系原点的经纬度坐标,可以将该平面坐标值换算成经纬度坐标值N34.222 57,E108.923 40,如图2所示。在高德地图上显示这个点位于西安市雁塔区小寨路街道吉祥路的长海大厦附近,毗邻西安电子科技大学北校区,西安文理学院高新校区,西安石油大学本部,西安交通大学雁塔校区,西安美术学院,西北政法大学雁塔校区。
4 新零售业态下便利店竞争策略
4.1 借助大数据,优化经营战略
线下门店进行数字化升级改造,借助于新手段进行客流统计、热销商品分析、消费热点时间段统计、人脸识别等,进行消费者数据收集,通过采集数据,进行精准定位,包括客户群定位、热销商品定位、消费者习惯分析,实行消费者精细化运营和精准洞察,实现便利店广告和促销活动的精准营销投放,提升便利店客流量和销售额,实现门店快速扩张[20]。
4.2 打造“便利店+”的特色业态模式
通过零售模式调整优化、发展方式创新协同、跨界融合持续促进、大数据精准定位等,构建出零售便利店“消费流、信息流、物流、资金流”相融合的新业态模式。可以通过全渠道资源整多方通力协作,打造“便利店+”的商业模式,提升便利店的核心竞争力,实现多方互惠共赢[21]。
5 结语
首先应用了实地考察法,文献检索法,大数据挖掘中的POI点分析法,对新零售下便利店现状和问题进行了分析。然后运用迭代重心法进行西安市雁塔区的便利店选址,确定了理论重心点位于雁塔区小寨路街道吉祥路的长海大厦附近。最后,就新零售下便利店发展问题提出了解决建议。
通过迭代重心法最终确定了便利店理论选址位置位于雁塔区小寨路街道吉祥路的长海大厦附近。这种方法抓住了便利店选址中最重要的距离和运费问题,条理清楚,计算方便,便于在地图中确定具体位置。但是选址还涉及很多其他因素,如经营理念和经营特点,市场总体需求及其区域空间分布情况,还包括政府政策以及其他各种外部环境因素等的影响。所以这样计算出来的结果只是理论数据,最终要结合实际用地进行选址方案的分析,最终才能得出真正的选址方案,这将在以后的实际应用中进行更深层次的研究,进一步完善。 参考文献:
[1] BILINSKA-REFORMAT,KATARZYNA,KUCHARSKA,et al.Sustainable development concept and creation of innovative business models by retail chains[J].International Journal of Retail&Distribution Management,2019,47(01):2-18.
[2]王荣花.基于新零售模式的物流行业发展策略分析[J].现代营销(下旬刊),2021(01):88-90.
[3]WANG X,NG C T.New retail versus traditional retail in e-commerce: channel establishment,price competition,and consumer recognition[J].
Annals of Opearations Research,2020,291:921-937.
[4]SUN Y,LIAN F,YANG Z Z.Optimizing the location of physical shopping centers under the clicks-and-mortar retail mode[J].
Environment Development and Sustainability,2021(01):10.1007/s10668-021-01534-6.
[5]ZHOU R S,SONG J H.Research on the evolution mechanism of e-commerce and omni-channel retailing mode in China[J].Journal of Marketing Studies,
2017,25(01):169-184.
[6]林诗慧,李晓怡,莫婉芬.2020年中国商业十大热点展望之五——零售业态创新层出不穷,新商业模式对標多元多变的消费需求[J].商业经济研究,2020(16):2.
[7]WANG F H,CHEN C,XIU C L,et al.Location analysis of retail stores in Changchun,China:A street centrality perspective[J].Cities,2014,41:54-63.
[8]LI L.Data visualization and retrieval based convenience store location model of fresh products[J].Journal of Digital Information Management,2017,15(03):125-134.
[9]
ZAMBRANO-REY G LPEZ-OSPINA H,PREZC J.Retail store location and pricing within a competitive environment using constrained multinomial logit[J].Applied Mathematical Modelling,2019,75:521-534.
[10]莫悠.新零售背景下广州零售商业空间变化研究[D].广州:华南理工大学,2020.
[11]杨晓凌.基于数据分析的新零售业态影响因素研究——以永辉超级物种(福州温泉店)为例[J].哈尔滨学院学报,2021,42(03):20-24.
[12]胡芮.基于“波特五力模型”分析我国零售行业未来的发展策略[J].现代商业,2019,34(04):7-8.
[13]中国连锁经营协会.2020中国城市便利店指数发布[R].2020.
[14]于蕾.基于重心法的农产品配送中心选址研究——以安徽105个行政区划单位数据为例[J].广西民族师范学院学报,2020,37(04):66-69.
[15]王海松,孙领弟.基于重心法的物流中心选址问题探讨[J].商业经济研究,2011(35):39-40.
[16]陈心媛.基于重心法的HR医药第三方医药物流中心选址研究[J].物流工程与管理,2021,43(03):28-31.
[17]谭阳波,杨怀珍,卢广玲.基于迭代重心法的H公司河南区域配送中心选址研究[J].物流技术,2013,32(05):308-310.
[18]曾珎.利用迭代重心法计算S连锁便利店在佛山南海的配送中心选址[J].现代营销(下旬刊),2017(07):32-34.
[19]《西安统计年鉴》编辑部.《西安统计年鉴—2020》[R].中国统计出版社,2020.
[20]马丽.“新零售”背景下便利店经营策略探索[J].全国流通经济,2017,29(04):3-4.
[21]林航,林迎星.社区新零售的发展模式——基于资源共享角度的分析[J].中国流通经济,2018,32(09):3-10.
(责任编辑:张 江)
关键词:物流管理;新零售;便利店选址;迭代重心法;销售水平
中图分类号:F 724 文献标识码:A 文章编号:1672-7312(2021)05-0561-07
Location of Convenience Stores around Colleges and
Universities
Under the New Retail Format
DI Hongxi,LIU Yangxin,GE Wenmiao
(School of Management,Xi’an University of Science and Technology,Xi’an 710054,China)
Abstract:The operation of physical retail industry has been impacted in the information age,while the convenience stores with contrarian growth are refreshing.The reason is that the vigorous development of e-commerce and mobile Internet technology has greatly promoted the commodity combination and service innovation of convenience stores,and caters to the needs and preferences of consumers.Firstly,starting from the concept of new retail format,this paper,from the three elements of the formation of new retail format,namely online sales + offline service + logistics integration,introduces the main characteristics and mechanism of the new retail format,and analyzes the competition model of convenience stores under the new retail environment.Secondly,the POI points in big data mining are used to analyze the current situation and problems of traditional convenience stores,and the iterative center of gravity method is used to select the location of convenience stores in Yanta District of Xi’an.Finally,the theoretical center of gravity is determined,which is located near Changhai building,Jixiang Road,Xiaozhai Road,Yanta District.This paper puts forward some suggestions on the development of convenience stores under the new retail in order to bring more convenience to people’s life in the future.
Key words:logistics management;new retail;convenience store site selection;iterative barycenter method;sales level
0 引言
創新是引领发展的第一动力,是商业发展永恒的主题。不断提高服务质量、创新与可持续发展要素相关的业务模型是企业保持竞争优势的必然要求[1]。而新零售作为一种创新型销售模式,就是企业依托互联网,利用大数据、云计算、人工智能等技术手段并运用心理学知识,对商品的生产、流通与销售过程进行升级改造,实现线上服务、线下体验以及新物流的深度融合[2]。
在我国零售业转型的大背景下,新零售开始得到各方的重视,不同学者也对其有着不同的看法。例如,王轩等认为新零售是线下和线上相融合的一种新型销售模式,其发展主要面临以下3个主要问题:线下门店的建设、竞争环境下的价格以及消费者识别难度[3]。孙宇等认为传统零售为与线上电子商务竞争,正在实施线上销售与实体店相结合的新零售模式,这可能会改变零售商品从制造商到终端消费者的渠道、运输方式和物流成本,在此背景下,实体零售商有必要搬迁其购物中心,以实现利润最大化[4]。周荣森通过系统地梳理、提炼中国电商演变发展趋势及其演进机理,明确提出全渠道零售模式是一种高级形态的零售业态,因此也是线下与线上零售商组织共同的战略创新方向,但为此需要新兴的“电商”与传统的“店商”组织及其企业家做出相应的战略安排[5]。 同时,便利店作为市场发展空间巨大、竞争力超强的新型零售业态之一,尤其是连锁经营的便利店,更成为零售业中极具规模效应和竞争力的主要业态。随着居民经济水平的提升及生活节奏的加快,人们对便利店的需求及依赖加强,便利店合理布局及选址更加受到人们的关注[6]。有学者认为“不管零售企业的产品、销售或客户服务有多好,它还必须面对3个关键问题:位置、位置和位置”[7]。因此,便利店的选址十分重要。
合适的位置不仅可以提高商店顾客的数量,而且可以提高销售水平,这是商店运营成败的关键[8]。分析便利店选址时,要先建立设施选址模型。设施选址模型是物流环境中离散选择问题的一部分,它试图通过确定一个设施的具体位置来提供特定的服务[9]。
最后,就新零售下便利店发展重点提出了解决建议,以期未来新零售给人们的生活带来更多便利。
1 新零售业态下的便利店
1.1 新零售的概念
“新零售”可理解为互联网将会辐射于生活消费的各个方面,引导实体商业、物流与线上平台的深度整合,从而衍化成为一种更重视用户全维度体验的新型运营模式,即“线上销售+线下服务+物流整合”[10]。
1.2 新零售的特点
1.2.1 以消费者为基石
新零售的出发点就是以消费者为基石,重新认识新时代的消费者,企业需要通过探索消费者的需求,定制消费者想要的产品,甚至让消费者参与到产品生产、销售的过程,实现消费者购物体验提升的最终目的。借助现代的技术手段能对消费行为数据、消费偏好进行分析,从而达到精准营销,进而为企业的设计、生产、销售全方面提供支持[11]。
1.2.2 以数字化为依托
当前背景下的新零售,要改变传统零售的弊端,同时使网络零售结合线下零售的优势。通过数字化将线下的行为和场景应用到线上,又将线下人流转化为线上流量,实现线上线下一体化发展。并通过大数据实现精准营销、云计算打造数据管理平台、人工智能优化推荐系统、物联网提高物流运行效率等措施优化新型业态的选址,精准定位服务人群,充分挖掘消费者需求。
1.2.3 以智能化为媒介
新零售以智能化为媒介,增加不同维度的零售数据类型。线下门店通过商品的智能化供应、补给、匹配,促进了消费者与商家的互动,有益于购物数据和购物偏好的快速匹配和统计。通过购物环节的智能设施和智能化操作,将线上消费与线下消费流线分离,提高了购物效率,解决了传统线下门店购物的时间限制,能为消费者提供全时段、全方位的服务,增加了用户的便捷性。同时,自建或第三方物流的智能配送系统,能缩短配送周期,提高货物周转率,提高新零售的服务效率。智能化的物流不仅是基础的运输、仓储、流通加工等功能,更是对于全供应链的增值服务,即在大数据驱动下整合供应链,实现物流配送的智能化,节约物流成本,减少库存量并增加产品销量。
1.2.4 线上线下全渠道融合
新零售不是用“电商”取代“店商”或是“店商”取代“电商”,而是将传统的“店商”与新兴的“电商”结合起来,各取所长,深度契合,在时间和空间上实现资源的最优配置。新型业态的零售商一方面为消费者提供多功能的消费场所,一方面保证多渠道的消费场景供应。相较于传统零售到店消费、到店体验、到店自取的缺点,新零售不仅能提供线下服务,还能利用线上平台使消费者随时选购和订阅商品及服务,不仅能实现到店自提还能同城配送、外卖服务。
1.3 新零售的作用机理
新零售与传统零售业最大的區别就是将“货—场—人”重构成为“人—货—场”,是由消费领域逆向牵引生产过程的全新变革,传统零售业在过去一直比较注重“货”的概念,认为具有竞争力的商品是获利的关键,因此是先解决“有什么样的货”再到选择合适的“卖场”再考虑“卖给什么样的人”,而新零售可以借助大数据的优势,先立足于“人需要什么样的货”再考虑与“卖场”和“货物”的联系。这就意味着哪怕消费者前往一个全新的地方购物,互联网早已根据他的喜好和习惯匹配出合适的消费指南。
新零售具体可表现为:①可塑化、智能化、协同化的基础设施;②一体化的全渠道体系;③智能化、便捷化的物流;④数字化的经营管理;⑤以人为本的服务。这些表现形式也带来了各方面改变,对新零售本身、消费者行为和城市空间都产生了影响。
1.4 新零售业态下便利店“波特五力”竞争模型分析
1.4.1 现有企业间竞争
现阶段,在大城市传统连锁超市、零售便利店随处可见,与便利店相比较,连锁超市经营产品种类更多更丰富,且超市经常会搞促销优惠活动,价格方面更实惠。消费者可以随时随地进行购物,但现阶段传统超市经营时间一般在12~16小时,便利店的便利性优势不明显。市场上品牌便利店有多家,如苏宁小店、全家等。综合来说,便利店现有企业之间的竞争分为便利店和传统超市竞争、便利店和其他便利店之间的竞争[12]。
1.4.2 潜在进入者分析
潜在进入者进入便利店市场,主要取决于现阶段便利店的进入障碍和难度。虽然目前便利店市场发展较为成熟,头部企业数量占据市场较大份额,引领作用明显。此外,线上购物平台对实体零售便利店的销售也带来了很大冲击。
1.4.3 替代品威胁分析
消费者在购买商品时,如果有与商品功效相同或相类似的产品,他们会考虑经济成本,即价格优先。随着电商平台的快速发展,物流配送实现了次日达、当日达,越来越多的顾客倾向于通过淘宝、京东、苏宁等电商购买与便利店相同的产品,这导致便利店替代品威胁较大。
1.4.4 供应商议价能力
零售便利店的供应商在市场上处于垄断地位。便利店的替代品较少,加上现阶段便利店自营品牌、自营商品的种类较少,使得便利店对供应商的依赖性较强,这些导致供应商议价空间不大。 1.4.5 购买者议价能力
随着零售便利店的快速扩张,市场上便利店的数量增多,零售便利店竞争比较激烈,这给购买者选择进入便利店提供了机会,处于顾客即是上帝的市场状态。在提供同类同等商品的情况下,消费者会优先选择价格更优惠的便利店,或者同类替代品,购买者的议价能力强。
2 基于迭代重心法的便利店选址
2.1 新零售下便利店选址现状分析
2.1.1 西安市高校分布现状
以西安市高校为例。通过高德地图开放平台上的行政区划查询,就西安市6个区的高校数量情况进行了统计,具体分布如下:碑林区有6所,临潼区有2所,未央区有4所,西安市新城区有1所,雁塔区有12所,长安区有4所。高校最多的是雁塔区和碑林区,且分布比较集中。未央区,长安区高校数量较少,但未央区高校分布相对集中。临潼区和新城区高校数量最少,且分布集中。
2.1.2
基于POI的西安市高校周边便利店分布现状西安成规模连锁经营的便利店有6个品牌,大多是数是本地品牌,包括每一天便利店、唐久便利店、爱得宝便利店、有木有便利店、明喆便利、松林便利连锁。在地图上检索西安市每一天便利店,共229个POI结果;检索唐久便利店,共97个POI结果;检索爱得宝便利店,共62个POI结果;检索有木有便利店,共12个结果;检索明喆便利店,共96个结果;检索松林便利连锁,共67个结果。这几家便利店加起来共有563家,在西安市便利店中占5%。
從2020年中国连锁经营协会发布的“中国城市便利店发展指数”可以看出[13],2019年便利店增长率超过10%的城市占到所调查城市总数的25.0%。其中,西安市的便利店增长率达到了24.6%,是所有城市中发展最快的。
通过便利店POI分布可以发现,西安市便利店数量很大,分布较为密集。学校附近的便利店数量虽然较多,但与学生人数相比,难以满足需求;现有便利店大多数为夫妻店,标准化连锁店较少,从选址到经营到配送再到顾客服务都缺乏科学的管理,具有盲目性;便利店基本为传统型便利店,提供商品品类有限,配送到个人困难。
2.1.3 理论假设
重心法的适用目标为流量交通网络问题,即OD(Origin-Destination),指的是由出发点至目的地的运输流量所形成的物流网络方面的规划[14]。其运行立足于以下假设条件:
1)假设产品配送量与销售额(或居民的消费额)成正比关系。
2)假设每个片区的地价与仓储成本成正比。
3)假设运输成本与运输距离、运输量两者都成正比。
4)假设研究对象区域内的每个次级区域作为一个基本单元。
2.2 基于迭代重心法的便利店选址模型
2.2.1 重心模型及部分假设的适用性分析
根据上文的分析,选择建立单个便利店比较符合便利店和雁塔区的实际情况。而根据重心模型的特点和适用范围[15],正好适用于这种单重心选址研究,因此将选择以重心模型作为选址分析的基本方法。
重心法选址是一种以物流体系重心为依托,以追求物流配送成本最小化为目标的选址决策方法[16]。本文所要寻找的重心是指的所建便利店未来在雁塔区内的各个消费点(高校)的配送重心,这个重心所在的位置也是该便利店在雁塔区建立的理论选址位置。
2.2.2 重心模型的建立及相关变量设定
物理学上认为密度均匀的几何体重心位于其几何中心,那么该便利店未来的门店分布和配送需求重心是否位于西安市雁塔区的地理几何中心上呢?答案是否定的,这种思路完全没有考虑到不同镇街未来的消费点(高校)数量将会存在巨大的差异,由此带来便利店对各个镇街的商品配送量也会存在很大的不同,所以这里的重心还不能单纯考虑雁塔区的地理几何中心,而必须引入不同镇街的消费需求(以社零总额作为替代变量)作为权重来进行分析[17]。建立平面坐标系,并由此建立起相应的重心模型为
x0·∑8i=1qi=∑8i=1xiqi
y0·∑8i=1qi=∑8i=1yiqi
(1)
式中:x0和y0分别为“重心”点的位置在平面坐标系上的横坐标值和纵坐标值,xi和yi分别为镇街i政府所在位置在平面坐标系上的横坐标值和纵坐标值;qi为对空间距离的“权重”,以镇街i的消费需求(社零总额)来作为具体的体现。在上式中,i=1、2、3、4、5、6、7、8,分别代表鱼化寨街道,电子城街道,长延堡街道,大雁塔街道,曲江街道,丈八沟街道,等驾坡街道,小寨路街道。
∑8i=1qi=Q
(2)
式中:Q为雁塔区总的消费需求(社零总额)。
于是可以将(1)式中的两个方程进行简化,并变换为以下形式
x0=∑8i=1xiqi
Q,
y0=∑8i=1yiqi
Q
(3)
由(3)式中的2个方程,代入相关数据,可以分别求出“重心”点的位置在平面坐标系上的横纵坐标值。
3 算例分析
在完成了上述的现状分析,模型构建以后,需要对模型进行计算,得出最终选址地点。以西安市雁塔区为算例分析,算例分析分三步完成,首先是所需数据采集,包括各镇街人口数,社区零售总额,各个镇街经纬度坐标;其次是在地图上选择适当的点为原点,建立坐标系,将经纬度换算成数值,得出初步重心点;最后考虑运输成本最低这个关键因素,迭代求出理论重心点,即便利店实际选址地点。
3.1 所需数据采集
主要指标包括两组数据,即雁塔区总的社零总额、各镇街的社零总额和雁塔区各个镇街政府的位置坐标。其中,雁塔区总的社零总额以及各镇街的社零总额的数据在《西安年鉴2020》[18]中可以查到,见表1。以各镇街的社零总额为基础,除以对应的户籍人口数据127.75万人,可以计算出雁塔区的人均消费水平9.098 7万元。 根据各学校官网发布的2020年毕业生就业年度质量报告和毕业生资源信息表,采集各学院毕业生人数,从而估算得出的各个高校雁塔区的在校学生人数,见表2。
将各街道上所属高校在校人数进行合并,可以得出鱼化寨街道,电子城街道,长延堡街道,大雁塔街道,曲江街道,丈八沟街道,等驾坡街道,小寨路街道八个街道的社区零售总额,见表3。
雁塔区各个街道办事处的地理位置坐标,研究中通过高德地图开放平台POI选点查询工具,以输入框输入点击查询的方式逐一获取,结果见表4。
3.2 平面坐标系的建立
获取雁塔区各个镇街的经纬度地理坐标后,即可建立起平面坐标系,见表5。
为了更加清晰地计算和展示出“重心”点和各个镇街之间的空间关系,根据雁塔区各镇街经纬度坐标的跨度大小,研究中拟以东经109.000 00°、北纬34.200 00°作为平面坐标系的坐标原点,于是可以将上述雁塔区各街道办事处所在地的经纬度坐标转换为研究中的平面坐标。
3.3 “重心”点的坐标求解
分别将上述的相关经济指标和坐标值代入重心模型的(3)式两个方程,得到“重心”点的平面坐标值为(0.347 14,0.060 24),这个“重心”点也就是配送中心的初步理论选址。这里需要注意的是,图中的重心值的点是经过处理的数据,仅仅表示一个数值,在坐标系中的位置不代表其在实际地图中的位置。要求得这个重心点的实际经纬度坐标,需要经过换算。根据上文坐标原点是东经109.000 00°,北緯34.200 00°,所以这里可以计算出初步重心点的所在地是东经108.652 86°,北纬34.260 24°。图1为便利店初步理论选址(重心点)坐标示意图。
3.4 便利店理论选址的位置
但是上文求得的“重心”点也仅仅只能作为初步的理论选址点,它还未必是最优的选址,因为还没有考虑到运输成本最低的要求,而运输成本最低是建立配送中心最为关注的重要因素之一[19]。根据上文的分析,运输成本(F)最小化的目标函数方程可以设定为
minF=∑6
i=0fi=∑6i=1diqi(4)
式中:F为总共运输成本;fi为第i个街道所提供的配送服务的运输成本;di为便利店到各个街道(高校所在地)的距离;qi涵义和上文相同。
便利店到各街道(高校所在地)的距离di可以由便利店到各个街道(高校所在地)的坐标求得,即
di=(x0-xi)2+(y0-yi)2
(5)
将(5)式代入(4)式,分别对x0和y0求一阶偏导数可以得到使F取得最小值的x0和y0应该满足以下条件
F
x0=∑6i=1
q0(x0-xi)di
=0
F
y0=∑6i=1
q0(y0-yi)di
=0
(6)
于是可以解得满足上述条件的x0和y0应该分别为
x0=∑6i=1xiqidi
∑6i=1qidi
,
y0=∑6i=1yiqidi
∑6i=1qidi
(7)
但是由于(7)式右边的di是由(5)式的方程决定的,所以隐含了x0和y0两个变量在其中,于是形成了一个循环嵌套的求解过程,这个过程可以通过多次迭代的方式进行求解。在一次次迭代的过程中,可以得到每次迭代后的运输成本值,通过比较运输成本值的变化来控制迭代过程,当迭代进行到某一次之后得到的运输成本值大于等于前一次迭代后的运输成本时,迭代过程就宣告结束,以运输成本最低一次迭代结果下的x0和y0值作为运输成本最低的配送中心选址坐标。
按此思路,将(3)式求得的“重心”点坐标(x0,y0)作为初始值,进行迭代分析,最后得到的运输成本最低的配送中心理论选址的平面坐标位置为(0.076 6,0.022 57),按照上文设定的平面坐标系原点的经纬度坐标,可以将该平面坐标值换算成经纬度坐标值N34.222 57,E108.923 40,如图2所示。在高德地图上显示这个点位于西安市雁塔区小寨路街道吉祥路的长海大厦附近,毗邻西安电子科技大学北校区,西安文理学院高新校区,西安石油大学本部,西安交通大学雁塔校区,西安美术学院,西北政法大学雁塔校区。
4 新零售业态下便利店竞争策略
4.1 借助大数据,优化经营战略
线下门店进行数字化升级改造,借助于新手段进行客流统计、热销商品分析、消费热点时间段统计、人脸识别等,进行消费者数据收集,通过采集数据,进行精准定位,包括客户群定位、热销商品定位、消费者习惯分析,实行消费者精细化运营和精准洞察,实现便利店广告和促销活动的精准营销投放,提升便利店客流量和销售额,实现门店快速扩张[20]。
4.2 打造“便利店+”的特色业态模式
通过零售模式调整优化、发展方式创新协同、跨界融合持续促进、大数据精准定位等,构建出零售便利店“消费流、信息流、物流、资金流”相融合的新业态模式。可以通过全渠道资源整多方通力协作,打造“便利店+”的商业模式,提升便利店的核心竞争力,实现多方互惠共赢[21]。
5 结语
首先应用了实地考察法,文献检索法,大数据挖掘中的POI点分析法,对新零售下便利店现状和问题进行了分析。然后运用迭代重心法进行西安市雁塔区的便利店选址,确定了理论重心点位于雁塔区小寨路街道吉祥路的长海大厦附近。最后,就新零售下便利店发展问题提出了解决建议。
通过迭代重心法最终确定了便利店理论选址位置位于雁塔区小寨路街道吉祥路的长海大厦附近。这种方法抓住了便利店选址中最重要的距离和运费问题,条理清楚,计算方便,便于在地图中确定具体位置。但是选址还涉及很多其他因素,如经营理念和经营特点,市场总体需求及其区域空间分布情况,还包括政府政策以及其他各种外部环境因素等的影响。所以这样计算出来的结果只是理论数据,最终要结合实际用地进行选址方案的分析,最终才能得出真正的选址方案,这将在以后的实际应用中进行更深层次的研究,进一步完善。 参考文献:
[1] BILINSKA-REFORMAT,KATARZYNA,KUCHARSKA,et al.Sustainable development concept and creation of innovative business models by retail chains[J].International Journal of Retail&Distribution Management,2019,47(01):2-18.
[2]王荣花.基于新零售模式的物流行业发展策略分析[J].现代营销(下旬刊),2021(01):88-90.
[3]WANG X,NG C T.New retail versus traditional retail in e-commerce: channel establishment,price competition,and consumer recognition[J].
Annals of Opearations Research,2020,291:921-937.
[4]SUN Y,LIAN F,YANG Z Z.Optimizing the location of physical shopping centers under the clicks-and-mortar retail mode[J].
Environment Development and Sustainability,2021(01):10.1007/s10668-021-01534-6.
[5]ZHOU R S,SONG J H.Research on the evolution mechanism of e-commerce and omni-channel retailing mode in China[J].Journal of Marketing Studies,
2017,25(01):169-184.
[6]林诗慧,李晓怡,莫婉芬.2020年中国商业十大热点展望之五——零售业态创新层出不穷,新商业模式对標多元多变的消费需求[J].商业经济研究,2020(16):2.
[7]WANG F H,CHEN C,XIU C L,et al.Location analysis of retail stores in Changchun,China:A street centrality perspective[J].Cities,2014,41:54-63.
[8]LI L.Data visualization and retrieval based convenience store location model of fresh products[J].Journal of Digital Information Management,2017,15(03):125-134.
[9]
ZAMBRANO-REY G LPEZ-OSPINA H,PREZC J.Retail store location and pricing within a competitive environment using constrained multinomial logit[J].Applied Mathematical Modelling,2019,75:521-534.
[10]莫悠.新零售背景下广州零售商业空间变化研究[D].广州:华南理工大学,2020.
[11]杨晓凌.基于数据分析的新零售业态影响因素研究——以永辉超级物种(福州温泉店)为例[J].哈尔滨学院学报,2021,42(03):20-24.
[12]胡芮.基于“波特五力模型”分析我国零售行业未来的发展策略[J].现代商业,2019,34(04):7-8.
[13]中国连锁经营协会.2020中国城市便利店指数发布[R].2020.
[14]于蕾.基于重心法的农产品配送中心选址研究——以安徽105个行政区划单位数据为例[J].广西民族师范学院学报,2020,37(04):66-69.
[15]王海松,孙领弟.基于重心法的物流中心选址问题探讨[J].商业经济研究,2011(35):39-40.
[16]陈心媛.基于重心法的HR医药第三方医药物流中心选址研究[J].物流工程与管理,2021,43(03):28-31.
[17]谭阳波,杨怀珍,卢广玲.基于迭代重心法的H公司河南区域配送中心选址研究[J].物流技术,2013,32(05):308-310.
[18]曾珎.利用迭代重心法计算S连锁便利店在佛山南海的配送中心选址[J].现代营销(下旬刊),2017(07):32-34.
[19]《西安统计年鉴》编辑部.《西安统计年鉴—2020》[R].中国统计出版社,2020.
[20]马丽.“新零售”背景下便利店经营策略探索[J].全国流通经济,2017,29(04):3-4.
[21]林航,林迎星.社区新零售的发展模式——基于资源共享角度的分析[J].中国流通经济,2018,32(09):3-10.
(责任编辑:张 江)