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基于拉式补货模式的服装类网红电商库存控制及优化之物流管理研究

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  • 论文编号:el2019070209312419079
  • 日期:2019-06-03
  • 来源:上海论文网
本文是一篇物流管理论文,本文基于库存控制理论和拉式补货理论,在构建服装类网红电商的库存补货模型时将消费者的退货行为考虑进去,利用消费者的日均需求量来动态调整补货决策,取代服装类网红电商根据加购或收藏量来预测补货的方式。

1绪论

1.1选题背景
服装类网红电商这种新型的商业模式与传统服装电商的模式相比,有以下几个方面的不同:(1)服装类网红电商的销售爆发力和诱导购买力极强。网红们依靠自己在微博、一直播等平台积累的人气,对产品进行最大程度的曝光,以此来吸引顾客进行购买。而传统的服装电商仅仅只依赖于淘宝等电商平台,曝光度很低。(2)在忠诚顾客购买率这一指标上,服装类网红电商最大的成交特点是忠实顾客占比很高。店铺每一次上新,忠实顾客的购买率一般为销售额的70%以上,有的甚至达到了90%,因为服装类网红电商的消费者大都是长期关注网红店主的粉丝们,这些粉丝很多都是在网红店主未出名之前就一直喜欢并关注她们的人。而对于传统服装电商来说,它们与顾客之间只是单纯的买卖双方的关系,因此,它们忠实粉丝量很难达到上述那么高的比例。(3)服装类网红电商的模特就是网红自己,她们是店铺流量的召集者。网红店铺的主要购买力来自于网红本人的粉丝群体,粉丝们对网红自身的时尚和潮流嗅觉高度认同。甚至存在小部分疯狂迷恋网络红人的粉丝,只要是网红推荐的商品,她们都会毫不犹豫地购买。(4)当消费者浏览网红店铺的服装款式时,会完全沉浸在精美图片视觉的享受之中,从而引起消费者的冲动购买。而传统的服装电商,她们的照片大多以棚拍为主,更加注重对衣服的展示,反而对现在的消费者没有吸引力。
现在,服装类网红电商这种商业模式已经成为了淘宝网服装销售的主流,并逐渐取代了传统服装电商这种商业模式。但随着网红电商的不断发展,各种问题也接踵而至。通过浏览网红店铺的首页可以发现,95%以上的网红服装店铺都以“清仓”或者“打折”的方式来缓解库存压力。目前,服装类网红电商的销售方式均以“预售”为主要的方式,它们根据消费者的加购量或者收藏量来预测整个销售期的补货量,在正式销售之前预先安排好不同预售批次的时间和对应的补货量。虽然这种预售方式可以在一定程度上减少其因备货过量而导致其库存积压、成本增加或者是因为备货不足而导致缺货这两种现象的发生,但是若想对补货量进行精确控制还是很难的,因此如何合理地进行补货决策对于服装类网红电商的发展至关重要。
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1.2研究意义
1.2.1理论意义理论意义
(1)本文丰富了库存控制理论的研究内容
本文以服装类网红电商为研究对象,从其库存积压的现状出发,对搜集到的样本数据进行分析,最终找到造成其库存积压问题的原因一一缺乏精准的补货方式以及大量的退货行为的发生。然后基于库存控制理论和拉式补货的思想,构建服装类网红电商动态的库存补货模型,采用拉式的方式,依据实际的日需求量来进行补货决策,取代现有的依据加购量或收藏量来提前安排补货的库存管理模式,解决由于现有库存模式的不合理而引发的补货预测不准、库存积压与缺货并存现象,实现优化现有库存管理的目的,在一定程度上丰富了库存控制理论的相关研宄。
(2)本文丰富了网红电商的研究内容
虽然目前网红电商飞速发展,但它仍是一种新兴的商业模式,因此学者们对其研究还处于起步阶段。本文通过查阅知网数据库中的相关文献发现,关于“网红电商”的现有研究大都集中在经济领域,主要是对网红经济的产生、运作、营销模式以及供应链管理这些方面的研究,但对于网红电商库存管理这个方面的研究很少,因此本文的研宄内容丰富了网红电商这个新型商业模式的相关内容。
1.2.2实践意义
(1)为服装类网红电商提供了一种动态的库存管理工具,使其可以根据消费者实际的日需求量、退货量等动态地调整预售批次补货量,减少因预测失误而造成高库存或者高缺货现象的发生。另外,运用拉式补货库存管理模式实现多批次、小批量的订货,不仅可以缩短顾客的等待时间以增加顾客的满意度,还可以减少顾客退货行为的发生,最终实现利润的增加,保障这种新的商业模式的长久发展。
(2)库存和库存控制问题是任何企业都不可避免的环节,对企业的库存管理进行持续的优化更是企业应该不断努力的方向。本文的模型构建思路即采用“拉式”思想,结合消费者的实际需求量实现动态管理库存的目的,也给其他行业如何优化库存管理提供了一种新的思路。
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2理论基础与文献综述

2.1相关理论基础
2.1.1库存控制理论
库存管理,也称为库存控制,它是一种有效的管理手段,主要是对企业在实际生产运营过程中所必需的各种物资包括原材料、产成品、半成品等进行合理地监控和管理,以确保在满足企业日常生产和销售的前提下,使其库存量维持在较低水平。库存控制是供应链管理的核心内容,在广义层面上可以将库控制理解为,一个企业为了实现最终的生产经营目标,通过运用信息技术等高科技手段来优化其整个供应链的管理流程,最终通过降低现有物料的库存来控制整个系统的库存成本。
随着经济的不断发展,行业之间的分工也越来越精细化,很多企业在进行库存管理时,早己从单一的理论运用变为了理论与实践相结合的方式。库存控制模型的发展也发生了巨大的转变,在模式上从可确定性的模式变成了动态可调控的库存模式,在品种和多样化上从“双单”库存模型到“双多”库存模型。
库存控制的目标有两个:一是防止缺货,即满足消费者的最大化需求。二是实现企业库存成本的最小化。但实际上,这两个目标本身就是相互矛盾的,当其他条件均相同时,为了保持高水平的客户服务质量,企业就必须支付相对较高的库存成本。相反地,若一个企业希望降低库存成本,那么,它们也必须以降低客户的服务质量为代价。一个科学有效的库存管理方法可以实现这两个相互矛盾的目标之间的平衡,从而保k企业更好地运作和发展。传统的库存控制方法往往更倾向于库存成本的减少,而非客户服务水平的提高。但事实上,企业库存控制最终目的是在保证库存最小化的同时实现消费者满意度的最佳化。
库存控制理论运用定量化的手段建立模型,通过对现有库存系统的运作原理进行分析,对比各种可能的存储方案,最后使用数学建模的方式来找到最优库存控制策略。具体地说库存管理就是,通过研宄何时订货、何时生产以及订购数量和批次是多少,来实现在满足顾客需求最大化的同时保证企业的库存最小化甚至趋于零,从而保障企业的库存成本达到最小。
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2.2国内外相关研究综述
2.2.1国内关于库存控制的研究综述
早在上个世纪,学术界就已经开始对库存进行了深入的研究,后来随着运筹学等学科的发展,库存开始被广泛地运用,并逐渐形成了一套系统完整的理论,即库存理论。随着计算机和信息技术的迅速发展,学术界对于库存理论也进行了更为深入的研究,并逐渐使其变成了一门较为成熟的学科。
沈剑剑在其文章中运用国外的供应链库存管理方法对国内服装企业库存管理不良的现状进行阐述。但是全文既没有构建切实可行的库存管理模型,也未提出可以用来评价其库存管理优劣的绩效指标。冯亮的文章中提出若想要对服装企业的库存管理进行合理管控,可以运用需求链的管理思想。文中根据服装行业的产品属性对市场需求进行预测分析,并结合实际需求对其库存管理进行分析,最后提出通过建立合作机制来实现优化需求链上库存管理的目的。宋向前和王宏付通过对服装专卖店现有的库存控制模型进行分析,结合服装专卖店实际的销售情况,提出了一种定量订货的库存管理模型,即商家应该在服装商品被消耗的同时根据剩余库存来补货,但文章中也提到了在使用这个订货模型时一定要预先设置相应的安全库存。胡乐连以流行类的服装产品为研宄对象,通过研究发现这类服装产品均存在分批打折的情况,然后结合其销售特点进行分析,最后构建出一对一分销系统和库存联合决策利润优化模型。李君从传统库存管理模型的弊端入手,对其存在的问题进行分析,尝试将人工神经网络技术与服装行业的需求预测联系起来,最后利用算法对服装行业需求预测的精准度进行了验证。
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3现有库存模式下服装类网红电商库存管理问题的识别..................20
3.1样本对象的选择..................20
3.2样本数据的搜集过程...........21
4服装类网红电商拉式补货库存模型的构建..............29#p#分页标题#e#
4.1服装类网红电商基本库存模型的构建................29
4.2基于拉式补货的服装类网红电商订货模型的构建..............30
5数值实验与结果对比分析..............33
5.1仿真模拟条件的设定................33
5.2拉式补货库存模型的模拟结果.............34

5数值实验与结果对比分析

5.1仿真模拟条件的设定
仿真模拟指的是利用模型模拟的方式来对现实情况进行还原,以此为依据进行研究。由于真实环境下研宄的困难程度以及实地研宄成本都很高,所以,采用仿真模拟法进行研究是一个不错的选择。另外,本文在设置模拟场景时,基于对现实情况的最佳还原程度、模拟环境下的便捷性对服装类网红电商的销售流程和库存管理过程,从以下几个方面进行了设定,具体内容如下:
(1)假设在规定的退货期间内,消费者发生退货行为的概率在整个退货期的中间时间点处最高,即中期退货量最高。并且,在拉式补货库存模型和现有的库存模型下,消费者在同一退货周期中的发生退货行为的概率是相同的。
(2)通过对本文研究对象的现有预售期的设置发现,服装类网红电商的预售时间大多为7天、12天、18天等,因此可以看出网红电商在安排预售批次是相隔基本为5-7天。通过查阅资料发现,一般网红电商从设计到出货大概共计10天。因此,本文假设网红电商的补货周期为6天是合理的,即订货周期为3天,供货周期为3天。
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6研究总结与展望

6.1研究结论

参考文献(略)
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