零售企业终端物流配送优化的研究综述

零售企业是以向个人或者集团消费者零星出售商品为主要经营业务的商品流通企业，其经营简单在于满足居民的衣食住行，目标客户群体特征明显，呈现出集聚状态，价格透明度较高；复杂在于商品品种繁多、交易频繁、交易金额小等。新零售自2016年提出以来，受到了消费者和各类企业的青睐，无论是实体零售商还是线上零售商都在尝试新零售模式并逐渐趋于成熟，实体零售商通过开发线上销售渠道（App、公众号、小程序、电商平台等）、线上客户服务渠道等方式，实现商品线上销售，从门店或仓库进行商品配送，如沃尔玛；线上销售通过合并线下门店实现商品的销售与配送，如京东。

 

无论零售行业怎么发展，零售企业的本质都是从消费者的需求和用户痛点出发，为其提供客户最需要的场景，用最便宜的价格或者最好的体验，买到所需商品，目前，零售企业竞争已经转变为其供应链能力的竞争，在当前消费者主导的市场中，零售企业要想实现线上线下一体化的发展，优化终端物流配送是企业重点关注的问题之一。

 

1 零售企业发展现状

1.1 零售市场发展现状

随着科技的发展，零售业正在从零售1.0向零售4.0演进。零售1.0时代，个人完全靠自己的双手工作，他们在杂货店里为顾客提供全面的服务；第一台收银机出现后，百货商店慢慢进入了公众的视野，零售业进入2.0时代，产品成本下降，人们喜欢在郊区购物，彼时他们可以用信用卡支付，有越来越多的支付方式，此外，许多零售商还推出了积分卡，其购物日期可以为零售商的决策提供很多信息；随着互联网的普及，零售业进入了3.0时代，顾客可以在网上购买支付，享受到更加丰富且实惠的服务。工业革命4.0时代为零售业的发展奠定了技术基础，大数据（BDA）、人工智能（AI）、物联网（IoT）和增强现实（AR）等新技术使零售业变得更加智能化和数字化。近年来，新技术得到了广泛应用，对促进业绩提升发挥了重要作用。在政策法规的支持下，借助这些技术和非接触式配送，顾客的购物行为悄然发生了变化。例如，进行网上购物、比较价格、送货上门等。

 

如图1所示，2016—2021年，中国零售O2O平台交易规模持续扩大，年复合增长率超过80%，预计2025年市场规模将接近1.2万亿元，市场发展潜力无穷。当前实体零售企业运用互联网技术，在大数据及人工智能等技术的支持下，改造升级企业的销售与流通过程，构建线上线下相互引流、线上服务与线下体验相结合、现代物流深度融合的生态圈。在生态圈中，线上业务与线下体验要想做得好还需要终端物流（即“最后一公里”）配送服务能够满足消费者的需求，企业对于终端物流配送网络的设置在成本与效率中存在一定的背反现象，如何能在控制成本的基础上提高零售企业的物理配送效率成为企业需要思考的一大难题。

 

1.2 典型企业介绍

图1 中国零售O2O平台交易规模   下载原图

 

1.2.1 WEM线上线下零售业务全渠道整合

WEM与供应链上下游共同构建以顾客和会员为中心的全渠道零售生态体系，商品实行差异化策略，提供高品质服务，构建无缝隙全渠道购物，为消费者创造全新的、更为便利的购物体验。

 

2016年，WEM与京东展开深度合作，整合双方在电商与零售领域的优势资源，凭借京东到家的全国仓储物流网络，本着创新、提升业务敏捷性的初衷，WEM在供应链协同与全渠道经营方面不断探索发展，为企业带来持续性的商业增长。同时与达达合作，提升终端物流配送效率，推动零售业不断发展，为消费者创造更美好的生活。

 

1.2.2 京东七鲜超市

零售业数字化发展已是行业大势，完善同城物流基础设施、推动智能配送发展更是行业的重要命题。近年来，七鲜超市在店仓一体化协同，提升仓拣配全链路效率方面做了许多有益探索，并获得了明显成效。七鲜超市携手达达快送持续完善同城物流基础设施和体系建设，在无人配送等领域收获颇丰，有效提升了即时零售履约的稳定性和配送效率。作为距离消费者餐桌最近的全渠道零售品牌之一，七鲜超市将携手达达集团在全渠道数字化领域不断前行，共同打造本地生活服务“新型基础设施”新标杆。

 

1.2.3 美团

美团在零售方向上的业务，包括外卖、美团优选、美团买菜等，美团外卖定位平台将消费者与线下实体门店连接起来，实现了零售企业的线上业务拓展；美团优选构建优选总仓、网格仓、自提点的配送网络；美团买菜在全国开设。在全国开设网格前置仓，定位平台以美团优选的物流配送为例，大仓—网格站—自提点的配送机制，美团优选在全国拓展的运营点将近200个，为了统一管理分配，美团会划分区域搭建大仓，再从大仓配送到负责供应的网格站点。

 

2 零售企业终端物流配送发展现状

2.1 新零售模式下零售企业对供应链的重视程度越来越高

自新零售提出以来，零售企业发展了直播、线上平台、小程序、第三方电商平台等渠道，消费者也逐渐形成线上下单的消费习惯。同时，特殊原因给零售企业带来的影响是系统性、持续的、深远的，极大地推动了新零售的发展，促进零售企业在经营战略、运营模式、品类策略和科技上做出创新和改变，以应对国际贸易的不确定性给业务和供应链带来的冲击，如提倡终端物流的无接触配送、社区超市等。未来，零售企业能够在供应链的管理水平、反应速度、风险防范等方面拥有更强的市场竞争力。

 

特殊情况对零售企业与消费者之间的配送过程，比供应商与零售企业之间的物流过程影响更大，后者的物流过程更多为供应商到大型中转仓及中型配送中心的业务，前者涉及门店到消费者、网格仓到消费者、前置仓到消费者等配送过程。在与沃尔玛、永辉、万家、钱大妈、顺丰优选、美团优选等企业的沟通中了解到，当前线上业务的投诉主要集中在配送速度、商品包装、商品新鲜程度等方面，线下门店业务投诉也包含在门店碰到拣货的人。为了更好地服务客户，提高客户满意度，零售企业通过设置前置仓、云仓、网格仓、社区点等来缩短与客户之间的距离，但网点的增加提高了企业运营成本，同时商品从门店或者中型配送中心到这些仓的配送网络更为复杂，路线较多，增大了企业对商品需求的预测难度，商品的损耗成本、缺货成本等也会相应提高，因此，零售企业在成本与终端物流配送效率之间的均衡问题就成为了关注的热点。

 

2.2 零售企业对终端物流配送成本的界定及相关链条作业不清

零售企业终端物流配送的固定成本、内部运作成本高、忽视机会成本。终端物流配送点（如门店、前置仓、云仓等）由于规模相对较小、运作不规范，对资源的利用不充分，造成了部分资源浪费、部分资源闲置并存、存货管理成本高等现象。另外，物流成本只关注包括配送费用、库存费用、订单费用等在内的会计成本，对物流成本的考核期限比较短（一般为一年），却忽视了企业资源的有限性和机会成本，没有考虑到长期的成本趋势，严重影响了零售企业的成本优势与核心竞争力的培养问题。

 

零售企业忽视终端物流链条作业分析。许多零售企业终端物流配送系统的形成与发展体现出了一种对时间、空间成本节约的追求。由于物流过程涉及包装、装卸、运输、仓储、配送等一系列环节，如果这个链条上某个环节不协调，就可能会导致全部或大部分链条运转停滞，使得准点送货等目标无法实现。目前，绝大多数零售企业还没有真正对终端物流配送链条的各个环节、各作业点进行分析、调整、优化，导致物流作业过程效率低下、差错率和货损率居高不下，阻碍了成本管理和控制工作进一步优化。

 

2.3 物流配送信息与网络建设相对滞后减低物流效率

信息管理系统是零售企业的中枢神经，是提供高效的、高质量服务的技术支撑，由中商产业研究院的数据发现，2017年物流时效指数平均为121.2点，比上年提高6.4点。零售企业信息与网络建设滞后的主要问题和制约因素有两个：一是第三方物流企业经营网络不健全，行业内信息交流严重不足；二是物联网、RFID、EDI、GIS等信息技术利用率和应用水平低，信息反馈能力有限，与客户之间的信息兼容和共享能力差等。

 

3 零售企业终端物流配送优化的研究现状

3.1 终端物流成本研究现状

企业物流成本的研究主要为定性研究，全面分析企业物流的供应链过程，如采购、运输、配送等环节，此外，还包括集中在作业成本法、基于价值链的、全面质量管理的物流成本控制研究。徐雅琳（2020）以L物流企业作为案例的模型设计为出发点，构建基于“作业环节”的物流成本核算方法，力求改善传统成本核算中存在的问题[1]。方含章（2021）运用内部价值链理论分析京东物流成本控制现状，通过与亚马逊、唯品会等同行业企业进行横向对比，发现存在的主要问题并分析其形成原因[2]。胡泽胜（2021）基于全面成本管理的理论构建ZC公司的海运成本控制体系，从港口货物更替、船舶燃油管理、船舶维护保养和海运风险控制等方面展开研究[3]。

 

3.2 终端物流配送效率研究现状

在众多学者的研究中，物流效率评价最多的是对省或者区域的物流效率评价，对企业物流系统的效率评估较少；而物流效率的影响因素是从物流系统的投入产出进行构建，评价方法包括DEA模型、回归模型分析、AHP-PGP集成模型、因子分析、层次分析法等。

 

杨星等（2017）明确了经济发展水平、第三产业占GDP比重和区位因素、信息化水平和第二产业占比等物流效率影响匀速，运用DEA-malquist指数法对福建省各城市2011—2015年期间的物流效率进行分析，并利用TOBIT回归模型分析物流效率与各个影响因素的相关性[4]。龚雪（2019）研究了中部六省物流系统的投入产出指标体系，利用DEA-Malmquist指数模型对中部六省的物流效率进行了分析和评价[5]。章丽（2020）采用DEA-BCC模型对徐州市2005—2018年的物流效率从三个角度（综合效率、纯技术效率和规模效率）进行纵向评价，并选取同为全国性综合交通枢纽的无锡市作为比较对象，对徐州市和无锡市的物流效率进行横向评价[6]。

 

许多学者运用信息技术、优化配送模式来提高物流效率。孙兴丽等（2014）针对冷链物流配送，采用演化博弈理论，构建了城市冷链物流共同配送的动态复制演化博弈模型并进行求解分析，为共同配送决策提供理论基础，提高了物流配送效率[7]。关于物联网和农产品相结合的应用研究，国外多集中在利用物联网技术建立农产品信息管理系统上，便于信息追溯，实现农产品流通乃至整个供应链的实时监控，保证农产品质量。李怀政（2018）在网络零售交易成本最优化、扩展的二级CES生产函数理论逻辑基础上利用我国网络零售业相关时间序列数据构建VAR模型，就互联网渗透水平、物流效率对网络零售发展的影响进行脉冲响应分析和方差分解，发现我国网络零售发展与互联网渗透水平、物流效率之间存在较为稳定的均衡关系[8]。

 

3.3 终端物流配送路径优化研究现状

目前国内虽然对零售企业门店配送路径优化设计进行了一定的研究，但针对终端物流配送的路径优化研究较少。

 

对于路径优化模型，国内对物流配送路径的优化方法有节约里程法、遗传算法、启发式算法等，算法目标包括成本最少、惩罚成本最小等，当前学者较多地采用智能算法与启发式算法相结合的方式，遗传算法采用概率搜索规则搜索方向，引导整个搜索过程向更优解空间移动，并且遗传算法具有可以并行执行、算法效率高、能够处理复杂问题、较高的全局搜索能力等优点[9,10,11]。

 

吴竞鸿（2020）提出了针对小型零售企业基于经营成本考虑，使用简单便捷的路径优化方法——节约里程法，便于相关人员可以经济合理地设计配送路径网络[12]。李昌兵等（2017）引入模糊时间窗函数、客户满意度函数、农产品损耗函数等主要约束条件，构建以客户满意度最高、配送费用最小为目标的物联网环境下多目标路径优化模型，基于Matlab软件和改进后的遗传算法对模型进行仿真，通过多次遗传算法叠加得到模型最优解[13]。赵泉午等（2017）研究的是大型零售企业城市配送网络优化面临的中转中心选址及终端需求点分配问题，构建了考虑配送中心到终端需求点近似配送距离的中转中心选址及终端需求点分配联合优化模型，设计了集成遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法求解模型，通过混合算法与CPLEX的对比证实了本文算法的有效性[14]。李旭等（2020）总结了盒马鲜生物流配送作业流程，构建了以配送总里程最少和顾客满意度最高的双目标优化模型，并设计了改进的遗传算法对模型求最优解，并进行实例分析验证[15]。

 

4 总结

新零售模式对零售企业的供应链能力提出了挑战，零售企业可以通过优化终端物流配送网络来提升终端物流的配送效率，控制成本，提高企业营业绩效。终端物流配送优化是零售企业在面对新零售挑战时需要解决的问题，希望可以通过本文的研究综述为企业的终端物流网络配置及优化提供参考，当前学者对终端物流配送的研究或以单一成本最小为目标进行优化或者对优化过程中考虑的因素定位较为简约，也为零售企业终端物流配送优化的学术研究提供了一定的空间。