盒马鲜生数智化与场景链案例研究

人类正进阔步迈进智能时代、智能社会。人工智能作为一种应用场景广泛、开放性的技术深刻地改变着零售行业，对零售价值链持续优化，技术的突破覆盖每一个业务阶段，使它们相互叠加并彼此影响。人工智能对零售行业变革的核心内涵是以技术为核心驱动，通过提供价值触达供应端和需求端，直接造成人与企业的互动的颠覆性变化，促成了“AI+零售”的创新融合新格局。全面梳理了人工智能在零售行业的应用的具体实例，详细分析了人工智能处理任务的4种类型，归纳出人工智能在零售行业的应用和新零售场景的塑造。并且，深入剖析了人工智能应用场景落地引起零售行业变革升级的底层逻辑，将其归纳为有效性价值、效率性价值、体验性价值和增强性价值4大关键因素。最后，提出消费者和企业分别所面临的显性和隐性的挑战。

新零售是指以大数据为驱动，通过新科技发展和用户体验升级形成的新业态。作为中国零售行业的新动力，新零售的发展模式很值得探讨。而盒马鲜生是新零售的标杆企业，很适合作为研究新零售的案例对象。本文首先通过回顾零售和全渠道的现有文献，梳理零售业态的演变过程，以及基于互联网技术下多渠道与全渠道的发展情况。接着，以盒马鲜生为主要案例分析的研究对象，系统性剖析盒马鲜生如何在互联网环境下基于大数据技术来重构“人、货、场”的三者关系。同时本文还选取一些国内外优秀的零售案例，并与盒马鲜生进行交叉对比，找出共同和差异之处，从而更好地提炼和总结盒马鲜生为代表的新零售模式的特点。

本文基于理性预期均衡理论与报童模型，研究门店库存满足率对顾客行为的影响，分别构建3种模式下的门店库存决策模型：不引入SFS（ship-from-store，门店发货）渠道、引入SFS渠道以及仅披露库存信息。通过均衡对比分析，探讨零售商最优模式选择。研究发现：在引入SFS渠道或仅披露库存信息模式下，零售商既不应始终启用SFS渠道，也不应完全公开门店的真实库存信息。根据顾客等待成本、旅行成本以及产品线上售价的变化，引入SFS渠道或仅披露库存信息可能引发需求池化、需求去池化、市场扩张与市场收缩4种效应产生。具体而言，当线上售价较低时，仅披露库存信息不劣于引入SFS渠道；当线上售价较高时，引入SFS渠道不劣于仅披露库存信息。在特定条件下，零售商应根据线上售价变化调整门店的最优库存水平。

从消费者认知-情感-行为的视角出发，基于技术接受模型(TAM)与感知价值接受模型(VAM)模型，考虑全渠道和生鲜农产品特性引入全渠道自我效能感、全渠道感知价值(功能价值、情感价值、社会价值和无缝一致体验价值4个维度)、全渠道感知风险等变量进行修正，构建生鲜农产品消费者全渠道零售接受意愿模型，运用结构方程模型对407位生鲜农产品全渠道消费者调查数据进行实证分析. 结果表明：①全渠道自我效能感显著正向影响生鲜农产品消费者全渠道感知价值4个维度和全渠道接受态度，对全渠道感知风险影响不显著；②全渠道感知价值4个维度均对全渠道接受态度形成有直接影响，其中功能价值、情感价值、无缝一致体验价值显著正向影响全渠道接受态度，社会价值负向影响全渠道接受态度；③全渠道感知风险对全渠道接受态度影响不显著；④全渠道接受态度显著影响全渠道零售接受意愿.

随着全渠道消费群体的崛起，全渠道营销成为营销研究中的热点。本文以生鲜农产品消费者为研究对象，基于技术接受模型与感知风险理论，构建全渠道购买意愿研究模型，用以分析影响生鲜农产品消费者全渠道购买意愿的相关因素。通过问卷调查法共收集到250份有效问卷，运用结构方程模型（SEM）进行研究，结果表明，感知易用性对感知有用性、感知易用性对态度，感知有用性对态度及感知有用性对全渠道购买意愿，态度对全渠道购买意愿，均有显著影响，而感知风险对态度的影响不显著。

新零售能够通过全渠道整合发挥线上线下协同效应，为电商平台和社区零售商创造价值。针对由电商平台与社区零售商构成的供应链，通过对比引入与未引入“线上购买门店发货”渠道（ship-from-store，SFS）两种情形下决策者的最优价格及利润水平，探讨电商平台是否应当引入SFS渠道的问题。研究发现：电商平台抽成率的提高会促使其选择引入SFS渠道，而消费者耐心成本增加则使其更倾向于仅开设线上渠道；当社区零售商数量较多或耐心成本消费者比例上升时，电商平台和社区零售商更可能共同采纳SFS模式。此外，若电商平台决定SFS渠道销售价格，或社区零售商运营成本较高，则社区零售商倾向于仅保留线下渠道，而电商平台仍更偏好引入SFS渠道。

为促进新零售时代的线上线下协同发展，给消费者提供优质、灵活、无缝的购物体验，本文融合线上预约线下提货付款（reserve-online-pick-up- and-pay-in-store，ROPS）、线上购买线下退货策略（buy-online-and-pick-up-in-store，BORP），构建了全渠道零售供应链系统的状态反馈控制模型，对比分析N-BR（不采用BORP和ROPS）、Y-B（纯BORP）、Y-R（纯ROPS）和Y-BR（融合BORP和ROPS）四种策略模型，探究消费者渠道偏好、跨渠道提货和退货参数不确定性对供应链系统库存、生产/订购和利润的影响，研究基于离散系统Lyapunov稳定性理论和线性不等式LMI方法设计系统的鲁棒控制策略抑制系统不确定性引起的牛鞭效应。结果表明：（1）全渠道零售企业应根据消费者渠道偏好特性，均衡制造商和零售商利润；（2）Y-BR策略实施会造成一定的缺货风险，零售商应合理设计采用BORP和ROPS策略的特定配置条件，提升收益水平；（3）零售商利润取决于ROPS策略下的提货率，若线下提货率过高，将引起零售商利润严重亏损；（4）鲁棒优化控制能有效抑制系统的牛鞭效应。本研究成果可为提高新零售企业的运营效率和利润，增加实体零售店的核心竞争力，实现全渠道零售企业转型发展提供一定的理论依据和实践价值。

即时零售作为数字经济时代的新型零售模式，通过重构“人、货、场”三要素的协同关系，实现了零售效率的显著提升和消费体验的全面升级。本文基于政策背景、行业案例及数据分析，探讨即时零售模式下“人”（消费者需求）、“货”（商品与服务）、“场”（消费场景与供应链）的变革逻辑及其协同作用机制。研究发现，即时零售通过数字化技术优化供需匹配、提升供应链效率、拓展消费场景，推动零售业从传统模式向“即时化、精准化、智能化”转型。同时，本文分析了当前面临的挑战，并提出优化建议，为零售企业战略布局及政策制定提供参考。