数智化赋能下新零售场景价值链的重构：以盒马鲜生为核心的实证研究

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。

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。

随着消费的升级和个性化需求的增加，“新零售”业态将成为今后零售业的主流，农产品电商也必须走“新零售”的路线才能获得更为广阔的发展空间。文章从品牌化的视角切入，从“新零售”的三大特征入手，分析了湖南农产品电商现存的问题与障碍。结果表明：湖南农产品电商目前存在“线上线下”联动程度较低、“消费者体验”相对较差及“人货场”关系比较落后等问题。因此，湖南农产品电商要获得迅速突围，必须进行系统的品牌策划实现线上线下的良性互动，必须具备专业的品牌运营能力，提高消费者的购物体验，必须以人为本重构“人货场”的关系满足新零售背景下消费者的个性化需求。

在互联网环境下，生鲜农产品上游供应链的传统运作方式已不能满足销售端多样化的产品和服务需求，从源头上制约着生鲜零售商长远快速发展。针对这一问题，从满足互联网环境下销售端多样化产品服务需求和促进生鲜农产品供应链整体发展的角度出发，调研了百果园和每日优鲜两家企业采取的不同“互联网+”供应链升级方式，通过双案例研究方法对比分析了它们具有的不同优势资源 and “互联网+”供应链升级过程，并在此基础上提出了基于生鲜零售商优势资源的“互联网+”供应链升级路径。研究发现具有异质性资源的生鲜零售商会依据自身的优势资源选择不同的“互联网+”供应链升级路径，具体包括共建式供应链升级路径和引领式供应链升级路径。共建式供应链升级路径主要表现为生鲜零售商联合供应商获得新资源和培养核心能力，即利用现有优势资源连接其供应链的利益相关者，建造利益共同体进而实现共生共赢，通过不断探索产业链和供应链的上、下游促进“互联网+”技术资源的获取和供应链升级的实现，整个过程建立在生鲜零售商与上游供应商的强关系连接和实体门店物流优势上。引领式供应链升级路径主要表现为生鲜零售商利用自身技术领先优势引领供应商资源升级和能力进阶，即利用现有优势资源不断丰富和发展初始线上交易平台，通过社交化营销、准入式会员改革等方式吸引更多消费者，形成规模化的消费者数据和订单，通过不断挖掘用户需求扩大生鲜零售商对供应链的影响力倒逼供应链升级，整个过程建立在生鲜零售商自身的数据资源、技术优势和线上销售平台上。最后对比发现零售商和供应商网络主体性质、与供应商的网络关系和企业已有优势资源是影响互联网环境下零售商及其上游供应商选择不同生鲜农产品供应链升级路径的主要因素，包括以生鲜连锁企业为核心的共建式供应链升级路径和以生鲜电商企业为核心的引领式供应链升级路径，两者的基础逻辑都依照外部驱动因素和内部影响因素推动资源整合配用，资源整合配用推动形成核心能力，最终促使供应链转型升级形成价值产出的路径发展。

随着全渠道模式的兴起，研讨电子优惠券投放的全渠道促销问题备受关注。考虑同时开通线上、线下及BOPS（buy-on-line，pickup-in-store）渠道全渠道零售系统，引入消费者渠道偏好与电子优惠券，构建品牌商自建或联合零售商合力搭建的BOPS渠道下的相同面值、不同面值优惠券4种决策模型，分析不同模式下的渠道最优定价策略——产品定价与优惠券面值。结果表明：相较于品牌商自建模式，联合零售商搭建模式下的产品定价及优惠券面值更高；相较于相同面值策略，不同面值策略下品牌商可以获取更高的利润，而零售商与之相反；当且仅当品牌商给予零售商的补贴小于一定阈值时，联合零售商搭建BOPS渠道才能获取更大收益；结合BOPS渠道购买溢出制定产品价格-优惠券组合策略，但优惠券面值需要控制在阈值内。

随着各大零售商全渠道营销战略布局，全渠道消费者数量呈爆炸式增长，对于全渠道消费者的消费行为研究成为热点。然而连锁零售供应链全渠道消费者消费数据呈现海量、高维的特征。针对这一特征，提出采用协同进化算法对连锁零售供应链全渠道消费者行为进行高维关联分析。利用粒子群优化算法和自适应遗传算法各自的优势，两个种群同时遍历，并在两种群间引入信息交互机制，使两种群协同进化。实证研究证明协同进化算法应用于连锁零售供应链全渠道消费大数据关联规则挖掘中，不仅算法的运算速度高，避免了遗传算法单独应用时容易陷入局部最优的缺陷，而且还提高了连锁零售供应链全渠道消费者行为关联规则的大数据挖掘质量，为全渠道消费者购买行为研究提供了新的方法。

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。

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.

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。

新发展阶段，科技创新要超越传统的技术驱动，把握场景驱动的新范式、新机遇，发挥我国超大规模市场和丰富应用场景的优势，实现从创新追赶到创新引领的跨越。结合数字经济时代世界科技强国建设理论与实践，在回顾现有创新范式的基础上，系统探讨场景驱动的创新的内涵特征、理论逻辑、实践进路与典型案例，并展望未来研究和实践前沿。场景驱动的创新既是将现有技术应用于特定场景，进而创造更大价值的过程，也是基于未来趋势与愿景需求，驱动战略、技术、组织、市场需求等创新要素及情境要素整合共融，突破现有技术瓶颈，开发新技术、新产品、新渠道、新商业模式，乃至开辟新市场和新领域的过程。研究成果可为数字经济时代坚持创新引领发展，加快推进技术、场景和商业模式融合创新，以场景驱动原始性创新、关键核心技术突破、重大技术应用提供重要理论和实践启示。

针对在线零售商一地多仓及仅考虑品类拆单的场景，建立最大化整单配送模型，对单品分配方法进行研究，目的是通过改进现有算法优化配送中心中存放的单品，以进一步降低拆单率。针对贪婪订单算法和贪婪热销算法中未考虑单品间关系性的问题，结合Apriori算法，对算法进行优化设计，提出贪婪关联算法。算法应用一种新的单品分配方法寻求订单中具有强关联关系的单品，并对具有强关联关系的单品优先进行分配。实验结果表明，与贪婪订单算法和贪婪热销算法相比，改进后的算法能显著地降低拆单率，分别降低约8%和11%。

目的/意义 近年来，随着数字技术的蓬勃发展和深入应用，给人们的生活消费和企业的组织运营带来了颠覆性改变。对于广大零售企业而言，纯粹的单线经营或浅层的双线布局都难以冲破现实的桎梏，如何借力数字赋能推动自身转型,实现业绩提振成为零售企业关注的焦点。 设计/方法 从当下热门的线上线下融合切入，以数字赋能为前因背景，探讨了数字赋能对于零售企业绩效提振的影响路径，并基于287份已开展线上线下业务的零售企业的问卷数据开展实证分析。 结论/发现 数字赋能对零售企业绩效提振产生显著正向影响，线上线下融合借由价值主张融合、多维资源融合、交互体验融合三个子维度在数字赋能对零售企业绩效的正向影响中发挥部分中介作用。研究理顺了数字赋能、线上线下融合与零售企业业绩提振间的关系，为传统零售企业借助数字赋能实现有效转型、绩效提振指明了切实有效的路径。

The digitalization has brought big changes to the economic society, namely, virtualization of market players, digitization of factors of production, dynamization of the production process and platformization of market organizations. These four features of digitalization have further reconstructed the real management world, resulting in disruptive changes of internal and external relationships between organizations, and the underlying logics of production and operation. The nature of marketing is to answer how to solve the interactive relationship between the supplier and the consumer in the best way to realize the value co-creation. Obviously, digital technology is disrupting the traditional interactive relationship, which greatly weakens the effectiveness of the 4P and 4C marketing matrix. Therefore, we are intended to put forward the 4I (Interaction, Interest, Interface, Iteration) framework to reconstruct the marketing matrix in the age of digital intelligence. Finally, we offer some future topics of marketing strategy research and the new development direction of the discipline.

In recent years， the popularity of mobile devices， the global COVID-19 pandemic and the rapid development of digital technology have significantly changed consumer shopping behaviour and habits. With the continuous penetration of industrial digitalisation， the omnichannel model is constantly evolving and upgrading. The digital omnichannel customer behaviour under multi-channel， multi-scene and multi-touch-points is more complex and uncertain， and how to accurately capture customer behaviour and effectively satisfy customers’ personalised needs is increasingly becoming the focus of attention in the industry and academia.Driven by reality and theoretical needs， the bibliometric analysis method is adopted to analyse the 340 English-language articles cited in the core database of Web of Science from 2000 to 2022 and the two major techniques of performance analysis and scientific mapping are applied. On the one hand， the publication trends， journal sources and core papers of the research field are systematically sorted out； on the other hand， the cooperation network among the research fields is obtained from the micro-， meso-， and macro-levels， and the most prominent research topics in the field are obtained， according to which the logical knowledge framework is constructed.The results show that （1） the academic interest in this field is expected to explode in the future， with China and the United States being the countries with the highest publication output， and local cooperative networks between research institutions have been formed； （2） the field focuses on seven major research themes： webrooming， channel dissynergies， supply chain management， brand management， digital products， online retail and omnichannel retail； （3） the knowledge framework of digital omnichannel customer behaviour is constructed based on the SOR theory， and the future research directions are proposed from the whole-journey customer behaviour of “pre-purchase → mid-purchase → post-purchase” throughout the customer behaviour journey. The current research status of digital omnichannel customer behaviour is sortedout， several prominent research hotspots are explored， the application context and practical potential of digital technology are expanded， the theoretical connotation of consumer behaviour is enriched， and useful management implications for subsequent academic research and business practice are provided.

In recent years online supermarkets such as JD.com have developed greatly in the e-commerce environment. Order splitting has been a common phenomenon in practical operations due to two main features of the online supermarket： one is the multi-warehouse network in one big city， the other is the vast multi-item customer orders. Serious order splitting problem intrigues some challenges such as high delivery disturbance， high fulfillment cost. The complexity of this problem is that the solution space will be large because of the explosive increased number of splitting solutions with the increase in the number of orders and the number of items in each order. Synthetically applying the theories of combinatorial optimization and clustering analysis， the order splitting optimization problem is investigated to minimize the order splitting fulfillment cost. For the sake of decreasing the solution space， the product link-based hybrid heuristic large neighborhood search algorithm （PLBH-LNS） is proposed. The effectiveness and practicality of the PLBH-LNS algorithm are verified using a series of generated small-scale datasets and a real large-scale dataset from an online retailer in China. The results show that， compared with the myopic order splitting strategy in practical operations， the PLBH-LNS algorithm could decrease the average order fulfillment cost by 22.48%. A new method and idea for the online supermarket order splitting in e-commerce is provided， which also supports the order fulfillment decision for decreasing the order splitting.