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基于顾客行为的B2C无理由退货策略研究

姜宏  
【摘要】:B2C无理由退货服务是零售商提供给顾客的一项福利,它允许顾客根据自身原因(非质量因素)在购买产品后自由退货,并能得到一定的现金返还。当前,相关研究主要存在两个不足:一是,绝大多数的文献忽略顾客的主动行为,将退货看成是外生变量;二是,少数考虑到顾客行为的文献也仅局限于策略行为(理性行为)。基于此,本文考虑顾客行为因素(侧重于非理性行为),对供应链环境下的B2C无理由退货策略及其相关决策展开研究。论文的主要创新工作如下: (1)基于顾客策略行为,主要分析无理由退货策略对顾客效用和供应链绩效的影响。结合现实问题,研究顾客退回产品能二次销售情形下的供应链最优库存策略和退货期限对无理由退货策略的影响。研究结果表明:产品的重复销售对于库存具有双重作用,回购契约通过调整契约参数能实现此时的供应链协调,消除双边际效益现象;当顾客退货时间分布为独立的随机变量时,退货期限对供应链收益具有正面影响。 (2)首次将顾客现状偏好行为(惰性)引入到无理由退货策略中,研究当市场中的顾客存在一定的现状偏好特征时供应链的最优无理由退货策略及其协调问题。研究结果得出了供应链最优退货策略、销售策略和库存策略,并发现现状偏好对退货价格具有正面影响,在其确定后现状偏好对产品销售价格和库存均具有负面影响。在分散供应链中,设计合适的回购契约和销售折扣契约可以实现供应链的协调。 (3)首次将顾客风险偏好行为引入到无理由退货策略中,在集中供应链背景下研究顾客不同的风险偏好态度对无理由退货策略的影响。研究结果得出了风险偏好系数与顾客退货效用之间的关系,以及供应链最优无理由退货策略和库存策略。无理由退货策略更适合于顾客喜好风险、产品在顾客心中的价值波动或产品随机需求波动较大的情况。 (4)首次利用Anylogic软件对基于顾客行为的无理由退货策略建立仿真模型。采用基于智能体(Agent-based)的建模方法来仿真现实市场中的顾客行为,采用基于事件(Event-based)的建模方法来模拟产品销售状况,并将二者进行有效结合实现单位顾客决策和供应链收益的模拟结果实时观测,为企业进行经营决策提供参考指导。


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