考虑顾客退货行为的电商物流服务模式决策方法研究

In the E-commerce circumstance, how to select the appropriate logistics service mode is an important issue needed to be solved by both the theorists and the practitioners. Starting with the impact factors of consumer returns behavior, considering the fluctuations of e-tailer’s revenue caused by the returns cost sharing, the returns rate and the consumer returns behavior, integrating the behavioral science, optimization and operations research theory and utilizing the data driven, optimization and fuzzy evaluation method, we unify the positive and reverse logistics into one framework in this project. This study focuses on the decision-making methods of logistics service mode, especially on the closed loop logistics system considering consumer returns behavior. We establish optimization-based decision model and multi-objective evaluation model and try to solve three main problems: (1) describe the consumer returns behavior and explore the factors that impact it; (2) obtain the revenue functions of the e-tailers under different situations; (3) solve the multi-objective optimization problem. The solution of these problems will help to reveal the logical relationship between the consumer returns behavior and the choice of logistics service mode, to expand the application of behavior science and game theory in the field of logistics service mode, to provide more scientific decision-making methods for e-tailers in practice and to promote the healthy development of E-commerce.

在电子商务环境中，考虑顾客退货行为的影响，选择合理的物流服务模式已经成为理论者和实践者亟待解决的问题。本项目以顾客退货行为的影响因素为切入点，从退货成本分担、退货率、顾客退货行为导致电商企业收益波动的视角，融合行为科学、优化决策、运筹学等理论，采用数据驱动、最优化与模糊评价等方法，将正、逆向物流纳入统一的框架。重点研究电商企业的物流服务模式决策方法，尤其是考虑顾客退货行为的闭环物流系统服务模式选择方法。建立最优化决策和多目标评价模型，试图解决三个主要问题：（1）多因素作用下顾客退货行为及影响因素的刻画；（2）不同情境下电商企业收益函数的定量表达；（3）多目标优化问题求解。这些问题的解决将有助于在理论上揭示顾客退货行为、电商企业绩效、物流服务模式选择之间的逻辑关系，拓展行为科学、博弈论在物流服务决策中的应用；在实践中，为电商零售企业提供更科学的决策方法，促进电子商务健康发展。

本研究主要针对不同主体承担退货物流成本对顾客退货行为的影响、不同退货率和退货成本对零售商收益的影响出发，深入研究基于顾客退货行为的电商物流服务模式决策方法，为电商零售企业提供更科学的决策方法，促进电子商务健康发展。.研究中以零售商的短生命周期产品在预售与退单过程中为主要场景展开，从两个视角展开具体研究：第一，没有退订情况下的短生命周期产品的预售定价问题；第二，允许退订的短生命周期产品的预售定价以及退单惩罚问题。在研究过程中，充分考虑消费者行为的作用，将预售价、库存以及退单惩罚作为变量，运用收益管理理论建立了消费者预售退单时的数学模型，结合积分与单调性等数学方法以及正态分布报童模型中的相关理论，对模型进行了数值分析，并比较了两种模型的优缺点，对零售商在市场处于何种情况时应该采取何种决策提供了指导，也为预售折扣以及退货成本等的决策的制定提供了数学依据。在此基础上进行拓展分析，重点研究电商企业的物流服务模式决策方法，尤其是考虑顾客退货行为的闭环物流系统服务模式选择方法。建立最优化决策和多目标评价模型，主要分析多因素作用下顾客退货行为及影响因素的刻画；不同情境下电商企业收益函数的定量表达；多目标优化问题求解。项目研究对决策方法进行了深入探索，模型中采用混合帕累托蚁群遗传算法进行求解。研究结果表明，提出的该混合算法对于求解多目标问题是可行的，该算法能够有效解决多目标优化问题。.研究成果能为物流系统工程决策实践提供有效支持，并且为决策者改善顾客满意度提供有效方法，研究结论有助于揭示顾客退货行为于物流服务选择模型之间关系，能够拓展行为科学和博弈论在电子商务实践中的应用，促进电子商务行业的健康发展。