生鲜电商需要O2O改造的必要性分析

近年来,生鲜电商蓬勃发展,但是有些传统商超从事电子商务效果不理想。本文主要研究生鲜电商的现状,指出必须进行O2O改造的必要性分析,为生鲜电子商务的可持续发展提供相应的理论基础和经验支撑。     

智慧生鲜仓储及物流配送解决方案 思创医惠RFID助力生鲜电商

生鲜电商一直是近年来的火热赛道,各零售、技术企业不断争相尝试,逐渐迈入发展高速期。艾瑞咨询发布的《2019年中国生鲜电商行业研究报告》显示,中国生鲜电商市场的交易规模在2018年已突破2000亿元,2018-2020年的行业增速分别为41.2%、39.9%和36.3%,预计到2022年将达到7054.2亿元,前置仓模式则继续领跑行业。     

考虑供应商保鲜努力的生鲜电商销售模式选择

基于一个生鲜供应商和一个生鲜电商组成的供应链,考虑生鲜供应商的保鲜努力对产品新鲜度的影响,建立转售模式、代理模式和混合模式下的博弈模型,研究生鲜供应商提供保鲜努力下生鲜电商的最优销售模式选择,分析销售模式差异对保鲜努力水平和销售价格的影响.研究结果显示:当佣金率较高且消费者对产品新鲜度比较敏感时,生鲜电商的最优销售模式是混合模式;否则,生鲜电商的最优销售模式是转售模式,而生鲜供应商的利润和供应链总绩效始终在混合模式下最大.生鲜供应商在代理模式和混合模式下的保鲜努力水平始终相等,佣金率较低时,代理模式和混合模式下的保鲜努力水平高于转售模式下的保鲜努力水平.此外,代理模式和混合模式下的销售价格随佣金率的降低而提高,佣金率低于一定水平时,混合模式下转售渠道的销售价格最高.     

基于混合契约的生鲜电商供应链协调策略

考虑到生鲜电商平台销售过程中保鲜努力水平和促销努力水平对消费者需求的影响,构建保鲜努力水平和促销努力水平共同影响下的消费者需求函数,研究由单一生鲜供应商和单一生鲜电商平台构成的二级生鲜电商供应链协调问题.根据模型比较不同决策模式下的生鲜产品最优定价、最优保鲜努力水平、最优促销努力水平和生鲜电商供应链成员收益等,发现合作能够提升供应链成员的收益,因此构建“收益共享-成本共担”的混合契约协调供应链,并讨论混合契约实施的条件.研究结果表明:混合契约对生鲜电商平台保鲜努力水平和促销努力水平的提升具有正向影响;努力水平弹性系数对于努力水平存在不同程度的影响,在一定范围内,随着努力水平弹性系数的增加,成员收益也在不断增加,当超过最优值后,弹性系数的提升会造成成员收益受损.最后采用算例验证混合契约对于生鲜电商供应链协调的有效性.     

商品条码在电商企业的服务模式初探

目前,物品编码已经在电商行业得到广泛应用,但并未形成明确的服务模式和服务项目,没有实现物品编码的深度应用。本文通过对电商企业的销售额、编码量、编码应用深度等展开研究,总结出一套明确电商企业规模的界定准则;通过与电商企业的不断对接、改进,建成电商企业大客户专属服务体系,形成一套可在国内推广应用的模式。     

体验式特色生鲜农产品营销模式——“山水食客”

体验式营销提供的不只是让顾客感受产品和服务,更是给顾客一种感觉,一种情绪上、体力上、智力上甚至精神上的体验。每个人都有圈子,既是产品的受用者,又是传播者,这就是社会化传播——口碑营销。将农产品引入到这个圈子里,利用电商这一手段来扩大市场,可以将生鲜农产品市场的雪球越滚越大。     

生鲜电商配送的TDVRPTW研究: 基于经济成本与环境成本兼顾的视角

基于经济成本与环境成本兼顾的视角,研究时变网络下生鲜电商配送的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),综合考虑车辆时变行驶速度、车辆油耗、碳排放、生鲜农产品的易腐易损性、客户时间窗与最低新鲜度限制等因素,设计跨时间段的路段行驶时间计算方法,引入农产品新鲜度度量函数与碳排放率度量函数.在此基础上,以经济成本与环境成本之和最小为目标构建具有最低新鲜度限制的TDVRPTW数学模型,并根据模型特点设计一种自适应改进蚁群算法求解.最后采用案例验证所提出方法能有效规避交通拥堵时间段、降低总配送成本、促进物流配送领域的节能减排.     

基于区块链的跨境电商综合服务系统设计

由于移动互联网信息交流与获取速度提升,基础的跨境电商综合服务系统逐渐无法满足人们的应用需求,因此设计基于区块链的跨境电商综合服务系统。首先,构建复位电源,接入倍频发生器,实现系统硬件设计;其次,以单体区块服务指令作为引导,建立多层级交互功能模块,并搭接区块链访问数据库,完成系统软件设计;最后,进行系统测试。系统测试结果表明,在相同的测试环境下,不同数量的用户最终得出的系统服务响应时间均控制在0.5s以下,表明系统可以同时处理多个执行目标,保证单元服务速度,具有实际的应用价值。     

基于深度强化学习的生鲜产品联合库存控制与动态定价研究

针对生鲜产品的易逝性特征以及复杂多变的现实环境导致生鲜产品的最优订货和定价策略难以获得的问题,提出了基于深度强化学习方法的生鲜产品联合库存控制与动态定价方法,结合生鲜产品特性对问题进行建模并定义为马尔可夫决策过程,然后基于深度强化学习设计了生鲜品联合库存控制和动态定价算法。实验结果表明,基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价策略收益表现最佳,因此,基于深度强化学习的联合库存控制和动态定价研究能够提高企业收益,有效促进强化学习在收益管理领域的落地,具有实际应用价值。