聚類分析下的電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量評價

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摘要:對電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量差別較大、企業(yè)經(jīng)驗(yàn)不足及客戶投訴屢見不鮮等問題，以商品配送的延誤率、丟失損毀率和投遞服務(wù)投訴率為評價電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量最重要的3項(xiàng)指標(biāo)，利用聚類分析算法，建立電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量評價模型。從類別角度和指標(biāo)角度分析聚類評價結(jié)果并提出相應(yīng)的物流服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)建議。從聚類評價結(jié)果來看，各項(xiàng)指標(biāo)對不同類型企業(yè)的影響存在差異，服務(wù)優(yōu)質(zhì)類企業(yè)需重點(diǎn)關(guān)注投遞服務(wù)水平，而服務(wù)低質(zhì)類企業(yè)最需提高商品配送的準(zhǔn)時性。

關(guān)鍵詞:電子商務(wù)物流;服務(wù)質(zhì)量評價;K-means算法;聚類分析

引言

近年來，電子商務(wù)快速發(fā)展，我國物流行業(yè)業(yè)務(wù)量迅猛增長，進(jìn)入飛速發(fā)展時期。但是由于我國物流起步較晚、發(fā)展時間較短、企業(yè)經(jīng)驗(yàn)不足以及缺少行業(yè)規(guī)范等，電子商務(wù)物流行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量差別較大，客戶投訴現(xiàn)象屢見不鮮［1］。對電子商務(wù)物流服務(wù)的質(zhì)量評價，可使企業(yè)更清楚地認(rèn)識到客戶需求及自身短板，有效提升服務(wù)質(zhì)量，更好地為客戶服務(wù)。對于電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量評價的相關(guān)研究，或是以評價指標(biāo)為重點(diǎn)，研究其內(nèi)在相關(guān)性［2］，提出改進(jìn)建議［3］;或是從建立評價指標(biāo)體系出發(fā)，構(gòu)建評價模型［4-6］;或是以評價方法為重點(diǎn)，研究方法的改進(jìn)［7］。本文以電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)的構(gòu)建為基礎(chǔ)，采用聚類方法建立物流服務(wù)質(zhì)量評價模型，從不同角度對模型評價結(jié)果進(jìn)行分析，并針對性地提出物流服務(wù)質(zhì)量的改進(jìn)意見，形成電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量評價的完整體系。

1電商物流服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)

關(guān)于企業(yè)服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)方面，國內(nèi)外學(xué)者做了大量的理論和實(shí)證研究。SERVQUAL模型得到廣泛認(rèn)可和采用，被認(rèn)為是適用于評價各類服務(wù)質(zhì)量的最典型方法。SERVQUAL共包含5個層面:可靠性，指可靠地、準(zhǔn)確地履行服務(wù)承諾的能力;響應(yīng)性，指提供服務(wù)的迅速程度;保證性，指員工表現(xiàn)出的知識、禮節(jié)和能力等;移情性，指設(shè)身處地為顧客著想和對顧客給予特別的關(guān)注;有形性，指有形的設(shè)施、員工服裝的整潔程度等［8］。但在具體到電子商務(wù)物流行業(yè)服務(wù)質(zhì)量評估時，該模型需要結(jié)合行業(yè)的實(shí)際操作規(guī)范，進(jìn)行必要的調(diào)整。蓋青霞［9］基于物流服務(wù)質(zhì)量最新的較完整的定義，提出了影響物流服務(wù)質(zhì)量的以下幾個指標(biāo):貨品完好程度、貨品精準(zhǔn)率、人員溝通質(zhì)量、誤差處理、時間性等;段彥輝等［10］認(rèn)為貨物的完好率、訂單響應(yīng)時間、物流價格、服務(wù)便利性等是影響電子商務(wù)物流行業(yè)服務(wù)質(zhì)量的主要因素?；ň系龋?1］采用SERVPERF模型中感知服務(wù)質(zhì)量測量方法，直接用顧客對感知到的網(wǎng)購快遞服務(wù)質(zhì)量滿意程度，來評價和衡量服務(wù)質(zhì)量，從交付質(zhì)量、時間性、人員溝通質(zhì)量、誤差處理質(zhì)量以及便利性5個維度建立了網(wǎng)購快遞物流服務(wù)質(zhì)量評價的模型;黃陽［12］認(rèn)為物流服務(wù)的質(zhì)量可以通過質(zhì)量保證率、商品配送延時率、服務(wù)成功率等指標(biāo)進(jìn)行衡量?；谝陨戏治觯琒ERVQUAL量表作為服務(wù)質(zhì)量評價的總體框架，對本文所研究的電子商務(wù)物流行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量評價也同樣適用，但應(yīng)根據(jù)行業(yè)特性，對評價維度進(jìn)行整合，簡化評價模型，構(gòu)建實(shí)用有效的服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系［5］。本文在SERVQUAL模型和相關(guān)研究基礎(chǔ)上，提出物流配送的準(zhǔn)時性、準(zhǔn)確性、完好性、人員溝通服務(wù)質(zhì)量等是影響電子商務(wù)物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的主要因素。本文評價維度如表1所示。商品配送延誤率衡量了商品由于各種因素未在承諾時間內(nèi)送達(dá)收貨人手中的延誤程度。商品丟失損毀率綜合反映了以下兩種情況發(fā)生的頻率:一是商品在運(yùn)輸過程中由于人為或意外事故導(dǎo)致包裹丟失的情況;二是包裹沒有丟失但出現(xiàn)積壓破損的情況。投遞服務(wù)投訴率是企業(yè)投遞服務(wù)質(zhì)量好壞的綜合體現(xiàn)和直接反映。此外，物流企業(yè)違規(guī)收費(fèi)、誤投事故等也會對電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響，但這些事件發(fā)生概率較低，統(tǒng)一劃分為其他類。

2電商物流服務(wù)質(zhì)量評價模型

2．1評價流程

基于聚類分析的電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量評價過程如圖1所示。整個評價過程分為3大部分:輸入、分析及輸出應(yīng)用。評價的輸入部分為與物流服務(wù)質(zhì)量相關(guān)的各項(xiàng)指標(biāo);分析部分主要包括數(shù)據(jù)的預(yù)處理及聚類建模過程;聚類結(jié)果分析及質(zhì)量改進(jìn)建議為輸出應(yīng)用部分。

2．2數(shù)據(jù)預(yù)處理

本研究共收集了2015年1月至2018年5月間來自32家物流企業(yè)的1046條有關(guān)服務(wù)質(zhì)量評價的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源為國家郵政局(www．spb．gov．cn/sj/tjxx_1/index．html)每月公布的郵政行業(yè)消費(fèi)者申訴情況。數(shù)據(jù)的預(yù)處理包含異常值的處理、缺失值的填補(bǔ)以及數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。1)異常值處理。收集到的數(shù)據(jù)中可能存在不合理即異常值。異常值會加大聚類的復(fù)雜程度，影響聚類整體準(zhǔn)確性，需要進(jìn)行處理。常用的異常值處理方法是用均值或者其他統(tǒng)計(jì)量來代替，但這種方法改變了數(shù)據(jù)自身的分布，使數(shù)據(jù)的方差發(fā)生變化。當(dāng)異常值觀察數(shù)據(jù)非常少時，也可直接刪除異常值，這樣既不會對變量的原有分布造成影響，還可以簡化模型的復(fù)雜程度。本研究對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)探索，分析各項(xiàng)指標(biāo)的分布情況。以丟失損毀率這一指標(biāo)數(shù)據(jù)的分布情況為例，有近1000條觀測數(shù)據(jù)的取值分布在0～50之間，只有2個觀測樣本的指標(biāo)值分布在此區(qū)間之外，即異常值個數(shù)為2。由于異常值觀察數(shù)據(jù)量很少，因此這里使用剔除法，將丟失損毀率大于50的異常數(shù)據(jù)值排除。類似地，對其他指標(biāo)進(jìn)行異常值的檢測和處理，最終共排除掉13條異常數(shù)據(jù)，剩余1033條觀測數(shù)據(jù)用于后續(xù)分析。2)缺失值填補(bǔ)。數(shù)據(jù)收集過程中，個別觀測樣本的某一項(xiàng)指標(biāo)可能較難獲取，存在缺失值，這時就需要選擇合適的方法對缺失值進(jìn)行填補(bǔ)。對于區(qū)間型變量，常用的缺失值填補(bǔ)方法有均值插補(bǔ)法、期望值最大化法、極大似然估計(jì)法、多重插補(bǔ)法等。其中，均值插補(bǔ)法是以最大概率可能的取值來補(bǔ)充缺失的屬性值，與其他方法相比，既可用現(xiàn)存數(shù)據(jù)的多數(shù)信息來推測缺失值，又易于操作，因此在實(shí)踐中應(yīng)用較多。通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)探索，發(fā)現(xiàn)各項(xiàng)指標(biāo)均存在缺失值，其觀測數(shù)及所占比例如表2所示。由于各項(xiàng)指標(biāo)缺失值所占總體比例均較小，采用了常用的均值插補(bǔ)方法對缺失值進(jìn)行處理。3)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。在電子商務(wù)物流質(zhì)量評價這樣的多指標(biāo)評價體系中，各評價指標(biāo)由于性質(zhì)不同，通常具有不同的量綱和量級。當(dāng)各評價指標(biāo)間的量綱和量級差異很大時，如果直接使用原始指標(biāo)值進(jìn)行分析，就會突出數(shù)值水平較高的指標(biāo)在綜合分析中的作用，相對地，數(shù)值水平較低的指標(biāo)的作用則會被削弱。因此，為了保證結(jié)果的可靠性，需要對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以便于不同單位或量級的指標(biāo)能夠進(jìn)行比較和加權(quán)。最常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理方法是min-max標(biāo)準(zhǔn)化法，它通過對原始數(shù)據(jù)的線性變換將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到［0，1］區(qū)間上。對于正向指標(biāo)即效益型指標(biāo)，指標(biāo)值越大結(jié)果就越好，其標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換函數(shù)為對于逆向指標(biāo)也稱成本型指標(biāo)，數(shù)值越小結(jié)果就越好，其標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換函數(shù)為式中:xi為第i個指標(biāo)的實(shí)際數(shù)值;x'i為第i個指標(biāo)無量綱處理后的標(biāo)準(zhǔn)化值;ximin為第i個指標(biāo)的最小值;ximax為第i個指標(biāo)的最大值。

2．3K-means聚類建模

聚類分析是一種無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，它能從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動將目標(biāo)群體劃分幾個具有明顯特征的細(xì)分群體。本文研究的目的就是將不同物流企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量按照商品配送服務(wù)、投遞服務(wù)、丟失損毀三個維度進(jìn)行精細(xì)化劃分，對不同類提出不同的管理建議，提升物流服務(wù)質(zhì)量，因此聚類分析較為適合本文的研究。將經(jīng)過異常值和缺失值處理的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之后，利用SASEM軟件，采用K-means算法對所收集到的關(guān)于電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。K-means的基本思想為:對于給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集劃分為K個簇，簇內(nèi)點(diǎn)之間的距離盡可能的小，而簇間距則盡可能的大。利用K-means算法進(jìn)行聚類的具體步驟如下:1)從樣本數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取k個樣本，作為初始聚類中心。2)計(jì)算數(shù)據(jù)集中每個點(diǎn)到選擇的初始聚類中心的距離，按照最小歐氏距離原則分配到k個聚類類別中，即對以下表達(dá)式求最小值:3)使用每個聚類的均值作為新的聚類中心。4)重復(fù)步驟2)、3)，直到?jīng)]有對象被重新分配給不同的類。5)結(jié)束聚類循環(huán)運(yùn)算，得到k個聚類，并給不同類打上歸屬的聚類標(biāo)簽。

3聚類結(jié)果分析

對聚類類別k賦予2、3、4、5、6等不同的值，對所收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。通過對比聚類結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)k=3時，聚類效果最優(yōu)，聚類結(jié)果如表3所示。從表3可以看出，各類的類內(nèi)間距相對較小，而類間距離相對較大，符合K-means聚類分析的原則，說明聚類結(jié)果較為理想。特別是對于類1，該類具有所有類別中最小的類內(nèi)間距0．3673，其與最近聚類的類間距離為2．2233，說明該類與其他兩類亦具有明顯的區(qū)分度，綜合來看是3個類別中聚類效果最好的一類。從表3聚類結(jié)果可知，類1商品配送延誤率類中心值僅為1．3774，丟失損毀類中心值為1．4976，投遞服務(wù)投訴率僅為2．0160，與其他類相比這些指標(biāo)的值均較低，可以判斷出該類企業(yè)屬于電子商務(wù)物流服務(wù)的優(yōu)質(zhì)企業(yè)。由于類1所占比例最大，聚類頻數(shù)為747，占總體樣本比例的72．31%，說明電子商務(wù)物流行業(yè)整體服務(wù)水平較高。類2的企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)的類中心值均遠(yuǎn)高于其他兩類，特別是配送的延誤率更是高達(dá)17．25，負(fù)向指標(biāo)的值越大說明企業(yè)的服務(wù)水平越差，則類2屬于服務(wù)水平低下的企業(yè)，但類2所包含的樣本數(shù)較少，僅為63，占總體比例的6．1%，說明電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量差的企業(yè)為少數(shù)。類3的企業(yè)屬于中等服務(wù)水平的企業(yè)，各項(xiàng)指標(biāo)值介于類1和類2之間且較為均衡，該類包含223個樣本，占總體比例的21．59%。

4服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)建議

4．1基于類別角度的服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)建議

從上述聚類結(jié)果分析可知，類1內(nèi)企業(yè)屬于服務(wù)質(zhì)量較優(yōu)企業(yè)，其4個指標(biāo)中，投遞服務(wù)投訴率最高，說明對于此類企業(yè)來說，最需要改進(jìn)的方向是提高投遞服務(wù)質(zhì)量。類3各項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)較為均衡，說明服務(wù)質(zhì)量水平中等的電商物流企業(yè)在各方面保持現(xiàn)狀，均衡發(fā)展即可。類2的企業(yè)各項(xiàng)指標(biāo)表現(xiàn)均較差，但商品配送的延誤尤為明顯，所以應(yīng)該投入更多精力來提高商品配送的效率，具體可以通過縮短訂單響應(yīng)時間、提高異常處理效率、合理安排配送線路等來提高商品配送的效率。

4．2基于指標(biāo)角度的服務(wù)質(zhì)量改進(jìn)建議

在K-means聚類中，各指標(biāo)對物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的影響程度如表4所示。從表4可見，投遞服務(wù)投訴率的聚類貢獻(xiàn)度為1，說明投遞服務(wù)是影響電商物流服務(wù)質(zhì)量最重要的因素，物流企業(yè)均應(yīng)該努力提高投遞服務(wù)的水平。同時，丟失損毀率和商品配送延誤率對物流服務(wù)質(zhì)量也有很重要的影響。可以通過加強(qiáng)對物流配送人員的培訓(xùn)、引導(dǎo)配送人員分析自己在配送服務(wù)上的不足之處，改善投遞服務(wù)質(zhì)量。此外還可以建立靈活的獎勵機(jī)制，加大對優(yōu)秀配送人員的獎勵，來提升工作的積極性，以達(dá)到改善服務(wù)質(zhì)量的目的。

5結(jié)束語

本文在服務(wù)質(zhì)量模型(SERVQUAL)的基礎(chǔ)上，結(jié)合電子商務(wù)物流行業(yè)特征，提出影響電子商務(wù)物流服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，然后運(yùn)用K-means算法建立聚類模型。通過分析聚類結(jié)果，從類別角度和指標(biāo)角度提出了提高物流服務(wù)質(zhì)量的方法和建議，對物流企業(yè)服務(wù)質(zhì)量的改進(jìn)具有一定的參考價值。但是，本研究依舊存在一定的局限性，比如，指標(biāo)體系建立不夠全面，只分析了對電商物流服務(wù)質(zhì)量影響較大的因素;此外，由于數(shù)據(jù)獲取的困難性，本文只收集到部分物流企業(yè)的數(shù)據(jù)，樣本量有限。在今后的研究中將逐步增加物流企業(yè)的財(cái)務(wù)能力、發(fā)展能力、盈利能力等評價因素，建立更加系統(tǒng)、完善的評價指標(biāo)體系，同時擴(kuò)大研究的企業(yè)范圍，收集更多企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，使所得的結(jié)論更具有實(shí)際指導(dǎo)意義。

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作者：趙夢函 吳麗花 單位：北京信息科技大學(xué)