陈 涛，史 薇

（武汉科技大学 管理学院，湖北 武汉 430081）

基于消费者在线评论的顺丰优选水果物流风险评价

陈 涛，史 薇

（武汉科技大学 管理学院，湖北 武汉 430081）

通过在线评论内容预分析、消费者调研和文献回顾，构建了基于消费者在线评论的顺丰优选水果物流风险评价指标体系。经过消费者问卷调查确定了各风险指标相对权重，发现消费者在顺丰优选水果商品物流服务过程中最关注时间风险和货物风险。随后，利用层次分析法和在线评论内容分析法综合评价各风险指标水平，评价结果显示目前顺丰优选水果物流风险水平中等，其中货物风险水平较高，终端服务风险和时间风险水平中等，经济风险和信息风险水平较低。最后，针对物流风险评价结果提出了生鲜电商企业水果物流风险控制的可行性建议。

消费者；生鲜电商；物流风险；在线评论；顺丰优选

1 引言

电商生鲜物流是指在电子商务环境下，为保证生鲜产品质量安全和防再次污染的低温控物流过程，运载对象为水果、蔬菜、肉禽类、蛋奶类等生鲜产品，主要环节包括加工、分拣、包装、贮藏、运输、分销和销售等[1-2]。电商生鲜物流风险是指在生鲜物流环节中因操作不当、设备设施故障或环境变化等各种因素导致不确定性的可能性和后果[3]。而生鲜物流自身的特殊性和电子商务的复杂性使得生鲜电子商务物流威胁因素众多[4-5]。货腐货损事件频发、不良事件后果影响较大、消费者满意度较低等说明物流已经成为了遏制生鲜电子商务发展的瓶颈，是各大生鲜电商亟待解决的重要问题[6-7]。

目前国内外对电商生鲜物流风险评价的研究较多，范围也较广。Chris I.E.（2013）利用层次分析法评价了电子零售业食品物流风险[8]；Denyse I.L.（2014）运用GIS风险评估仿真计划集成分析系统对食品物流风险进行了仿真模拟[9]；Shashank Rao（2011）构建了电子商务物流服务与消费者满意度关系模型[10]；刘一波（2012）运用模糊综合评价法评价了电商物流“最后一公里”风险[11]；何其帼（2012）调查了第三方物流启动信息对消费者感知风险的影响[12]；偰娜（2013）则使用主成分分析法对消费者网购物流风险进行了评价[13]。综合国内外研究可以发现，目前对物流风险的评价多将风险的承担者定位在物流企业自身、物流企业合作者及社会资源节约的视角上，从消费者利益出发，研究消费者视角下的物流风险的较少，具体到消费者视角下的生鲜物流风险的研究更少。

顺丰优选作为国内生鲜电子商务平台的代表，在物流服务过程中存在诸多问题，分析其产品在线评论发现新鲜水果存在的物流风险较高[14]。因此，本文从消费者视角出发，以顺丰优选水果市场为研究对象，利用内容分析法对顺丰优选水果物流风险现状进行分析、计算、评定并提出顺丰优选水果物流风险控制措施，意在提高电商生鲜产品消费者物流风险意识，同时为生鲜电商企业物流风险管理提供实践参考。

2 顺丰优选水果物流风险评价指标体系构建

通过对顺丰优选水果商品在线评论预分析和顺丰优选水果消费者深度访谈，初步得出物流风险评价指标共23个。经过物流企业专家调研和进一步在线评论内容分析对指标体系进行筛选、校正，最终得出基于消费者视角的顺丰优选水果物流风险评价指标体系共5个一级风险指标、18个二级风险指标。

根据AHP递阶层次结构，本文中的目标层U为顺丰优选水果物流风险，准则层X包括时间风险X1、货物风险X2、终端服务风险X3、经济风险X4、信息风险X5，指标层Xij共18个指标（见表1）。其中，时间风险是指因发货、送货过慢或水果最佳使用时间控制不合理给消费者造成的时间成本和压力；货物风险主要包括货损货污、货差货失、退货换货不便、货物包装不恰当等因素带来的损失；终端服务风险是指因快递员综合素质低、网点覆盖不全、派送方式不规范及增值服务不到位等物流末端服务表现较差造成的风险；经济风险主要包括运费价格过高、物流供应商信誉状况差、付款退款过程不安全不便捷等[15]；信息风险是指物流信息系统不稳定、信息传递慢、信息质量差及个人信息泄漏等信息交流障碍和问题。

3 顺丰优选水果物流风险指标权重确定

依据已构建的物流风险评价指标体系层次分析结构，通过两两比较法构造准则层X和指标层Xij的判断矩阵共6个。随后，对有过顺丰优选水果消费经验的消费者进行物流风险指标权重问卷调查，共发放问卷89份，回收问卷89份，有效问卷82份。

根据Likert量表设定矩阵判断尺度标准如下：1=同样重要；3（或1/3）=稍微重要；5（或1/5）=明显重要；7（或1/7）=非常重要；9（或1/9）=极其重要；2,4,6,8=介于上述两个相邻判断尺度之间。随后，利用SPSS 19.0对所有消费者判断矩阵进行求解，通过加权平均得出最终各矩阵的特征向量结果（见表1）：目标层U对应的特征向量Wu=（0.313 3,0.258 4,0.175 0,0.153 3,0.100 0）；指标层X对应的特征向量分别为WX1=（0.233 3, 0.341 7,0.425 0）；WX2=（0.504 1,0.107 0,0.241 9,0.147 0）；WX3=（0.287 5,0.092 5,0.387 5,0.232 5）；WX4=（0.445 8,0.341 7,0.212 5）；WX5=（0.134 3,0.189 1,0.296 0,0.380 6）。通过一致性检验计算所有判断矩阵CR＜0.1，即所有判断矩阵都具有满意一致性。

根据表1，一级风险指标消费者权重排序为时间风险（0.313 3）＞货物风险（0.258 4）＞终端服务风险（0.175 0）＞经济风险（0.153 3）＞信息风险（0.100 0）。说明消费者在顺丰优选水果物流服务过程中最关注时间风险，尤其是最佳使用时间风险。货物风险中最关注的是货损货污和退货换货风险。其次引起消费者较多关注的有派送方式风险、运费价格风险及物流供应商信誉风险等。

表1 顺丰优选水果物流风险评价指标体系权重

4 内容分析法综合评价顺丰优选水果物流风险

本文利用ROST CM6系统对顺丰优选水果物流风险水平现状进行综合评价，具体步骤如下：

4.1 确定研究目标

根据Jukka H.（2004）和Jyri P.Vilko（2012）的研究，风险由发生概率和影响程度两方面构成，发生概率越低，后果影响程度越小，风险等级越低；反之，风险等级越高[16-17]。为了解消费者视角下的顺丰优选水果物流风险水平现状，首先需分析其风险发生的概率和风险影响后果严重程度。因此，顺丰优选水果物流风险评价指标体系中各风险的发生概率p及风险对消费者造成的影响程度d即为内容分析的具体目标。二级风险指标水平ri=pi×di，pi、di分别为该风险的发生概率和影响程度。结合上述消费者风险指标权重，一级风险指标水平计算公式物流风险综合水平其中i=1, 2,…,n，Wi'、Wi分别为各二级、一级风险指标相对权重。

4.2 样本选取与分解

以顺丰优选平台（www.sfbest.com）水果商品的所有消费者在线评论为内容分析材料的总体，则最小分析单位为单个水果商品的某一消费者的单次评论。样本抽取时间范围为2014年6月1日至2015年6月1日，抽取产品范围为每类水果在线评论数量最多的水果产品共128个，剔除无效评论后共抽取在线评论19 752条。

4.3 设计分析维度体系

由表1可知，顺丰优选水果物流风险评价指标共5类，18个指标。因此，内容分析维度体系即为18个二级指标。为统计各风险的发生概率及后果影响程度，首先需获取所有包含物流风险的在线评论，具体方法为：ROST CM6预分析获取风险指标关键词群→ROST CM6基于辅助词群行处理获取包含词群的在线评论→整理校正关键词群→抽取包含各风险指标关键词群的在线评论。则各二级物流风险发生频率pi'=为便于分析，需对各风险发生频率pi'进行聚类分析并归一化处理为概率pi，对影响程度di、物流风险水平ri进行归一化处理。最终各分析项目编码规则见表2。

4.4ROST CM6量化处理

4.4.1 物流风险概率统计。通过ROST CM6词频分析，整理、提炼各风险指标所对应的关键词群，并对19 752条在线评论样本进行基于关键词群的行处理，分别统计各风险指标包含关键词群的评论数，并计算各二级风险指标发生频率pi'。随后，对pi'进行聚类分析和归一化处理，得出最终pi得分结果（见表3）。其中，最佳使用时间风险发生概率最高，货损货污风险、送货时间风险、发货时间风险和运费价格风险其次，信息传递效率风险、网点覆盖率风险和信息平台操作风险发生概率最低。

4.4.2 物流风险影响程度判定。为判定各物流风险后果的影响程度，由3名物流工程专业研究生组成评判小组，每位成员经过内容分析法基本培训之后，独立对含有物流风险情况的在线评论进行打分。评分依据为该物流风险对消费者财产、身体、心理及物流功能等4方面造成的损失程度，评分原则为最大隶属原则，且评分过程中互不干涉、讨论。为避免不必要的重复工作，事先对评判样本进行筛选，剔除相似或雷同评论，保留代表性评判样本共9 330条。随后，随机抽取各类风险的评论样本共4 000条进行评判，3份评判数据信度分析R= 0.81，数据可信度较高。评判结果显示，对消费者影响最大的是物流供应商信誉风险，其次为货损货污风险、退货换货风险和派送方式风险，货物包装风险和运费价格风险对消费者影响相对较小（见表3）。

4.4.3 物流风险水平综合评价。根据二级风险指标内容分析结果，综合上述物流风险消费者权重，将各数据结果代入一级风险指标水平公式物流风险综合水平得出物流风险水平综合评价结果见表3。

表3 顺丰优选水果物流风险水平综合评价结果

4.5 评价结果分析

据表3可知，顺丰优选水果物流风险综合水平R=48.04，风险等级中等。其中，一级物流风险水平从高到低分别为：货物风险＞终端服务风险＞时间风险＞经济风险＞信息风险。参照顺丰优选水果物流风险水平编码规则，一级指标中风险水平最高的为货物风险R2=62.64，风险等级较高；终端服务风险R3= 53.08和时间风险R2=48.54其次，风险等级中等；而经济风险R4=33.57和信息风险R5=22.18综合评价风险等级较低。二级风险指标中，货损货污风险、最佳使用时间风险、派送方式风险、物流供应商信誉风险等指标较为值得关注。评价结果说明目前顺丰优选生鲜物流服务过程中货物在途质量控制、生鲜产品退换政策管理等方面有所欠缺，且在终端派送方式优化、物流增值服务履行等方面有待完善。

5 研究结论及启示

5.1 研究结论

物流作为遏制电商生鲜行业健康发展的瓶颈，其风险管理也随着电商生鲜市场规模的不断扩大愈受关注。合理评价电商生鲜物流风险进而提出风险控制方法是提高电商生鲜消费者满意度的关键之路，也是优化电商生鲜管理的重要途径。本文所构建的顺丰优选水果物流风险评价体系是基于消费者在线评论视角，与其他研究视角相比更能反映消费者在物流服务中的困扰，利用内容分析综合评价的风险结果也较为符合顺丰优选水果物流风险的实际情况，同时也为顺丰优选及其物流供应商对生鲜物流风险评估提供了合理有效的参考方法。

5.2 管理启示

5.2.1 加强货物风险管理，严格规范货物包装流程，确保货物在途质量控制，完善生鲜退换货政策。电商物流水果耗损严重给消费者带来较大的经济压力和身体健康风险，因此必须规范水果包装流程，做到保质保量、合理包装，从源头降低水果耗损可能性；另一方面，顺丰优选及其物流供应商必须完善水果退货换货政策，从消费者立场出发，合理放宽退换货条件的同时加强退换货政策的执行力，尽量提高消费者退换货满意度。

5.2.2 提高物流终端服务质量，优化派送方式，贯彻履行增值服务，增强快递员综合素质。电商生鲜物流终端服务是消费者对物流服务最直观的体验环节，因此必须保证终端派送中送货上门、精准投递等细节工作；同时，严格执行开箱验货、“一对一”约定时间地点送货、主动通知物流进程等增值服务是提高消费者终端物流服务体验的重要途径。

5.2.3 规范时间流程管理，把控水果最佳使用时间窗口，提高发货送货速度。水果的最佳使用时间较短，为减少消费者时间压力，必须准确估算最佳使用时间窗，采取“生熟搭配”配货；另外，合理的库存管理策略是确保水果出货速度的关键。

5.3 不足与展望

本文的物流风险指标体系是基于商品在线评论分析和消费者调研构建而成，虽有结合相关文献回顾，但缺乏综合考虑电商企业对物流合作商的考核体系，所构建的指标体系难免存在一定的局限性和片面性。其次，研究方法采用在线评论内容分析法，数据量化过程较为繁琐，计算量较大，耗时较长。结合生鲜电商企业实际风险管理情况，以多种生鲜产品为研究对象，进一步完善电商生鲜物流风险评价指标体系是下一步研究的方向。

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Study on SFbest Fruit Logistics Risk Evaluation Based on Consumer Online Comment

Chen Tao,Shi Wei
(School of Management,Wuhan University of Science&Technology,Wuhan 430081,China)

In this paper,through online comment pre-analysis,consumer survey and literature review,we built the risk evaluation index system for the fruit logistics operations of SFbest based on consumer online comment.First,through a questionnaire survey on the consumers, we determined the relative weight of the various risk indexes,identified that during the fruit logistics process,the customers to the SFbest gave the highest priority to the time risk and cargo integrity risk,and next,using the AHP and online comment analysis,evaluated comprehensively the level of the risk indexes.At the end,we proposed some feasible suggestions to control the risks in the fruit logistics operations of the fresh farm produce e-businesses.

consumer;fresh farm produce e-business;logistics risk;online comment;SFbest

F259.2；F224

A

1005-152X(2015)10-0087-04

2015-08-25

陈涛（1963-），男，湖北京山人，博士，武汉科技大学教授，研究方向：新产品扩散风险；史薇（1991-），通讯作者，女，安徽六安人，武汉科技大学硕士研究生，研究方向：物流风险管理。

10.3969/j.issn.1005-152X.2015.10.025