新零售 鲜超市选址问题研究

刘芳

摘要：論文基于Huff重力模型，结合新零售线上线下相结合的特点建立了新零售竞争选址模型。不同于传统选址模型假设市场需求不变，本文引入和设施总效用有关的需求弹性函数来刻画新设施进入市场前后市场需求的变化情况，使模型更加贴合实际情况。

关键词：Huff模型;新零售;竞争选址;需求弹性

一、引言

近年来，我国逐渐开始步人消费升级的新时代。传统的实体零售和电子商务模式由于其各自的局限性，不再满足新消费时代消费者对消费服务水平的要求，一些企业开始探索新时代的零售发展出路。新零售这一概念是由马云首次提出，随后锁立赛、姚建明等人在研究中强调了大数据等技术对于新零售的意义。杜睿云等认为新零售最重要的特点在于其融合了线上线下，着力于全渠道的布局。

在实践方面，以盒马鲜生为代表的新零售生鲜连锁超市凭借诸如大数据、云计算等技术的支撑以及全渠道零售模式的布局推动了生鲜产业的零售升级。随着越来越多的企业开始布局自己的新零售生鲜产业，对于新零售生鲜连锁超市的选址开始成为一个亟待研究的问题。

二、选址模型的建立

本文的选址模型主要帮助新零售生鲜产业的市场跟随者解决新增网点的选址问题，使得跟随者在竟争市场中获得市场份额最大化。国内外对竞争选址的研究由来已久，然而传统的竞争选址模型显然不足以捕述新零售生鲜超市线上线下融合布局全渠道零售的特点。本文基于Huff、Drezner等学者的研究成果，分别考虑线上线下零售的特点建立起新零售竞争选址模型。

在研究区域平面上，，为客户需求点集合，L是市场先有者设施点集合，F是跟随者已有设施点集合，S是跟随者选址候选点集合，wi1和Wi2分别是线下、线上需求点i处的需求量，R是新零售设施配送范围半径，DL，是需求点i与最近的市场先入者设施的距离：DFi是需求点i与最近的跟随者设施的距离。

学术界关于竞争选址的研究大多基于市场需求不变假设。然而在现实情况下，各个需求点处的需求量随着新设施进入市场都会相应地有所增加。为了描述新设施进入市场前后各个需求点需求量的变化情况，论文参考文献Aboolien，的研究，引入了需求弹性函数gi（Ui），其表达式如下所示。

其中，θ是一个描述实际需求量达到市场饱和需求量的速度的一个指数衰减参数，g（Ui）是一个关于总效用的函数，实际需求量wi可以表示为需求弹性函数与市场饱和需求量的乘积。

线下部分的模型主要基于Huff模型建立。根据Huff模型，某零售设施对于顾客的效用%主要取决于设施吸引力Ai和需求点与设施之问的距离di这两个因素。设施吸引力越大，距离越小，该设施对于顾客的效用也就越大，从而顾客选择其服务自己的概率也越大。

线上模型假设顾客只会基于自己的喜好选择服务自己的新零售设施。大多数新零售生鲜连锁店都会选择给以门店为中心一定范围内的区域提供配送服务。并且为了提升配送效率，企业一般会选择距离下单客户最近的连锁店提供配送。因此，本文定义需求点i处的顾客选择市场跟随者的概率如下。

其中eps为一个无限趋于O的常数。基于式（10）可以计算出市场跟随者能够捕获的线上的市场份额。

综上所述，以跟随者线上线下获取的市场份额最大化为目标函数建立起新零售竞争选址模型如下所示。

Subject to

其中，目标函数（4）是为了最大化市场跟随者线上线下获得的总的市场份额。式（5）表示新建的新零售设施不超过K个。式（6）～（8）是对于决策变量的相关定义，满足0一1约束。其中，xi决定是否在选址点j处建立新的新零售设施，ai是为了判断需求点i是否在先入者的服务范围内，bi是为了判断需求点i是否在跟随者的服务范围内。

三、实例分析

论文通过一个小规模的算例对建立的新零售竞争选址模型进行验证分析。设某区域内存在有16个需求点，5个选址候选点，5个市场先入者设施，2个跟随者已有设施，其具体分布如下图l所示。

假设市场先入者和市场跟随者的吸引力只比为6：4，新零售生鲜连锁超市只给以门店为中心3公里范围内的顾客提供配送服务。为了获得更大的市场份额，跟随者决定从6个候选点中选择2个位置新建新零售生鲜连锁超市。论文采用遗传算法在MATLAB中编程求解结果如下：

四、结论

本文引入需求弹性函数基于市场需求扩张假设建立了新零售竞争选址模型，再通过实例计算对于模型加以验证，发现市场需求扩张因素对于最优选址决策和市场跟随者能吸引到的最大市场份额都会产生影响，且影响程度和提供的产品的需求弹性有关。新零售生鲜连锁店主要提供高质量商品和服务，其商品的需求弹性也比较大，对于市场需求的变化也会更加敏感。因此新零售企业有必要在选址决策时对于需求变化因素加以考虑。

参考文献：

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