考虑消费者退货决策的两阶段电子商务供应链制造商回购策略

为了优化两阶段电子商务供应链,避免由于信息不对称导致的供应链效率低下,研究了一类在生命周期中采用C2B-B2C两阶段模式进行销售的电子商务供应链模型,分别对第一阶段消费者根据零售商退货补偿价格制定的退货决策、第一阶段消费者退货决策对第二阶段零售商的最优订货量与最优利润的影响进行了分析,发现C2B-B2C电子商务供应链两阶段具有不同的零售商的最优退货价格。对零售商最优退货价格的分析发现,制造商能够通过回购和对退货进行再制造来调节零售商最优退货价格,实现两阶段的协调。在此基础上对不同类型的制造商回购合同进行分析,结果表明,差异化回购合同能够更有效地协调两阶段供应链;另外,在产品非易逝且消费者愿意接受再制造产品的前提下,制造商提供再制造的差异化回购合同能够更好地增进供应链的整体利润。

生产商竞争的供应链系统退货决策分析

分析了生产商竞争的供应链系统决策主体的主从性,并基于报童模型和信息揭示原理,建立生产商竞争的供应链系统退货决策模型.通过对模型及其数值仿真分析,指出最优订购量只受信息隐蔽因素的影响,而与竞争因素无关,但生产商的竞争影响退货补偿率并明显提高销售商的价格决策地位.

全渠道下服装品供应链退货决策及仿真分析

允许退货日益成为提升企业利润的一项竞争战略,全渠道运营以提高顾客的购买体验为核心,不仅要求各渠道保持自身高服务水准,同时要实现渠道间服务的相互协同,这无疑给供应链运营管理上提出了更高的要求。本文以获得竞争优势为主旨,确定服装全渠道供应链可以满足未来市场的产品/服务,结合大数据分析将产品/服务需求转化为流程和各类子过程的任务和资产,根据市场需求,通过供应链协调并达到持续评估。应用贝叶斯网络和推理网络图模型,通过服装品退货服务需求预测、细分产品/服务需求、数据分析、数据解释和决策等四个步骤进行服装供应链全渠道退货服务决策。仿真分析表明,线上渠道和线下渠道针对不同的退货服务,通过能力集网络图优化寻找最佳退货服务组合,可获得最优期望利润。

基于策略消费者的网络制造商两阶段动态定价与退货决策

互联网的发展改变了传统的间接分销模式,更多的制造商通过电子商务开展动态定价的直接的营销模式。面对商家普遍的降价策略,消费者在购买决策上表现出更加地"策略性"。本文在不确定性需求下研究电子商务市场网络制造商的两阶段动态价格的最优降价策略和逆向物流最优退货策略。结果表明,存在最优的清仓价格策略和退货策略,使网络制造商收益最大。

简述大学生网购退货的影响因素

网购已成为大学生日常生活中不可或缺的一部分.这一新事物伴随着利弊两方面而产生,即网购为消费者带来了更加多元化的消费方式,也造成了消费者对网购商品信任度与满意度的下降.网购的发展一路"高歌猛进",但网购退货的次数却随着网购频数的增加而增加.鉴于此,本研究就商品本身、商品物流、消费者自身、网络商家四个维度来探究影响大学生网购退货决策的原因,并提出加强法律约束与商品质量监管;完善物流运输体系;树立科学理性消费观;诚信为商,遵法守法等对策.

B_2C电子商务中退货策略B2C电子商务中退货策略

退货策略对于B2C电子商务运营商意义深刻,如何合理地运用这一策略值得探讨。本文首先对这一问题建立了定量分析模型,然后分析了这一模型下最优的策略组合,最后,对模型中的诸参数进行分析,旨在找出这些因素对决策变量的影响,并得出一些指导建议,以期对企业管理实践有所帮助。