1. 引言
近年来社区团购快速发展，从2016年开始到现在，不断地进行优胜劣汰，特别是2020年爆发新冠疫情后，社区团购得到飞速发展，巨大的红利，引得互联网巨头企业也都来分一杯羹[1] [2]。在激烈竞争中，物流是其中一个关键因素，因此，物流绩效对企业的长足发展及为重要，只有做到提高其物流绩效、提升企业物流管理水平，企业的经营发展才能更进一步。
2. 社区团购企业物流分析
2.1. 社区团购企业业务流程分析
社区团购是一种区域性的、本土化的团购方式，以住宅小区为单位，采用预售模式，小区住户利用微信小程序或者app等移动支付平台进行商品挑选，团购平台结合同一社区居民每日的订单需求将商品集中统一的运输到居民小区的代收点，由社区团购的团长进行最后的货物配送，团长根据不同的订单信息将商品打包处理并通知居民到提货点取货，其物流业务流程如下图1。
2.2. 社区团购企业物流特点
1) 按团分拣、按团配送
社区团购企业以社区为最后环节的节点，由社区的团长将用户下单的SKU进行分拣，往上游去是网格仓，网格仓的货物是来自中心仓分拣配送所得。其物流配送业务是按照运输线路中的节点串联而成。
2) 时效性要求高
Figure 1. Community group-buying enterprise logistics business process
图1. 社区团购企业物流业务流程
社区团购企业的营销方向是次日达，物流运输的高时效性是保证平台服务质量的一个重要前提，另一方面社区团购平台销售量最大的产品为生鲜类，高温及较长的运输时常会导致生鲜类商品的口感质量大打折扣，从而降低客户的好感度，进而降低粘附性。
3) 配送成本高
社区团购的自提点较为分散，且在一定范围类自提点数量较多，造成最后运输环节较为麻烦，运力资源有一定的浪费现象，同时社区团购平台的商品多种多样，商品不固定造成了对于车型要求难以统一，再加上生鲜类对于温度要求较高需要采用冷链类车辆，同时需要干冰、高密箱等增加运输的保温效果，从而导致社区团购企业的配送成本相比传统企业运输成本要高出很多。
4) 仓库布局的存储空间少
由于社区团购企业销售量最大的商品为生鲜类，为了保证生鲜类商品新鲜程度，生鲜类商品的周转率非常的高，故商品到达仓库后直接进行分拣和待装。其他商品虽然存在存储但是其需求量较少，故整个仓库中存储区占地较少。
5) 仓储条件要求严格
为了减少农产品类的腐烂程度，保证蔬菜水果有一定的有氧呼吸，需要保证存储空间不是完全的密闭环节，同时为了保证农产品、肉类、海鲜类的口感品质需要对其存储温度进行严格要求，仓库的保冷性能要好。
2.3. 社区团购企业物流业务存在问题分析
1) 供应商规模小，数量多
供应商规模小，数量多的问题，给走低价格营销策略的社区团购企业带来了不少的“差评”，不少社区团购企业为了求得低价，只能妥协降低商品的质量，这就给供应商带来了可乘之机，由于其供应商的数量多，故供应商之间会暗流涌动，将卖不出去的次品以低价售卖给社区团购企业，使得社区团购企业的商品质量获得较大的争议。
2) 供应链基础薄弱
由于社区团购的门槛较低，很多社区团购平台在没有足够成熟的供应链的情况下就加入该行业想要分一杯羹，社区团购企业涉及到原材料的采购、物流流通、销售售后等多个环节，由于企业的供应链基础薄弱，环节衔接不好，各环节的理念不同，造成了供应链不能最大化的获得效益，同时由于没有实时可追溯的物流跟踪信息，缺乏严格的质量控制，这就造成了平台的产品质量参差不齐，加上社区团购销售量最大的商品为生鲜类，生鲜类极易腐烂，必定照成生鲜类商品采购的成本上升。
3) 没有专门的配送团队
社区团购企业的配送方大多来自第三方物流或者个人的配送，没有企业专门的配送团队，故对于配送业务的服务水平不能做出统一要求，同时对于物流配送环节的运输、装卸损失不是企业能够进行严格监管的，在运输过程中必定会造成损失加大。同时随着配送业务的规模的扩大，没有专门的仓储及冷藏系统的第三方物流，还将对社区团购企业的物流业务造成额外压力。
4) 流通方式过于繁琐，影响时效性
社区团购企业采用的是三级仓体系，由供应商转运到共享仓，再到中心仓，然后由中心仓分拣到网格仓，最后运输到自提点，层层的分销转运环节过于繁琐，对于生鲜类商品的损耗是巨大的，同时对于某些由直接配送优势的节点来说，这种方式增加了运力资源的消耗，造成浪费。
5) 自提环节缺少用户体验感
在现存的自提方式，是通过团长核对客户信息以及购买的商品，当场将所购买的各种商品拣出装袋。在客流量少时，这种方式可以应对，但当客流量较大时，客户的等待时间过长，且可能缺少秩序，降低客户的交付体验感。
3. 社区团购企业物流绩效评价设计
3.1. 物流绩效与平衡计分卡概述
物流绩效的衡量尺度较多，包括成本、效率、质量、响应度等。从企业自身角度出发，物流绩效指企业在一定的经营周期内，与企业物流业务相关的投入与产出的评价分析。物流绩效受到物流服务水平、经营战略、以及环境因素的影响。有效的物流绩效的衡量和控制，能够提升企业的竞争力，对企业资源的配置与监督起到积极的作用。
平衡计分卡是基于组织绩效衡量的一种绩效评价体系[3] [4]。这是基于信息，并从综合全面角度看公司业绩的影响因素，从财务、顾客、内部运营、学习与创新四个层面入手，将公司的战略目标层层分解成具体且相互均衡的业绩评估指标体系，从财务和非财务多维度地去衡量指标权重的方法。平衡计分卡从提出以来，经过多次实践论证，在企业战略管理体系中的地位日益重要[5] [6]。平衡计分卡中的四个指标，既能平衡财务指标和非财务指标，又能平衡长期目标和短期目标，同时也能实现因果关系的平衡、定量与定性的平衡。
3.2. 总体步骤设计
不少学者采用平衡记分卡的方法建立指标体系，并结合层次分析法和模糊综合评价对企业的绩效进行评[7] [8] [9]。本文对社区团购企业的物流绩效进行评价时，要全面系统的考虑，不仅要考虑到普通商品的仓储成本，运送的及时性等，还需要考虑到生鲜产品特有的新鲜度、冷藏能力等问题，其设计流程如下图2。
Figure 2. Flow chart of logistics performance evaluation design for community group-buying enterprises
图2. 社区团购企业物流绩效评价设计流程图
3.3. 物流绩效评价指标体系原则
1) 系统性、全面性原则
社区团购企业在进行产品运送时受到多方面的因素影响，特别是生鲜农产品易腐、易烂给物流运送工作增加了不少的困难，在进行指标体系建立时要能够全面反映社区团购企业的物流管理水平。
2) 层次性原则
影响社区团购企业物流绩效的因素有多种，对于企业绩效水平的影响程度也是不同的，比如由于社区团购采用低价格战略，成本指标的应该是最主要的影响因素。所以物流绩效评价体系中的指标要能够相互之间形成对比，反映各指标的重要性程度，从而分层次、分重点的反映绩效水平。
3) 可操作原则
可操作原则即是指在生产实践中有具体含义的并能够进行操作的，同时要避免含义产生歧义，避免获取过程过于困难。可操作也就是指物流绩效评价体系的建立过程中指标的选取要从社区团购企业销售商品的实际运作中获得，不能凭空捏造。
4) 动态性原则
由于社区团购企业的业务是处于动态的变化之中，故物流绩效评价体系的建立不应该是一成不变的而应该跟随企业经济的发展以及业务的变动有所改变，其指标的选取应该是动态的具有时效性的，且应该根据社区团购企业产品的物流运输的特点来选取具体的指标。
3.4. 基于改进平衡计分卡建立指标体系
3.4.1. 指标体系选取线路图
选取线路图如下图3所示。
Figure 3. Route map for the selection of the indicator system
图3. 指标体系选取线路图
3.4.2. 改进平衡计分卡的提出
有些学者对平衡记分卡进行了改进或提出重点加强某些层面[10] [11]。社区团购客户在次日就能收到商品，从下单到收到商品的时间较短，对于商品的期望值并不会像传统电商那样因为长时间的商品等待期而大幅度下降，因此客户收到商品的质量很大程度上影响客户的粘附性，与企业战略的实现的相关程度也较大，再结合第2部分的分析，本文在平衡计分卡传统的四个维度层面对其进行改进，增加商品质量层面来分析影响因素以确保战略目标的实现，得出改进的平衡计分卡基本框架图，如图4。
Figure 4. Improvement of the basic framework diagram of the balanced scorecard
图4. 改进平衡计分卡基本框架图
其中，财务层面是是其他四个层面进行目标确定和指标选择的重要基础；客户层面从顾客的角度出发，增强企业的客户层面的服务效率，以满足客户需求，吸引更多客户，提高客户的满意度为目的，从而达到提高客户粘附性的效果；内部业务流程层面从企业的优势出发，通过设立一系列业务流程评估指标，甄别那些可以更好满足顾客价值定位的关键内部业务流程，这样才能确保顾客类别和财务类别的各项指标都能得到满足，这一层次与不同的部门、不同的职员有紧密的联系；学习与成长层面从企业员工方面出发，提高企业相关人员的技能，创造积极的工作氛围，其中采用采用适当的技术手段对员工进行激励、提高员工能力尤为重要，从而使得企业能够持续的为客户提高并创造价值；商品质量层面是社区团购企业的核心竞争力，直接影响客户的满意度与粘附性。
3.4.3. 确定企业物流战略目标
根据2.3的问题分析，结合上述提出的改进平衡计分卡，确定企业物流战略目标如下：
1) 降低企业物流活动中的成本。其主要做法是提高仓储水平与降低商品采购成本。
2) 使得物流系统的直接投资最小化。
目前采用的仓配方案多是共享仓–中心仓–网格仓–团长的模式，可以将共享仓与中心仓进行功能整合，形成仓中仓，将加工、存储功能和原中心仓的集货分拣功能一体化，帮助供应商完成货物的装卸，也可以缩短仓储配送链，增加效益，同时由于共享仓多为供应商自行选择第三方仓库，自付费用，而中心仓的费用由社区团购平台承担，采用共享仓中心仓合并的方式，可以降低仓库方面的直接投资，同时可以加强与供应商之间的关系。
3) 提高客户服务水平，取得企业差异化竞争优势。
其主要做法是：1) 建立信息实时追踪系统；2) 建立配套的运输团队；3) 改善自提点环境，自提方式提高客户的满意度。
3.4.4. 确定企业物流战略目标
由于平衡计分卡各个层面都是为企业的战略进行服务的，因此选取具体指标之前需要进行战略地图的绘制，对社区团购企业物流战略目标进行逐步细化和分解，将战略目标细化到平衡计分卡的各个层次，形成具体的目标，也便于物流绩效评价指标的具体选取。根据3.4.3，结合企业战略目标的分析结果，得出社区团购企业物流战略图5。
Figure 5. Community group-buying enterprise logistics strategy map
图5. 社区团购企业物流战略图
3.4.5. 物流绩效指标的具体选取
根据上一节绘制出的企业物流战略地图，运用改进平衡计分卡结合社区团购企业的特点将上述描述的指标进行综合得到下面的指标体系表1。
Table 1. Logistics performance evaluation index system of community group-buying enterprises
表1. 社区团购企业的物流绩效评价指标体系
目标层 |
准则层 |
关键成功因素 |
指标层 |
实现企业长期绩效 |
财务层面 |
盈利能力 |
净资产收益率 |
销售净利率 |
成本费用利润率 |
偿债能力 |
资产负债率 |
流动比率 |
营运能力 |
资产周转率 |
发展能力 |
销售利润增长率 |
客户层面 |
服务流程 |
客户商品的交付及时率 |
订单响应速度 |
服务效果 |
客户满意度 |
客户保持率 |
内部业务层面 |
运输能力 |
社区团购企业的单位运输成本 |
社区团购企业的冷藏运输损失率 |
社区团购企业的运输车辆满载率 |
仓储能力 |
共享仓、中心仓、网格仓的仓储货损率 |
中心仓单位运营成本 |
中心仓、网格仓中冷库的利用率 |
信息能力 |
社区团购企业的物流信息设备水平 |
社区团购企业的物信息传递准确率 |
社区团购企业的信息传递及时率 |
商品质量层面 |
商品与客户的期望相符程度 |
商品新鲜度 |
商品包装质量 |
商品与订单相符度 |
学习与成长层面 |
人员状况 |
社区团购企业员工满意度 |
社区团购企业员工素质 |
发展潜力 |
开发潜在客户能力 |
企业组织的稳定性 |
3.5. 运用AHP-模糊综合评价法进行物流绩效评价
3.5.1. 方法选择依据
本文是对社区团购企业的物流绩效进行评价，很多的绩效评估指标无法用定量数据来表示，比如客户满意度、员工满意度、商品包装质量等。另外，“很好”、“好”都是一些模糊概念，边界不太清晰，指标大多定性指标，具有不确定性、动态性，对于这种事件的评价应该采用能够解决模糊性问题的方法即综合模糊评价法，但由于模糊综合评价法没有层次性，采用层次分析法对指标按照逻辑排序，通过专家打分的方式将不确定的数据转化为定量的可以比较的数值，具有科学性和可操作性[12]。因此，本文采用模糊综合评价法与层次分析法相结合的方式来对社区团购企业进行物流绩效评价。
层次分析法和模糊综合评价法相结合[13] [14]，可以充分利用层次分析法对企业的物流绩效相关指标进行全面的量化分析，同时其权重结果使得模糊综合评价法的工作量得以减少，且更加准确。模糊综合评价法在此基础上结合专家的意见有效的解决了评价过程的模糊性和不确定性。
3.5.2. 基本步骤
限于篇幅，详细的步骤与求解将在实证研究具体给出。
4. M公司社区团购企业物流绩效评价实证研究
4.1. M公司社区团购简介
M公司是一家上市公司，其社区团购相关数据可通过其定期发布的季报、中报、年报获取，另外还可获取专业机构撰写的M公司(包括社区团购)的研究报告。
截至2023年6月底，M公司社区团购平台交易用户数已达4.7亿，已经成为M公司本地商品零售的基本盘，随着全国市场布局基本完成，其战略逐步聚焦“深耕区域，激活存量，持续下沉”，为该行业TOP 2。
4.2. M公司社区团购企业物流绩效评价
4.2.1. 建立模糊综合评价因素集
根据表1，建立相应的因素集。设U为物流绩效评价的因素集，U = {财务层面指标U1，内部业务层面指标U2，客户层面指标U3，商品质量层面U4，学习与成长层面指标U5}，U的每个因素同时又是若干因素的集合。
4.2.2. 层次分析法确定指标权重
运用调查问卷的方式，邀请相关的专家对财务层面、内部业务层面、客户层面、商品质量层面以及学习与成长层面的指标的重要性进行打分。相关专家信息如下表2：
Table 2. Related expert information
表2. 相关专家信息
物流行业相关专家 |
5位 |
M公司社区团购高层管理人员 |
5位 |
M公司社区团购中层管理人员 |
8位 |
打分之前，将向他们提供近期三年的M公司定期报告数据、M公司(包括社区团购)的研究报告以及社区团购行业的研究报告等。
由收集到的调查表整理得出各个层次的判断矩阵和权重(表3、表4)：
1) 一级指标权重
Table 3. Calculation of weights for level 1 indicators
表3. 一级指标权重计算
指标 |
财务层面 |
内部业务层面 |
客户层面 |
商品质量层面 |
学习与成长层面 |
财务层面 |
1 |
4 |
2 |
3 |
5 |
内部业务层面 |
0.25 |
1 |
0.333 |
0.5 |
3 |
客户层面 |
0.5 |
3 |
1 |
3 |
4 |
商品质量层面 |
0.333 |
2 |
0.333 |
1 |
3 |
学习与成长层面 |
0.2 |
0.333 |
0.25 |
0.333 |
1 |
Table 4. AHP hierarchical analysis results
表4. AHP层次分析结果
项 |
特征向量 |
权重值(%) |
最大特征根 |
CI值 |
财务层面 |
2.031 |
40.623 |
5.179 |
0.045 |
内部业务层面 |
0.543 |
10.854 |
客户层面 |
1.398 |
27.952 |
商品质量层面 |
0.740 |
14.796 |
学习与成长层面 |
0.289 |
5.775 |
层次分析法的计算结果显示，最大特征根为5.179，根据RI表查到对应的RI值为1.11，因此CR = CI/RI = 0.04 < 0.1，通过一次性检验。
2) 二级指标权重的确定
a) 财务层面(表5、表6)
Table 5. Calculation of weights for secondary indicators at the financial level
表5. 财务层面二级指标权重计算
指标 |
净资产
收益率 |
销售
净利率 |
成本费用利润率 |
资产
负债率 |
流动比率 |
资产
周转率 |
销售利润增长率 |
净资产收益率 |
1 |
3 |
0.33 |
5 |
5 |
3 |
0.5 |
销售净利率 |
0.33 |
1 |
0.25 |
3 |
3 |
1 |
0.5 |
成本费用利润率 |
3 |
4 |
1 |
5 |
5 |
4 |
2 |
资产负债率 |
0.2 |
0.33 |
0.2 |
1 |
1 |
0.5 |
0.25 |
流动比率 |
0.2 |
0.33 |
0.2 |
1 |
1 |
0.5 |
0.25 |
资产周转率 |
0.33 |
1 |
0.25 |
2 |
2 |
1 |
0.33 |
销售利润增长率 |
2 |
2 |
0.5 |
4 |
4 |
3 |
1 |
Table 6. Results of the hierarchical analysis of secondary indicators at the financial level
表6. 财务层面二级指标层次分析结果
项 |
特征向量 |
权重值(%) |
最大特征根 |
CI值 |
净资产收益率 |
1.678 |
18.566 |
7.243 |
0.041 |
销售净利率 |
0.869 |
9.616 |
成本费用利润率 |
3.040 |
33.631 |
资产负债率 |
0.401 |
4.436 |
流动比率 |
0.401 |
4.436 |
7.243 |
0.041 |
资产周转率 |
0.731 |
8.082 |
销售利润增长率 |
1.919 |
21.234 |
层次分析法的计算结果显示，最大特征根为7.243，根据RI表查到对应的RI值为1.341，因此CR = CI/RI = 0.03 < 0.1，通过一次性检验。
b) 客户层面(表7、表8)
Table 7. Calculation of the weights of secondary indicators at the client level
表7. 客户层面二级指标权重计算
指标 |
客户满意率 |
客户保持率 |
交付及时率 |
订单响应速度 |
客户满意率 |
1 |
1 |
5 |
7 |
客户保持率 |
1 |
1 |
3 |
7 |
交付及时率 |
0.2 |
0.333 |
1 |
3 |
订单响应速度 |
0.143 |
0.143 |
0.333 |
1 |
Table 8. Results of the hierarchical analysis of secondary indicators at the client level
表8. 客户层面二级指标层次分析结果
项 |
特征向量 |
权重值(%) |
最大特征根 |
CI值 |
客户满意率 |
2.432 |
43.992 |
4.057 |
0.019 |
客户保持率 |
2.141 |
38.718 |
交付及时率 |
0.669 |
12.095 |
订单响应速度 |
0.287 |
5.194 |
层次分析法的计算结果显示，最大特征根为4.057，根据RI表查到对应的RI值为0.882，因此CR = CI/RI = 0.022 < 0.1，通过一次性检验。
c) 内部业务层面(表9、表10)
Table 9. Calculation of weights for secondary indicators at the internal operational level
表9. 内部业务层面二级指标权重计算
指标 |
单位运输成本 |
冷藏运输损
失率 |
运输车辆满
载率 |
仓储
货损率 |
仓库单位运营成本 |
冷库
利用率 |
物流信息设备水平 |
物流信息传递准确率 |
信息
传递及时率 |
单位运输成本 |
1 |
2 |
4 |
3 |
2 |
3 |
7 |
6 |
5 |
冷藏运输损失率 |
0.5 |
1 |
3 |
2 |
1 |
2 |
6 |
5 |
4 |
运输车辆满载率 |
0.25 |
0.33 |
1 |
1 |
3 |
2 |
4 |
3 |
2 |
仓储货损率 |
0.33 |
0.5 |
1 |
1 |
0.5 |
1 |
5 |
4 |
3 |
仓库单位运营成本 |
0.5 |
1 |
0.33 |
2 |
1 |
2 |
6 |
5 |
4 |
冷库利用率 |
0.33 |
0.5 |
0.5 |
1 |
0.5 |
1 |
5 |
4 |
3 |
物流信息设备水平 |
0.14 |
0.16 |
0.25 |
0.2 |
0.16 |
0.2 |
1 |
3 |
2 |
物流信息传递准确率 |
0.16 |
0.2 |
0.33 |
0.25 |
0.2 |
0.25 |
0.33 |
1 |
0.5 |
信息传递及时率 |
0.2 |
0.25 |
0.5 |
0.33 |
0.25 |
0.333 |
0.5 |
2 |
1 |
Table 10. Results of the hierarchical analysis of secondary indicators at the internal operational level
表10. 内部业务层面二级指标层次分析结果
项 |
特征向量 |
权重值(%) |
最大特征根 |
CI值 |
单位运输成本 |
3.147 |
27.082 |
9.755 |
0.094 |
冷藏运输损失率 |
2.077 |
17.878 |
运输车辆满载率 |
1.318 |
11.343 |
仓储货损率 |
1.196 |
10.292 |
仓库单位运营成本 |
1.627 |
14.005 |
冷库利用率 |
1.107 |
9.529 |
物流信息设备水平 |
0.396 |
3.406 |
物流信息传递准确率 |
0.305 |
2.629 |
信息传递及时率 |
0.446 |
3.836 |
层次分析法的计算结果显示，最大特征根为9.755，根据RI表查到对应的RI值为1.451，因此CR = CI/RI = 0.065 < 0.1，通过一次性检验。
d) 商品质量层面(表11、表12)
Table 11. Calculation of weights for secondary indicators at the commodity quality level
表11. 商品质量层面二级指标权重计算
指标 |
商品新鲜度 |
商品包装质量 |
商品与订单相符度 |
商品新鲜度 |
1 |
5 |
3 |
商品包装质量 |
0.2 |
1 |
0.333 |
商品与订单相符度 |
0.333 |
3 |
1 |
Table 12. Results of the hierarchical analysis of secondary indicators at the commodity quality level
表12. 商品质量层面二级指标层次分析结果
项 |
特征向量 |
权重值(%) |
最大特征根 |
CI值 |
商品新鲜度 |
1.900 |
63.335 |
3.039 |
0.019 |
商品包装质量 |
0.318 |
10.616 |
商品与订单相符度 |
0.781 |
26.05 |
层次分析法的计算结果显示，最大特征根为3.039，根据RI表查到对应的RI值为0.525，因此CR = CI/RI = 0.037 < 0.1，通过一次性检验。
e) 学习与成长层面(表13、表14)
Table 13. Calculation of the weights of secondary indicators at the learning and growth level
表13. 学习与成长层面二级指标权重计算
指标 |
员工满意度 |
员工素质 |
开发潜在客户能力 |
组织稳定性 |
员工满意度 |
1 |
2 |
0.333 |
0.5 |
员工素质 |
0.5 |
1 |
0.25 |
0.333 |
开发潜在客户能力 |
3 |
4 |
1 |
2 |
组织稳定性 |
2 |
3 |
0.5 |
1 |
Table 14. Results of the hierarchical analysis of secondary indicators at the learning and growth level
表14. 学习与成长层面二级指标层次分析结果
项 |
特征向量 |
权重值(%) |
最大特征根 |
CI值 |
员工满意度 |
0.760 |
16.027 |
4.031 |
0.010 |
员工素质 |
0.452 |
9.530 |
开发潜在客户能力 |
2.213 |
46.685 |
组织稳定性 |
1.316 |
27.759 |
层次分析法的权重计算结果显示，员工满意度的权重为16.027%，员工素质的权重为9.53%，开发潜在客户能力的权重为46.685%，组织稳定性的权重为27.759%。
3) 层次总排序
经过计算，该模型的一级指标和二级指标的判断矩阵都符合一致性检验，最终确定层次总排序的结果如下表15。
Table 15. Hierarchical ordering
表15. 层次总排序
准则层 指标层 |
财务层面 |
内部业务
层面 |
客户层面 |
商品质量
层面 |
学习与创新层面 |
总排序 |
一级指标权重 |
0.406 |
0.109 |
0.279 |
0.148 |
0.058 |
|
净资产收益率 |
0.186 |
|
|
|
|
0.075 |
销售净利率 |
0.096 |
|
|
|
|
0.039 |
成本费用利润率 |
0.336 |
|
|
|
|
0.137 |
资产负债率 |
0.044 |
|
|
|
|
0.018 |
流动比率 |
0.044 |
|
|
|
|
0.018 |
资产周转率 |
0.081 |
|
|
|
|
0.033 |
销售利润增长率 |
0.212 |
|
|
|
|
0.086 |
单位运输成本 |
|
0.271 |
|
|
|
0.030 |
冷藏运输损失率 |
|
0.179 |
|
|
|
0.019 |
运输车辆满载率 |
|
0.113 |
|
|
|
0.012 |
仓储货损率 |
|
0.103 |
|
|
|
0.011 |
仓库单位运营成本 |
|
0.140 |
|
|
|
0.015 |
冷库利用率 |
|
0.095 |
|
|
|
0.010 |
物流信息设备水平 |
|
0.034 |
|
|
|
0.004 |
物信息传递准确率 |
|
0.026 |
|
|
|
0.003 |
信息传递及时率 |
|
0.038 |
|
|
|
0.004 |
交付及时率 |
|
|
0.121 |
|
|
0.034 |
订单响应速度 |
|
|
0.052 |
|
|
0.014 |
客户满意度 |
|
|
0.440 |
|
|
0.123 |
客户保持率 |
|
|
0.387 |
|
|
0.108 |
商品新鲜度 |
|
|
|
0.634 |
|
0.094 |
商品包装质量 |
|
|
|
0.106 |
|
0.016 |
商品与订单相符度 |
|
|
|
0.261 |
|
0.039 |
员工满意度 |
|
|
|
|
0.160 |
0.009 |
员工素质 |
|
|
|
|
0.095 |
0.006 |
开发潜在客户能力 |
|
|
|
|
0.467 |
0.027 |
组织稳定性 |
|
|
|
|
0.278 |
0.016 |
4.2.3. 建立评价级
模糊综合评价法是通过对建立的因素集中的全部因素进行评价从而得出结论，评语等级越细，则评价的结果也会越准确，但过于细致的评语等级会造成在评价过程中的步骤过于繁琐，出现错误的几率也会越高，因此在考虑如何才能准确的合理反映指标的等级，并尽量简化评价步骤后，本模型选用的是四个等级的评语，具体的评价级为：V = {V1, V2, V3, V4}，分别表示很好，好，一般，差。
4.2.4. 运用综合模糊评价法进行绩效评价
用问卷调查的方式，让专家根据评分规则，进行评分。
1) 总体物流绩效评价的隶属度计算(表16)
Table 16. Statistical table of the scoring situation
表16. 打分情况统计表
一级指标 |
二级指标 |
很好 |
好 |
一般 |
差 |
权重 |
财务层面 |
净资产收益率 |
0 |
0.2 |
0.5 |
0.3 |
0.075 |
销售净利率 |
0 |
0.3 |
0.5 |
0.2 |
0.039 |
成本费用利润率 |
0.1 |
0.2 |
0.6 |
0.1 |
0.137 |
资产负债率 |
0 |
0.3 |
0.6 |
0.1 |
0.018 |
流动比率 |
0.1 |
0.3 |
0.5 |
0.1 |
0.018 |
资产周转率 |
0.2 |
0.5 |
0.3 |
0 |
0.033 |
销售利润增长率 |
0.2 |
0.5 |
0.3 |
0 |
0.086 |
客户层面 |
交付及时率 |
0.6 |
0.2 |
0.2 |
0 |
0.034 |
订单响应速度 |
0.5 |
0.4 |
0.1 |
0 |
0.014 |
客户满意度 |
0.7 |
0.2 |
0.1 |
0 |
0.123 |
客户保持率 |
0.6 |
0.3 |
0.1 |
0 |
0.108 |
内部业务层面 |
单位运输成本 |
0.1 |
0.3 |
0.4 |
0.2 |
0.030 |
冷藏运输损失率 |
0.3 |
0.5 |
0.2 |
0 |
0.019 |
运输车辆满载率 |
0.3 |
0.4 |
0.3 |
0 |
0.012 |
仓储货损率 |
0.3 |
0.5 |
0.2 |
0 |
0.011 |
仓库单位运营成本 |
0.3 |
0.3 |
0.4 |
0 |
0.015 |
冷库利用率 |
0.3 |
0.5 |
0.2 |
0 |
0.010 |
物流信息设备水平 |
0.2 |
0.5 |
0.2 |
0.1 |
0.004 |
物信息传递准确率 |
0.2 |
0.6 |
0.2 |
0 |
0.003 |
信息传递及时率 |
0.3 |
0.6 |
0.1 |
0 |
0.004 |
商品质量层面 |
商品新鲜度 |
0.5 |
0.4 |
0.1 |
0 |
0.094 |
商品包装质量 |
0.4 |
0.5 |
0.1 |
0 |
0.016 |
商品与订单相符度 |
0.3 |
0.4 |
0.2 |
0.1 |
0.039 |
学习与成长层面 |
员工满意度 |
0.2 |
0.5 |
0.2 |
0.1 |
0.009 |
员工素质 |
0.3 |
0.5 |
0.2 |
0 |
0.006 |
开发潜在客户能力 |
0.2 |
0.5 |
0.3 |
0 |
0.027 |
组织稳定性 |
0.2 |
0.4 |
0.4 |
0 |
0.016 |
根据上表的打分结果进行隶属度计算，得出表17隶属度计算结果，总体来看企业物流绩效属于“好”。
Table 17. Overall affiliation calculation results
表17. 总体隶属度计算结果
|
很好 |
好 |
一般 |
差 |
隶属度 |
0.3204 |
0.3271 |
0.2937 |
0.0587 |
隶属度归一化[权重] |
0.320 |
0.327 |
0.294 |
0.059 |
2) 财务层面指标隶属度计算
结合财务层面权重分析结果与表18各指标打分结果可以得出财务层面指标隶属度。
Table 18. Calculation of indicator affiliation at financial level
表18. 财务层面指标隶属度计算
|
很好 |
好 |
一般 |
差 |
隶属度 |
0.0967 |
0.3064 |
0.4794 |
0.1174 |
隶属度归一化[权重] |
0.097 |
0.306 |
0.479 |
0.117 |
由上表可知，最终综合评价的结果为“一般”。
3) 客户层面指标隶属度计算
根据客户层面各指标权重再结合表19各指标打分结果可以得出其隶属度。
Table 19. Calculation of indicator affiliation at client level
表19. 客户层面指标隶属度计算
|
很好 |
好 |
一般 |
差 |
隶属度 |
0.1782 |
0.0695 |
0.0313 |
0 |
隶属度归一化[权重] |
0.639 |
0.249 |
0.112 |
0 |
根据上表隶属度计算结果显示客户层面的最终综合评价的结果为“很好”。
4) 内部业务流程层面指标隶属度计算
根据内部业务层面各指标权重再结合表20指标打分结果可以得出其隶属度。
Table 20. Calculation of indicator affiliation at internal business level
表20. 内部业务层面指标隶属度计算
|
很好 |
好 |
一般 |
差 |
隶属度 |
0.0261 |
0.0450 |
0.0316 |
0.0063 |
隶属度归一化[权重] |
0.24 |
0.413 |
0.29 |
0.058 |
针对9个指标，最终综合评价的结果为“好”。
5) 商品质量层面指标隶属度计算(表21)
Table 21. Calculation of indicator affiliation at commodity quality level
表21. 商品质量层面指标隶属度计算
|
很好 |
好 |
一般 |
差 |
隶属度 |
0.0647 |
0.0608 |
0.0187 |
0.0039 |
隶属度归一化[权重] |
0.437 |
0.411 |
0.126 |
0.026 |
质量层面最终综合评价的结果为“很好”。
6) 学习与成长层面指标隶属度计算(表22)
Table 22. Calculation of indicator affiliation at learning and growth level
表22. 学习与成长层面指标隶属度计算
|
很好 |
好 |
一般 |
差 |
隶属度 |
0.0122 |
0.0274 |
0.0175 |
0.0009 |
隶属度归一化[权重] |
0.21 |
0.472 |
0.302 |
0.016 |
由上表可知，针对4个指标，最终综合评价的结果为“好”。
4.2.5. 评价结果分析
根据上述的绩效评价结果可知，M公司社区团购企业物流整体物流绩效属于好，还有一定的发展空间。
从各层面的绩效评价来看，其财务层面的绩效表现较差，由于社区团购业务才发展几年，前期有较多的基础建设，营运费用、仓配成本等，再加上初期选用价格战策略，利用低价吸引顾客，选企业需要弥补差价，在这些因素的影响下必然造成其亏损。由于增加的新业务，在人员、推广、研发等方面都需要资金投入与支出，从而导致其偿债能力下降。
在客户层面和商品质量层面，都表现的很好，这也说明了前期由于低价策略带来的亏损是值得的，通过保证商品质量、商品及时率的情况下，利用低价吸引到了大量的客户，这为以后的发展奠定了良好的客户基础。
在内部业务层面和学习与成长层面还有较大的提升空间。
综上，绩效分值偏低的指标是影响企业物流绩效的主要因素，M公司社区团购企业应结合发展阶段和状态及时调整企业发展策略，针对这些因素制定物流绩效提升策略。
4.3. 提升M公司社区团购企业物流绩效的建议
4.3.1. 财务层面
由于业务发展仅仅只有几年，在最近几年中仍然需要大量的资金进行投入，所以应该把重点放在开源节流上，尽量的压低成本，提高收入。在节约运输仓储的成本上，企业还可以选择改变竞争方式，寻求多方合作的方式来降低成本获取利润。
由于已经有了一定的客流量，同时加上国家监管力度的加大，低价格战、补贴战的方式已经不在适合企业的进一步发展，应该及时的做出改变，可以选择与线下商超进行合作，按照社区的区块进行分配，将社区附近商超中的过量库存或者滞销产品，放在平台上进行合理的宣传优惠售卖，企业在此基础上扩大货源，赚取差价。
4.3.2. 客户层面
可从改善自提环节下手。最后一个环节的体验感，直接影响到客户的满意度，做到规范自提环节，提高交付体验，必然在客户层面更上一个台阶。
平台可以改善自提点的环境，在客流量大的自提点可以效仿菜鸟驿站，有专门的提货箱、提货架，客户凭借自提码进行取货，尽量减少现场在有大量客户的情况下，仅有团长通过逐一核对客户信息查找货物的混乱场面。
4.3.3. 内部业务层面
1) 多渠道搭建高效供应链
由于社区团购平台交货最多的属于生鲜类，对于这种易腐产品，想要提高消费者的体验感，必须从提升供应链效率出发。平台需要建设贯穿供应链全流程的标准管理体系，提高各环节的质量。同时整合多渠道供应商，与本地生产基地建立合作关系，以改善环节农产品多次周转的情况，尽量做到直产直销，提高新鲜度。根据消费末端数据，合理布局共享仓、中心仓、网格仓，借助算法合理安排配送路径。
2) 提高仓配效率
现存的仓配模式主要是共享仓–中心仓–网格仓–团长的方式，随着订单量和订单密度的加大，这种方式不再适应，可以采用将共享仓和中心仓整合的方式，形成仓中仓，将集货分拣功能合二为一，同时这种方式可以与供应商分摊仓库的租赁费用，达到提高效率，降低成本的效果。
3) 适当的自建物流并稳定第三方物流合作
随着不断发展，商品的数量和品类都会不断的扩大，其会给仓储和运送带来很大的压力，在与第三方物流公司形成稳固的合作关系的基础上，应该在业务量较大的城市建立自建物流，把握物流信息，保证物流通道的畅通。
4) 推动智慧物流信息系统与社区团购的结合
通过智慧物流信息技术的引入可以实现精准运输，对采购、包装、分拣、订单跟踪等实现精准操作，减少成本。同时利用移动通讯技术整合相关的物流信息，协调车辆的调度、降低空载率，提高运输效率。通过借助智慧物流信息技术，时刻把握冷链仓配的温度湿度，断链时间等，保证冷链物流体系的高效运用，提高商品的新鲜度。
4.3.4. 商品质量方面
上述的建议在自提前的环节对于提高商品质量已经有了较好的改善，在自提环节可以采用在自提点建设专用的智能冷鲜柜的方式保证最后一环节质量。在商品包装方面，应该制定相应的标准，经量减少非降解塑料袋的适用，适用可回收包装，并适当的美化包装，可以提高客户的满意度和体验感。
4.3.5. 学习与成长层面
1) 进一步稳定物流从业人员
保证企业组织的稳定性就要从物流从业人员出发，企业应该提高工作环境，创建健康文明，积极进取的企业文化，开展文体活动，适当的进行绩效考核，采用激励措施，形成强大的凝聚力。
2) 提高团长的忠诚度
团长是自提环节的关键，其直接与客户接触，因此其形象，在客户眼中直接代表了企业的形象，应该对团长开展专门的培训，提高其专业程度，帮助其成长。同时可以针对其业绩采取适当的奖励措施，也可以针对客户对其的评价进行团长分级针对级别采用相应的佣金，与团长签订聘用协议，提高团长的忠诚度。
5. 结论
本文在分析社区团购企业物流的基础上，研究社区团购企业相比其他企业具有次日达的特点，客户对于商品新鲜度和包装的敏感性会更高，从而对传统的平衡计分卡进行改进，在原有的四个层面上增加了商品质量层面，进而构建绩效评价体系。然后，选用层次分析法和模糊综合评价法相结合的方式，利用层次分析法确定权重，然后采用模糊综合评价法进行综合评价，最终得到社区团购企业物流绩效评价结果。通过对结果的分析，找出企业物流绩效某个层面不足的原因，并针对性提出建议，最终达到提升企业物流绩效的目的。
基金项目
“运输车辆检测、诊断与维修技术”交通行业重点实验室开放课题(JTZL2205)；云基物联网高速公路建养设备智能化实验室开放课题(KF_2022_301002)。