生鲜电商物流服务质量评价-以盒马鲜生为例

互联网科技的迅速进步推动了电商行业的明显增长。《2023-2029年生鲜电商行业发展研究报告》研究显示，如REF_Ref26018\h图1.1数据显示，我国电商市场持续保持高增速态势，成为经济增长的关键引擎。鉴于当下年轻人对互联网的熟悉及偏好便捷生活方式，他们倾向于网络购物，故生鲜电商平台颇受此类群体欢迎。近年来，受新冠疫情影响，中年消费者群体显著扩大了在线购物行为，对食品储备的需求显著提升。疫情防控措施导致线上生鲜电商平台的订单量急剧增长。2022年中国生鲜电商行业交易规模达5601.40亿元，同比增长20.25%；生鲜电商市场需求为14045.46万吨，同比增长25.67%。电商平台不断成熟以及大数据时代到来，预计生鲜电商行业今后仍将保持快速增长。如REF_Ref32406\h图1.2所示，就2023年我国生鲜电商行业的竞争格局而言，第一梯队里的领军企业有盒马鲜生、京东生鲜、叮咚买菜、美团买菜等，这些企业在市场渗透表现、用户规模数量以及运营模式创新方面都处在行业前沿水平；第二梯队则是各类传统商超电商平台的集合，就像永辉超市、大润发、沃尔玛这类的，这些企业借助原有的供应链优势加上线下业态布局，正逐步扩大自身市场份额；第三梯队大多是由一些规模不大的电商平台组成，其在市场的占有率以及行业影响力都相对不大，尚处于市场发展的起步阶段。再如REF_Ref32481\h图1.3数据显示，消费者常用生鲜电商品牌排名前三的分别是盒马鲜生、美团买菜、每日优鲜，分别占比49.8%、39.4%、32.8%，这一数据充分反映了盒马鲜生在消费者心智占有率和使用频次方面的绝对优势。本研究的核心目标是构建一套科学、成体系且有操作性的生鲜电商物流服务质量评价体系，借助深入分析盒马鲜生的案例，辨认并归纳影响盒马鲜生物流服务质量的关键要素，研究依托SERVQUAL与LSQ模型开展，采用多种办法（像文献汇总、专家咨询、问卷调查等）确定出评价指标体系，并且把AHP与熵值法结合在一起为各项指标赋予权重，最终算出综合得分，由此搭建了合理的评价框架，进而提出了可实施的优化方案。盒马鲜生作为新零售先驱，创新性地整合了“前置仓储、店内配送与即时物流”模式，虽说这一模式在提升配送效率和优化用户体验上有一定长处，但依然面临着偏高的门店成本以及管理上的挑战，本研究不只为盒马鲜生提供了改进方向，还为处理生鲜电商行业普遍存在的问题给出了新办法。电商平台的出现主要是提高人们的生活质量，任何平台的服务原则和目标主要是为了服务大众，而且电商行业未来的发展应致力于为消费者提供更加便捷和高质量的生活，满足他们的日常需求。因此本研究坚持“以人为本”的理念，把研究的数据来源聚焦于群众上，通过结构化问卷收集消费者对于服务感知的评价数据。该方法的目的是从消费者角度去了解他们对盒马鲜生服务质量的真实认知。从理论这一角度看，本研究把SERVQUAL与LSQ模型用在生鲜电商物流服务评价体系的构建上，还借助“问卷调研+主客观赋权”的途径构建了一个评价模型，本研究的独特之处是，它把消费者体验与需求作为核心，切实坚守“以人为本”的价值信念，为生鲜电商平台献上了宝贵的改进意见。从实际实践的角度，本研究分析了盒马鲜生在即时配送、冷链保障、服务补救和信息可视化等关键环节的好的方面和坏的方面，对其服务质量做了全面评估，又为企业提出了针对性的改进建议，存在实际应用的意义，此研究不仅对盒马鲜生优化物流服务起到作用，还为其余平台提供了值得借鉴的经验参考。国内有关生鲜电商物流服务质量的研究工作，主要聚焦在评价体系构建、定量分析方法应用及数据挖掘技术引入等方面，学者们大量采用AHP、TOPSIS、熵值法、模糊综合评价等多指标决策方案，且配合问卷调查、开展用户在线评论分析等途径，探寻了生鲜电商物流服务质量的核心评价体系及其优化方案。邝玉林REF_Ref19295\r\h[1]（2021）在《生鲜电商物流服务质量评价研究——以盒马为例》这篇论文里，采用文献梳理、专家面谈和问卷调查的方式，基于顾客的角度构建出生鲜电商物流服务质量评价体系，该体系涉及到新鲜性、经济性、移情性和可靠性四个维度内容，一共涉及16个具体指标，为生鲜电商企业提高物流服务质量提供了理论指引。赵春怡REF_Ref19533\r\h[2]在《京东生鲜电商物流服务质量评价及改进研究》的论述中，以熵权TOPSIS方法对京东生鲜物流服务质量进行了排序操作，配送是否准时、冷链运输水平以及售后服务的满意度是影响消费者体验的关键要素，继而提出了相应的优化举措。就美团优选生鲜物流的研究而言，谷婷婷REF_Ref19589\r\h[3]（2022）就美团优选生鲜物流的研究而言，2022年，谷婷婷[3]在《美团优选生鲜电商物流服务质量评价研究》这一研究中，依靠SERVPERF模型，构建起包含可靠性、经济性、及时性、安全性等多个一级指标的评价架构，以及含23个二级指标的评价体系，并且针对美团优选的物流模式制定了改进方案，同时为其余平台提供了值得借鉴的经验和参考。刘勇、王雪娣REF_Ref19638\r\h[4]（2023）在《生鲜电商物流服务质量评价研究》一研究中，利用多指标决策方法构建了生鲜电商物流服务质量的评价体系，之后通过实证分析，为生鲜电商企业提供了优化物流服务质量的具体策略建议。生鲜电商物流实质上是由生鲜产品、网络零售和物流配送三个概念融合而成的综合概念，它描述了商品从供应源实体转移至接收终端的全过程。此类交易通过互联网平台完成订购，而配送的商品则具有较强时效性及保存难度高的特点，所以物流运输环节显得格外关键。钟镇和陈镜羽等多位学者研究表明，欧美及日本等先进国家广泛采用线上销售并配送到户的方式REF_Ref17056\r\h[5]REF_Ref17066\r\h[6]。程艳红（2014）REF_Ref17170\r\h[7]在《世界农业》期刊中指出：“生鲜电商发展可归纳为高密度仓库、C2B+快物流模式、平台运营模式以及生鲜电商O2O模式四种典型业态。”她建议中国应"自主培育家庭农场体系、推广“C2B+O2O'运营方式”，同时"加速构建冷链物流网络，完善鲜活商品配送体系"。李小平与汪静怡（2012）REF_Ref17272\r\h[8]等学者分析了生鲜产品物流方面的特点，说明了其网络构成的要素，即产品从产地到消费地的商品流通路径体系，因为该领域存有高风险性、对时效性要求严苛以及小规模经营者能力薄弱等特点，现有物流网络或许会面临布局不合理、资源配置不恰当以及信息处理杂乱等问题。按照这些分析，学者们提出优化市场结构、增强运营效率的相关建议，凭借借鉴美国在产品物流建设方面的成功经验，认为能带动我国生鲜商品电子商务物流服务发展，韩云昊（2014）REF_Ref17373\r\h[9]主张精简物流环节从而降低运营费用，同时积极开展基础设施建设，保证物流需求得以有效保障落实，采用创新技术以提高物流能力，还特地指明，推进农产品物流信息化，对提升整体运营效率十分关键。在数据驱动的物流服务质量评价方面，侯扬、李江波、姜春林REF_Ref19690\r\h[10]（2024）在《基于深度学习的生鲜电商物流服务质量评价——以“京东生鲜”为例》中，采用双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合注意力机制（ATT），对京东生鲜的在线评论进行情感分析，研究发现，京东生鲜的物流服务质量整体呈现积极上升趋势，并提出了基于深度学习的物流优化方案。1.2.2国外研究现状国际学术界针对生鲜电商物流服务质量的评价已从多个角度开展，主要牵扯到冷链技术的优化、服务质量模型的建设以及消费者行为的影响力等方面，形成了相对完备的理论格局，国外研究把重点置于技术创新和服务质量的量化评估，而国内研究则更多地结合本土真实案例进行剖析，二者在研究方法上的差异十分显著。就冷链物流技术而言，Hsu和ChenREF_Ref19768\r\h[11]（2010）首次把“多温共配”理论给提出来了，他们采用优化不同温区产品配送路线的方式，成功把物流成本降低，而且提升了整体配送效率，他们的研究为冷链物流网络的设计指引了方向，也推进了冷链技术标准化的发展步伐，在2016年，Ruan和ShiREF_Ref19824\r\h[12]（2016）引入物联网技术到冷链物流研究里，这为生鲜物流质量的实时管理在技术层面提供了支撑。在服务质量评价模型方面，YeoREF_Ref19876\r\h[13]等学者（2017）以SERVQUAL模型为基础，从时间上的时效性、服务上的可靠性和响应上的及时性等维度，构建起在线食品配送服务质量评估架构，且揭示了消费者对物流服务质量的感受对其行为的直接影响。该研究成为生鲜电商领域普遍采用的经典范式，TarantilisREF_Ref19928\r\h[14]等人（2004）着眼于冷链物流车辆路径优化问题，采用了阈值接受算法，成功处理了异构车队配送时的动态路径规划难题，为优化生鲜电商配送效率提供了理论基础。就消费者行为与物流服务的交互效应而言，He和XuREF_Ref19971\r\h[15]（2019）用博弈论模型来分析预售模式和传统销售模式之间的竞争关系，发现消费者对配送时效的敏感程度受物流服务质量显著影响，处于生鲜电商搭建的环境里，价格优惠促进消费者复购的效果不及物流服务可靠性，这为差异化物流策略的编排提供了实证支撑。国外学者在生鲜电商物流服务质量评价范畴已取得了系统性进步，其研究框架更多把重点放在技术创新与量化模型的应用。1.2.3相关研究现状总结国内外在生鲜电商物流服务质量评价领域开展的研究，各有长处与短板，国外学者在服务质量评价模型、冷链物流管理以及在线评论数据挖掘等方面有显著成果产出，尤其是在数据驱动评价方法及可持续物流管理方面做了深入研究，这些研究同样存在一定的局限，比如区域适配性欠佳，多数研究聚焦的是欧美市场，没有针对亚洲新兴生鲜电商模式展开针对性分析。国内学者在生鲜电商物流服务质量评价体系的构建、定量评价方法的实操以及企业案例分析上积累了很多经验，进而推出了契合本土市场需求的物流改进方案，但国内研究在数据挖掘、深度学习以及动态服务质量评价领域，依旧存在很大的提升空间，尤其在借助大数据跟人工智能技术优化物流服务这个方面，依然需要做进一步的探索。依托国内外的研究成果，本研究以盒马鲜生为例证开展，采用AHP、熵值法这类定量分析方式，再结合问卷调查得出的数据加以分析，构建了一套科学的物流服务质量评估体系，其目的是提升生鲜电商物流服务质量评定方法的科学性与实用性，为企业开展物流管理优化工作提供理论依据及实践指导。1.3研究内容与方法1.3.1研究的内容为创建一个科学且全面的生鲜电商物流服务评价框架，本研究把盒马鲜生当作案例，采用问卷的方式收集用户评价数据，还把专家意见跟权重分析技术结合起来，全面分析其物流服务质量，最终拟定优化方案，以下是具体的研究框架：第一章以绪论开篇，介绍研究背景及其关键意义，查看国内外相关学术成果，说清研究方法与创新的关键点，且对文章整体的结构和研究思路加以概述。第二章明晰了概念框架，说明了评价体系的理论根基，主要囊括SERVQUAL和LSQ两个模型，该部分同样界定了评价系统的理论依托和维度划分标准。第三章主要分析怎样去构建盒马鲜生电商物流服务评价体系，按照之前的理论与研究综述，经由专家咨询与文献整合，遴选出贴合生鲜电商特性的评价标准，进而制定出盒马鲜生物流服务质量的各项衡量指标，这些标准被转换成问卷内容，交给消费者开展调查。第四章将对盒马鲜生物流服务质量开展系统的评判，关键对收集到的问卷数据进行细致的分析，利用统计描述方法掌握用户对各项指标的看重程度，结合专家评审成果，运用层次分析法（AHP）和熵值法分别开展主观与客观权重分配，并利用加权整合算出最终的综合权重，实现了评价模型的构建。第五章对盒马鲜生物流服务质量的问题及相应改进策略进行评估，归纳了盒马鲜生物流服务的好处与坏处，继而结合实际状况提出了针对性的优化建议。本研究主要采用问卷调查法获取数据，避免采用网络评论文本分析以及企业内部运营数据，从而保障数据的规范性以及操作的可行性，通过把理论文献、消费者评价与专家的相关意见结合，同时采用定性、定量的分析手段，创建了一个有实际应用价值的生鲜电商物流服务质量评判体系。1.3.2研究的方法本研究遵循“形成理论→设定指标→获取数据→统计操作→确定权重→实证证明→提出结果”的科学流程，综合借助文献回顾、问卷收集、统计描述和多维决策分析（涵盖层次分析与熵值计算）等方式，对生鲜电商物流服务质量做综合评估，研究方法主要有下面这些点：首先采用文献梳理之法，主要对国内外相关领域的研究成果做系统性的回顾，涉及物流质量评判、生鲜电商物流运营管理以及顾客满意度度量等方面的文献，从这些文献里头提取出物流服务的核心评价维度，进而依靠这些维度构筑初步的指标评价框架。二是采取问卷调查的办法，按照服务质量理论模型SERVQUAL与LSQ，并结合前期完成的文献综述及专业人士建议，把初步构造的生鲜电商物流服务质量评价体系变为具体的问卷题项，设计规范样式的调查问卷，向有过生鲜电商服务使用经历的消费者发放问卷，定量评估消费者对各物流指标的看重程度，问卷采用五级评分量表，探查消费者对盒马鲜生物流服务质量的认知与期待，接下来把所得数据用在后续分析及权重的测算上。三是借助统计描述法，依靠Excel等分析工具对收集的问卷数据做整合与统计，通过分析消费者对不同指标的看重程度、评分分布特性以及平均值呈现，为后续的指标筛选与调整事宜提供数据支撑。四是采用多维决策分析途径，涉及两种计算技术，层次分析法采用邀请行业专家对评估指标进行两两对照，构建判断矩阵并算出主观权重值，体现专业人员的看法，熵值法则借助问卷数据的分散情况，求解各指标的客观权重，体现数据中信息的含量大小，把这两种方法的结果做加权的融合操作，得到综合权重系数，构建一套科学的评价架构。本研究主要凭借结构化问卷收集数据，聚焦于主观认知的量化评价，并未采用网络评论文本分析以及企业内部运营数据，以达成研究的规范性、操作性以及数据的可控效果。1.4研究的创新点本研究围绕生鲜电商物流服务质量评价开启了创新性探索，主要体现到以下两个方面。以头部企业身份存在的盒马鲜生，有自建的物流系统，研究采用盒马作为案例是有代表性的，为防止采用主观性较强的网络评论或难以获取到的企业内部运营数据，本研究采用问卷调查的途径来采集数据，切实了解用户对物流服务的真实体验，如此保证了数据来源的明确以及研究流程的清晰，最终研究根据评价结果给出了既具体又有效的改进建议，增加了研究的实用功效和可实施性。研究凭借SERVQUAL和LSQ理论搭建了物流服务评价指标框架，之后以这个基础为依托设计了问卷结构，把理论与消费者的实际认知相融汇，拥有科学实用这两方面的优势。借助“理论指导—问卷实施—数据验证—多方法整合评价”的研究途径，本研究为生鲜电商物流服务质量方面的研究提供了可参考的评价思路及实证框架，这个框架增添了研究方法的多样性，还对新零售背景下的物流服务质量实施了全面的考量，拥有理论前瞻性以及实践创新的实际价值。生鲜电商借助互联网平台，专门聚焦生鲜食品交易的电商样式，依靠这一模式，生鲜农产品、水产、肉类、乳制品等凭借线上渠道直接卖给消费群体，从最根本的层面讲，生鲜电商乃是由三大核心要素所构成的综合性商业形式，这三要素分别是生鲜货品、网络零售与物流配送，生鲜电商模式完整勾勒了生鲜商品从供应源头到消费者终端的整个流通线路，生鲜电商主要有下面这几个特点：生鲜产品的易腐性较强且保质期较短，此特性表明物流时效性和冷链技术需符合严格要求。二是生鲜产品显现出明显的季节性与区域方面差异，引起供应链管理的复杂性及变动性提高。三是生鲜产品的标准化实现的难度较大，与标准工业品不同，消费者对生鲜产品的品质和新鲜度要求非常高。四是生鲜产品的库存周转速度较快，这导致其损耗率和运营成本相较于传统电商更高。五是生鲜电商对即时配送能力依赖较强，特别是在“最后一公里”配送环节，它在整个物流链条中起到了至关重要的作用。2.2服务质量评价相关理论2.2.1SERVQUAL模型Parasuraman等人把SERVQUAL（服务质量差距模型）提了出来，普遍用在服务质量的评价研究，此模型从服务接受者的角度出发考量，依托“期望-感知”差距理论，构建出五个评价维度：可靠方面、响应表现、有形情形、保证质量和移情水平，本研究借助SERVQUAL模型为基础，构建出生鲜电商物流评价指标体系，这为评价指标供给了理论支撑力量，尤其适用于考量盒马鲜生在物流配送过程里的服务可靠程度、配送人员的服务态度、信息跟踪能力和问题响应速度等方面。2.2.2LSQ（物流服务质量）模型LSQ（物流服务质量）模型是基于达成当前成本的基础上，向消费者供应符合其需求的物流服务水平，它强调物流系统的运行效率、运输准确程度、信息及时程度和客户服务等相关要素REF_Ref20126\r\h[16]REF_Ref20132\r\h[17]，在本项研究中，LSQ模型给评价体系的维度设计提供了借鉴，能填补SERVQUAL模型在物流专业性维度的漏洞，尤其是在评判冷链稳定性、库存管理工作、配送信息透明度和客户沟通效率方面，LSQ模型展现出很强的适用性。2.2.3AHP（层次分析法）AHP（层次分析法）是一种用于多层次决策分析的定量方法，特别适合解决复杂决策中的主观权重分配问题。本研究使用AHP方法对专家对各指标重要性的成对比较打分。通过构建判断矩阵，计算各评价指标的主观权重，以体现专家对不同维度与指标的相对重要性的判断，为后续的综合评价提供支持REF_Ref24093\r\h[18]REF_Ref24100\r\h[19]。2.2.4熵值法熵值法（EntropyWeightMethod）是借助信息熵理论实现客观权重分配的技术，在这一研究里面，采用熵值法计算各个指标的客观权重，给问卷调查结果赋予权重值，该方法能切实降低主观因素的作用，加大权重分配的客观性及合理性，通过结合AHP和熵值法，打造一个更具说服力的综合评价体系REF_Ref24733\r\h[20]REF_Ref24737\r\h[21]。本研究以SERVQUAL和LSQ模型作为构建评价维度与指标体系的理论参照，同时采用AHP和熵值法根据问卷数据进行客观权重计算，借助这两种赋权方法的结合，搭建了一个具有科学性的物流服务质量评估体系。2.3生鲜电商物流服务质量评价相关理论2.3.1物流服务质量的内涵物流服务质量(LogisticsServiceQuality，LSQ)LSQ是评判物流企业在服务流程里满足顾客显性与隐性需求水平的关键尺度，服务质量REF_Ref19378\r\h[22]是服务提供方在达成消费者或接受服务方需求时的能力表达，主要体现为对消费者对服务喜好或厌恶程度的量化。随着时间缓缓流淌，服务质量的概念已产生本质层面的转变，服务质量囊括多个维度要素，涉及配送时效性高低、服务可靠性强弱、商品完好率大小以及整体客户体验好坏等，高质量的物流服务存在双重战略意义：不仅可以直接提升消费者的满意感，还能从根本上提升电商平台应对市场的竞争力。现代物流服务质量内涵跟传统物流功能有差别，其更在意对客户个性化需求的快速回应本事，在市场环境不停变化、客户期望日益升级的背景下，物流服务质量凸显出明显的动态属性，物流企业必须持续开展优化及调整，才能跟得上这一变化。处于生鲜电商领域里，物流服务质量的重要性十分凸显，盒马鲜生搭建起自有物流体系，推出了即时配送“半小时达”的服务承诺，主要目标是维持食品的新鲜度，此服务模式显著增强了其在生鲜电商范畴的竞争能力。2.3.2物流服务质量与生鲜电商之间的关系物流服务质量跟生鲜电商的关系是相辅相成的，生鲜类商品保质期短、易坏掉，且对产品的储存条件要求高，于是让冷链物流在保证产品新鲜以及品质方面起着关键功效，物流服务质量直接影响到消费者的体验及满意度。从物流服务质量对生鲜电商的影响这一维度看，物流服务可对产品质量起到保障效果，从而得到消费者的满意反馈，支持平台稳定拓展，经由对温控管理、时效控制和专业操作等予以优化，可降低运输时的腐败和损耗程度，让产品始终处于最佳状态，增强电商的竞争能力与盈利水平，优质的物流服务可提升用户的体验质量，提升用户满意度、降低退货频次，从而提升用户的黏滞度和重复购买次数。从生鲜电商对物流服务质量起到的推动作用看，生鲜电商的特定需求推动了物流模式创新，平台的发展推动新型物流节点的诞生，恰似城市配送中心和社区前置仓的落成，带动传统物流网络往精细化、人性化方向转变。伴随着新零售时代的来临，物流服务跟生鲜电商之间的关系持续紧密，物联网、大数据跟人工智能技术的大量采用，将进一步推动物流服务与生鲜电商协同拓展。在构建生鲜电商物流服务质量评价体系时，需要遵循五个关键原则：第一是要遵循科学性。在研究过程中，使用SERVQUAL和LSQ等模型作为研究评价体系的建立是有必要的，然后可以根据行业特点对这些模型进行适当的调整，这样可以兼顾理论的深度和实际的应用。第二是要遵循实践性。在研究的过程中需要结合盒马鲜生等各物流平台的实际情况进行分析，整合用户的反馈，这可以确保评价体系与实际情况紧密相连。第三要遵循可比性。要确保不同平台之间能够进行有效的对比，这有助于行业的参考和差异化分析。第四要遵循动态性原则。要确保体系能够适应技术的发展和消费者的偏好变化，所以评价框架应该具备足够的灵活性，能够应对不同时期和不同平台的需求。第五要遵循从全面性原则。构建生鲜电商物流服务质量评价体系时，指标体系需要涵盖很多关键环节，这样能够确保评估的全面性和准确性，为提升物流服务质量提供坚实的依据。3.2生鲜电商物流服务质量评价理论框架3.2.1评价维度构建基于SERVQUAL与LSQ模型的理论框架构建评价体系，可以确保评价体系具有科学性和实用性。生鲜产品很容易腐坏，对配送时间要求很高，还需要全程冷链管理。所以，评价生鲜电商物流服务质量时，要特别注意冷链保障能力、时效控制精准度和用户体验满意度等方面。为了构建起评价体系，既查阅了大量文献，又采访了8位行业专家，采访内容已存放在附件里面，研究把评价体系分为四个核心维度：新鲜方面、经济可行性、移情功能和可靠性REF_Ref15476\r\h[23]，这四个维度是从诸多资料里总结归纳的，也存在实际应用方面的价值，本研究从四个核心维度切入，精准细化了具体的二级评价指标。新鲜性维度着重考察商品在物流配送进程中品质的留存程度，就是查看冷链设备性能、运输环境把控、商品包装技术等因素对生鲜食品保质保鲜的综合效应，在该维度的范畴里，界定了四项二级指标：“发货至收货阶段的配送速度”“商品新鲜状态表现”“冷链配送流程”“包装的完好情况”，这些指标可全面评估配送过程对商品质量的保障水平。经济性维度主要关心配送费用合理性、服务的性价比高低以及价格透明度等经济因素，这些因素是消费者十分在意的，界定了四项二级指标：“促销活动实施”“物流服务性价比水平”“基础配送资费”“价格波动稳定水平”，这些指标能判定物流服务是否在保证质量的同时，给出有吸引力的价格。移情性维度透露了服务的人性化水平，这涉及到配送人员服务态度、客服响应的速度以及服务补救的效率等互动性指标，研究中安排了四项二级指标：“服务人员沟通姿态”“个性化服务本领”“客服办事效率”和“补偿处理方式”，这些指标可以评价服务过程的人性化水平以及应对顾客问题的本领。可靠性维度紧盯物流系统的整体履约能力，这涉及配送准时率、物流信息准确性、包装完好度等稳定性方面因素，本研究基于“配送准时性”“物流信息准确且及时”“商品包装的完好程度”和“平台信誉及用户的口碑”四项二级指标进行衡量，这些指标能评估物流系统的稳定性以及可靠性。以这四个核心维度为出发点，各维度经细化后的二级评价指标见REF_Ref27749\h表3.1所示。此维度构建方法达成服务质量评价理论模型的要求，同时与新零售背景里盒马鲜生的运营实况相契合，为问卷调研设计打下坚实理论底子，本评价体系可以全面反映影响用户满意度跟服务绩效的关键要点，这套体系对认识生鲜电商物流服务的质量现状有作用，也为增强该服务质量给予了实践层面的引导，具有理论借鉴价值和实际效用意义。3.2.2评价指标体系设计思路本研究在规划物流服务质量评价指标体系时，切实依照科学性、实践性、动态性、可比性、全面性这五项原则，研究借助梳理大量相关文献以及采纳多名专家的建议，抉择出“新鲜性、经济性、移情性和可靠性”四个核心评价维度，还把每个维度进一步细分成若干具体的二级指标。为使评价指标科学合理，权重分配恰当，本研究采用专家评分和大样本问卷调查相整合的途径，之后利用层次分析法（AHP）采集专家判断，得出指标的初始权重，随后运用熵值法对问卷调查数据进行客观校正，这两种方法彼此补益，生成了一个结合主观跟客观因素的权重体系。本研究最终构建起一个结构完整、内容全面且具备实用性的物流服务质量评价指标体系，该体系仍旧留存了理论基础的严谨属性，还凸显了针对性，为后续实证研究与平台优化的方向提供方法上的支持，同样为生鲜电商企业在物流服务质量优化方面给出了指导建议。盒马鲜生在新零售领域领先群雄，它把前置仓储、店内配送、即时物流服务模式整合到一起，造就了别具一格的竞争优势，把盒马鲜生跟传统电商平台相比，它特别把“30分钟送达”的即时配送承诺当回事，它还把实体店铺转型为体验中心以及配送中心，这般既提高了配送的时效，同样优化了用户的体验，这种模式达成了消费者对生鲜产品新鲜度的高要求，同时为行业提供了可借鉴的运营套路。尽管生鲜电商平台于物流服务模式上不断革新，物流配送仍旧面临不少常见状况，主要问题涉及配送延迟现象、生鲜产品损耗颇为严重、冷链设施投资数额大以及终端服务质量不平均等问题，这些问题显著影响了消费者的服务体验以及平台的声誉，成为行业发展的核心掣肘。就算是跟盒马鲜生一样的头部企业，其物流服务方面还是存在明显的毛病，盒马鲜生主要存在的问题反映在REF_Ref2344\r\h[24]以下几个方面：门店扩张的成本偏高，引起后期运营难度变高；二是扩张速度加快得十分迅速，引出了频繁的管理差错；三是硬件设施不契合；四是当订单量急剧增长的时候，会出现配送延迟；五是部分冷链产品在配送进程里出现品质损耗现象；六是针对不同消费群体的个性化服务存在缺失，这些问题不但影响到盒马鲜生的用户体验以及品牌的形象，还在一定程度上束缚了其市场份额的扩充。4.2数据收集与样本选取数据收集与样本选取是搭建科学评价体系的根基，在进行数据收集期间，研究主要把问卷调查作为主要的数据获取途径，且借助专家咨询途径进行补充，该方法保证了数据来源既系统又多样。研究凭借前文构建的评价指标体系，设计了结构恰当且内容齐全的调查问卷，问卷覆盖到新鲜性、移情性、经济性和可靠性四个维度要素，一共细化出16个具体指标，问卷采用李克特五级量表实施测量，利于把消费者对各指标的重视程度进行量化处理。问卷发放采用线上跟线下两种方式，线上途径主要是利用社交平台和问卷调查网站进行大范围传播；线下举措是挑选商圈、快递站点和盒马鲜生门店等地点去发放纸质问卷，受访者大多选自从20至45岁的人群，是具备稳定消费水准且经常光顾生鲜电商平台的用户群体。研究期间发放了250份问卷，收回的有效问卷有218份，有效问卷的回收率为87.2%，所有被回收的问卷都做了初步筛查，筛除了答题时间不足、填写有缺失或选项规律性过大的无效问卷，以此保障数据的质量。为了更准确地把握各评价指标的实际意义以及用户反馈的匹配情形，还约请专家进行访谈，本研究通过审慎设计问卷、恰当选择样本群体，还有借助多渠道去回收数据，实现了数据的完整性与有效性，为后续的权重分析做好了铺垫。本研究深思熟虑后，决定不采用信度分析，这一选择主要依照研究工具的属性与研究目标的具体诉求，评估盒马生鲜电商物流服务质量各指标重要性程度是该评价问卷的主要用途，其本质属于一种结构性的判断工具，不是测量潜在心理构念的那种量表。惯用的信度分析（比如Cronbach'sα系数）主要在心理学、社会学等领域适用，其目的是验证量表针对满意度、态度等变量测量时的内部一致性，本研究问卷目的是获取受访者对评价指标重要程度的判定，用于确定权重同时分析用户关注点，该问卷的理论基础和应用目的跟常规心理测量量表差别显著，从方法论适用性的相关角度看，不开展信度分析是合乎道理的，而且能更好地契合研究目标。4.3描述性统计分析描述性统计分析REF_Ref25403\r\h[25]是对调研问卷收集数据的特征进行归纳和总结，从中提炼出基本问题的统计结果，以全面把握样本结构特征和用户认知偏好，为后续权重赋值与优化建议提供数据基础。本研究主要通过对问卷第一部分的性别、年龄、学历、消费频次等人口学变量进行统计分析，并结合用户对各物流服务质量指标的打分结果进行均值分析。根据问卷结果，共收集到有效问卷218份，覆盖了具有稳定消费能力且活跃于生鲜电商平台的用户群体。4.3.1新鲜性维度各指标分析如REF_Ref32742\h图4.1所示，在新鲜性维度中，用户对“商品新鲜度”和“包装完好性”的满意度最高，均值分别是4.21分和4.21分，“是否冷链配送”（4.17）及“配送准时性”（4.18）得分普遍较高，这些高分值反映了用户在评价生鲜电商服务时，对产品保鲜状态、包装安全性以及配送时效性的高度重视，也表明这些方面是影响用户满意度的关键因素。4.3.2经济性维度各指标分析如REF_Ref111\h图4.2当中可知，在针对经济性维度的评估时，结果显示“促销活动吸引力”以4.24分获得最高均分，这说明用户对平台所采用的营销策略高度认可，“价格稳定性”拿到了4.19分，“配送费用合理性”拿到4.18分，这两项随后紧跟。“服务性价比”的得分稍微降了点，为4.07这个分数，这一分布确凿地显示出，在维持服务质量水平的基础上，用户同样关切价格合理性与促销优惠的实际意义，这些因素一起构成了用户评判生鲜电商平台经济性的核心要点。4.3.3移情性维度各指标分析如REF_Ref196\h图4.3呈现的，在移情性维度的评估里，“客服解决效率”以4.29分成为得分最高项，而后是“补偿处理效率”，得到4.26分，这两项指标的显著表现体现了用户碰到难题之际，对平台快速响应能力极为看重，“配送员服务态度”得到4.22分的评分，“个性化服务功能”拿到了4.14分，这两项也拿到了相对较高的分数，人性化服务体验成了影响用户满意度的关键要素，用户在聚焦商品本身的同时，更看重平台在售后处理、问题化解以及个性化体验环节的表现。4.3.4可靠性维度各指标分析如REF_Ref311\h图4.4当中可知，在可靠性维度的评估操作里，“品牌信誉度”以4.18分成为最高分，然后依次是“订单变动影响信任度”，作为阿里巴巴旗下的牌子，盒马在用户心里构建起了稳固的信任基础，跟其他维度指标相比对，这些评分显示出平台在系统信息透明度以及履约一致性上仍有短板。4.4评价指标体系的权重确定4.4.1基于层次分析法的指标权重计算此次研究通过向专门研究生鲜电商评价体系的权威学者、专家及拥有丰富生鲜电商行业实践经验的专业人士分发问卷，旨在搜集并分析物流服务质量评价的关键指标及其相对重要性的量化数据。基于设定的评估指标框架，我们向十位专家分发了调查问卷，最终收到有效反馈八份。(1)判断阵的确定以及一致性检验汇总收集的问卷数据后，对各问卷中的判断矩阵执行了算术平均运算，并对结果进行了四舍五入，以适于后续分析步骤。随后，对各个判断矩阵执行了一致性检验。若判断矩阵未通过一致性检验，则需相应调整以确保其一致性。最终各判断矩阵与一致性检验的结果列于下表中。如REF_Ref28187\h表4.1可以看出，专家对四个一级指标进行打分后得到的平均结果以及一致性检验结果，揭示了这些指标的相对权重，并且通过了验证，从而为后续的权重计算提供了依据。REF_Ref28719\h表4.2到REF_Ref28745\h表4.5呈现了15个二级指标，在新鲜性、经济性、移情性和可靠性的维度上的算术平均值，结果已进行四舍五入处理。通过分析这些表格，我们能识别出在不同一级分类下，各二级分类所承载的关键性。此外，四个判断矩阵均通过了一致性检验，从而确保了后续权重计算的可行性。权重计算完成后，依据熵的可加性原理，将各二级指标权重累加，可求得各一级指标的权重。为便于对比主客观综合权重的数值大小，本文进一步计算了二级指标相对于一级指标的客观权重。这一过程通过将各二级指标的权重除以其对应的一级指标权重实现，所得结果反映了二级指标在其所属一级指标下的重要程度。最终得到的总客观权重结果呈现REF_Ref29483\h表4.8所示。运用熵权法计算出各指标的客观权重中，四个一级指标的权重排序分别为：移情性（0.3009）、经济性（0.2764）、新鲜性（0.2713）、可靠性（0.2485）。一级指标的总体权重排列出现显著变动，其中移情性获得了较高的权重赋值。在部分二级指标中，通过层次分析法得出的服务人员沟通态度权重，其数值与实际评估结果存在约20%的显著差异。应整合主观权重与客观权重计算，以同时反映指标数据的差异性和融合领域专家对指标重要性的评估。通过此途径，能够在某种程度上缓解主观赋权法与客观赋权法的局限性，从而提升评估成果的科学性与精确度。为了更好地分析用户们对于平台的整体服务质量评价，本文选择利用有效问卷里的用户评价结果计算出他们对每个指标的综合得分，这样才能更好地对整体服务质量进行评。计算过程中采用的方法是构建综合评价模型，利用用户问卷的数据结果进行分析和计算，得出每个二级指标的平均分，接下来再计算每个二级指标的加权得分和一级指标的总分，最后得出整体的综合得分。构建综合评价模式的一般形式为：根据上表每项指标的综合得分，通过计算所有用户评分的平均值，得出二级指标的实际得分率，如REF_Ref30029\h表4.12所示。从上文可得知一级指标的得分最高的是新鲜性，二级指标里得分率最高的分别是客服效率（88.7%）、促销活动（85.2%）、商品新鲜性（84.6%）、履约一致性（79.3%）。设定<75%的得分率为短板指标，≥或相对接近85%的得分率为优势指标，其中大部分的指标在表现评价里都达到优势或者及格的标准，但也有个别指标是得分率较低的，是存在短板的（<75%），例如经济性中的价格稳定指标（73.4%）、移情性中的个性化服务指标（71.2%）、可靠性的品牌信誉指标（72.9%）。由此可见，关于指标的得分率虽然波动不大，但是也存在比较明显的区别变化，这也可以比较好地反应用户对平台的服务质量评分的感知，平台的服务质量的提升和变动始终都是以人为本来出发，都是为了人而服务，所以从用户的真实角度出发来探索他们对于各项指标的感知评价会比较合理。上REF_Ref30029\h表4.12计算可知，所有用户评分的平均值以及二级指标的实际得分率已得出，若得分率小于75%，则此指标属于短板指标范畴；若得分率超过或近乎85%，则该指标可认定为优势指标，由表格可看出，盒马鲜生的物流服务在各方面的表现呈现出明显差异，接下来会依据各项二级指标的得分率及其具体表现展开详细分析。新鲜性得分排名第一，这主要是因为顾客普遍认可商品新鲜度，有力体现了盒马在供应链以及品质控制方面的强大能力，冷链配送（78.1%）跟配送速度（81.7%）虽已达合格标准，但处于极端天气的情形中，保温效果差劲儿以及部分订单延迟送达的现象，也许会降低用户对盒马“新鲜直达”承诺的信赖感。相较于新鲜性得分，经济性得分稍逊一筹，其中促销活动的表现极为亮眼，占比达85.2%，盒马搞出的满减、免运费这类优惠活动，着实提升了用户的购买次数，成功吸引了在乎价格的消费者群体，价格稳定性（73.4%）暴露出明显问题，部分顾客反馈，促销活动告一段落后，商品价格回升速度过急，引发心理方面的较大落差，服务性价比（76.8%）也存在较大的争议，某些小额订单的基础配送费与服务质量不契合，这让部分用户更愿意挑选竞争对手推出的低价配送服务。移情性跟可靠性的得分相对偏低，反映出服务体验方面的深层次问题，尽管客服效率的得分比例为88.7%，配送员态度得分比例为86.1%，体现出盒马服务团队的专业素养，但个性化服务存在不足（71.2%），这体现出标准化服务模式的局限性。盒马缺少配送时间预约、个性包装等相关选项，难以契合年轻消费者对定制化体验的诉求，从可靠性这一角度看，品牌信誉（72.9%）以及信息准确性（75.6%）对整体表现产生了消极影响，虽然盒马是背靠阿里巴巴这棵大树，但用户对其独立运营物流的信赖程度依旧不高，配送进度更新出现延迟、错误等问题，进一步减少了对服务透明度的觉察。接着对各项维度指标做分析，显示出有下面需优先解决的核心难题：一是品牌信任度尚显不足，即便盒马鲜生依托着阿里巴巴的背景，然而品牌信誉得分比例为72.9%，这体现出用户对盒马物流能力的独立性持有一定的怀疑心理，当配送流程中出现异常情形之际，处理效率以及信息透明度未符合用户期望水平，这样的情况不只是影响了用户的忠诚度，还可能引得部分客户去选择竞争对手的平台，有人质疑平台的独立运营能力，由此影响用户对平台的信任，进而引起客户流失。二是价格的波动情形对长期价值产生影响，价格稳定性在经济性维度的得分比例达73.4%，成为该维度的薄弱区域，促销活动搞起来前后，产品价格起伏明显，用户认为这是平台采用的一种营销方式，让盒马被用户视作仅在有需求的时候才会挑选的临时采购平台，并非日常首选的采买平台，在促销期的前后，价格的波动幅度很大，用户就此事表现出了质疑，认为这是平台采取的一种营销办法，这造成平台在用户心中的定位与日常首选购物渠道产生偏离，而更倾向于被认定成一个临时采购的渠道。三是个性化服务明显存在欠缺，个性化服务得分率为百分之71.2，大大比其他指标低，用户对预约配送时间、定制化包装这类个性化功能需求强烈，但现阶段平台提供的标准化服务，不能契合这些差异化的预期，这抑制了用户粘性的提升以及高端客户群体的拓展进程，目前的服务模式难以满足用户在预约配送时间、个性包装等个性化功能上的强烈渴望，进而限制了用户粘性的提升以及高端客群的进一步扩大。四是技术能力体现出滞后态势，信息准确性得分的比例为75.6%，显示技术层面存在明显短板，配送进度未能及时更新、冷链温控数据缺失等情形，造成用户对服务的透明度产生疑惑，需求预测及库存管理能力的薄弱，同样让履约一致性的表现没达到理想水平，配送进度更新滞后以及冷链温控数据缺失这类问题，招致了用户对服务透明度的怀疑，需求预测与库存管理能力的短板，造成履约一致性难以达到预期程度。五是成本与服务质量之间出现了失衡现象，服务性价比的分数占比为76.8%，体现了配送费用与服务质量存在不匹配，若订单金额处于较低状态，配送费用的占比高得离谱，而服务质量