电商物流服务质量评价研究——以拼多多为例
这是一篇关于电商物流,服务质量,结构方程模型(SEM),模糊综合评价(FCE)的论文, 主要内容为十九届五中全会提出了要加快构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局的目标。“循环”离不开物流的支持,这一理念的提出将为我国物流市场开拓更大空间,也为物流行业带来了更大的机遇和挑战。同时,电商行业的持续发展和疫情反复的背景下,电商物流市场也水涨船高,在竞争者越来越多、成本逐渐上涨、利润下降,再加上近年来消费者越来越要求定制化和个性化,这无疑给物流企业提出了更多要求。在多重压力下,高质量的物流服务已成为企业战略性的目标。因此本文构建了物流服务质量评价模型可以为电商平台提供一个较为科学、客观的评价方法,帮助其找出在物流服务质量方面存在的问题及顾客的期望与要求,帮助电子商务平台下的物流及与电商企业有业务合作的物流企业更有针对性地改进其物流服务,从而提高自身在行业中的竞争力。本文以构建电商物流服务质量的评价体系为目标,以电商平台下的物流服务质量为研究对象,在参考国内外学者在相关领域的研究,借鉴电商物流服务质量的影响因素和评价模型的基础上,通过文献研究和扎根理论下的访谈,选出初始评价指标,通过问卷调研结果的SPSS因子分析,通过修订确定5个维度19个指标的评价模型。然后通过问卷调查的方式进行案例分析,运用结构方程模型,通过AMOS软件得到每个维度和指标的权重,5个维度的重要程度分别是时效性、专业性、可靠性、经济性、便利性。最后利用模糊综合评价法对调查结果进行总体评价,最终得出顾客对拼多多平台下电商物流服务质量的整体满意度并不太理想,介于“一般”和“满意”之间,其中顾客满意程度从高到低依次是时效性、经济性、便利性、专业性、可靠性。因此本文基于这一研究结果对电商物流服务质量的提升提出了相应的意见和建议。
电商物流服务质量评价研究——以拼多多为例
这是一篇关于电商物流,服务质量,结构方程模型(SEM),模糊综合评价(FCE)的论文, 主要内容为十九届五中全会提出了要加快构建以国内大循环为主体,国内国际双循环相互促进的新发展格局的目标。“循环”离不开物流的支持,这一理念的提出将为我国物流市场开拓更大空间,也为物流行业带来了更大的机遇和挑战。同时,电商行业的持续发展和疫情反复的背景下,电商物流市场也水涨船高,在竞争者越来越多、成本逐渐上涨、利润下降,再加上近年来消费者越来越要求定制化和个性化,这无疑给物流企业提出了更多要求。在多重压力下,高质量的物流服务已成为企业战略性的目标。因此本文构建了物流服务质量评价模型可以为电商平台提供一个较为科学、客观的评价方法,帮助其找出在物流服务质量方面存在的问题及顾客的期望与要求,帮助电子商务平台下的物流及与电商企业有业务合作的物流企业更有针对性地改进其物流服务,从而提高自身在行业中的竞争力。本文以构建电商物流服务质量的评价体系为目标,以电商平台下的物流服务质量为研究对象,在参考国内外学者在相关领域的研究,借鉴电商物流服务质量的影响因素和评价模型的基础上,通过文献研究和扎根理论下的访谈,选出初始评价指标,通过问卷调研结果的SPSS因子分析,通过修订确定5个维度19个指标的评价模型。然后通过问卷调查的方式进行案例分析,运用结构方程模型,通过AMOS软件得到每个维度和指标的权重,5个维度的重要程度分别是时效性、专业性、可靠性、经济性、便利性。最后利用模糊综合评价法对调查结果进行总体评价,最终得出顾客对拼多多平台下电商物流服务质量的整体满意度并不太理想,介于“一般”和“满意”之间,其中顾客满意程度从高到低依次是时效性、经济性、便利性、专业性、可靠性。因此本文基于这一研究结果对电商物流服务质量的提升提出了相应的意见和建议。
干线运输可视化系统的设计与实现
这是一篇关于电商物流,信息可视化,运输监控,班线预测,J2EE的论文, 主要内容为亚马逊作为一家全球性的电子商务企业,以完善、优化的物流系统保障了其在电商行业中的绝对地位。亚马逊为保证中国市场的配送效率,在中国共设有13个仓储中心,全国范围内的货物调拨与买家订单的配送工作,是以卡车为载体实现的。为了控制物流成本,亚马逊将仓储中心之间的干线运输工作外包给多家承运商。但降低运输成本的同时,也带来了物流运作过程中数据人工统计、管理和运输过程不透明等问题。此前使用的第三方服务——G7智能管车系统,虽然实现了对车辆的监控,但是不能以班线的维度来查询运输情况,也不支持对其他业务数据的整合。所以设计并研发干线运输可视化平台系统,旨在解决运输数据整合、数据分析和实时监控方面存在的问题。本人在项目中完成了系统需求分析,设计开发及部署上线的全过程,主要包括系统权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理各个模块的功能设计,开发等工作。实现了对干线运输相关业务数据的自动化整合和可视化,并提供相关的系统服务。本论文首先根据实际业务需求对系统进行需求分析,确定了系统的功能需求和非功能需求。在此基础上完成系统的概要设计,使用亚马逊云服务搭建计算环境和数据存储环境,将系统划分为权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理五个模块,并完成数据库设计。系统详细设计与实现部分,对各个模块进行功能描述和类设计,并对重点功能的实现逻辑和实现过程中各方法的调用关系进行了详细的说明。权限管理模块,设计账号管理和系统授权管理保障系统的安全性。数据处理模块,将分散在不同系统中的运输相关数据自动化的整合到本系统中,提供7×24小时的数据服务,并设计异常检测功能及时发现班线执行中的异常情况。历史数据分析模块和实时监控模块的重点在于对数据的可视化,同时参考百度地图和历史数据,设计了班线剩余行驶状况的预测方法。异常处理模块则主要介绍了异常的提醒逻辑和页面查询方法。系统上线后,数据收集与处理功能,解决了以往人工统计中手工失误所造成的数据失真问题,同时也节省了工作人员的时间成本。历史数据分析的结果,不仅对班线运输质量评定、承运商KPI考核提供了精确的数据依据,同时也为线路的规划与优化工作提供了数据基础。对班线的实时监控提高了班线的配送准点率直接提高了用户的购买体验。
B公司C网点高峰期运营管理优化研究
这是一篇关于电商物流,业务高峰,灰色预测,线性规划,优化策略的论文, 主要内容为随着我国网络购物交易规模扩大,出现了京东、淘宝等大型电商企业,广大消费者正式把网络购物当做消费购物的主要途径之一。由于消费者购物主要集中在节假日,各大电商企业纷纷利用节假日以及营造各种购物节来进行营销,使得短期内电商企业交易金额和物流业务量均呈“爆发式”状态,物流需求量大且不确定导致第三方物流企业无法有效地整合配置有限的物流资源,出现物流资源分配不合理、业务分流计划脱离实际、物流成本过高等问题。本论文本文基于此研究背景以及国内外相关研究成果,运用多种预测方案进行预测优化,再根据人员投入问题进行线性规划分析。本文以B公司C网点作为研究对象,B到你是一家成立于1993年3月的民营快递企业,是我国快递行业中发展最快,增长势头强劲的一家企业,C网点是B公司下属的一个分支网点,位于广州市海珠区。在大型电商促销活动下,C网点的运营存在巨大压力,而C网点的运营压力在B公司中非常具有代表性。本文就是研究在电商平台大型促销活动下,C网点的运营管理优化。通过对电商物流需求的特征进行分析,发现如大型电商促销节“双十一”,需求特征表现为:增长速度快,持续时间短;需求波动大,区域分布不均衡;不确定性高,资源协调难。通过对C网点的历史数据及经营状况进行分析,然后通过B公司C网点的历史数据分析发现,网点物流件量持续增长,具有明显的波动性,在电商促销活动下,会出现明显的波峰,对比平日的件量增长高,但是由于件量预测不准确,将直接影响网点运营;因此需要额外聘请临时人员和接驳车辆,由于投入不合理,为C网点运营带来的较大的成本。本文首先通过历史数据,使用多种预测方法确定预测模型,然后利用预测模型拟合过往的实际数据,进行决定系数的对比,选择预测方法;通过预测方法对2022年双十一进行基线预测,再综合高峰业务增长的平均幅度进和休息日折算进行调节,预测出11月每日的件量。得出双十一日件量之后,通过回归分析,确认人员成本、理赔成本与人员的关系后,构建总成本最低的规划求解。在得出线性规划求解的最优方案,与原有的人员投入方案进行对比,提供B公司C网点经营决策的依据及参考;最后提出资源整合策略,包括人力资源整合策略、车辆运输优化策略等,解决B公司C网点在电商业务高峰中面临的问题,提供更广阔的经营策略。
干线运输可视化系统的设计与实现
这是一篇关于电商物流,信息可视化,运输监控,班线预测,J2EE的论文, 主要内容为亚马逊作为一家全球性的电子商务企业,以完善、优化的物流系统保障了其在电商行业中的绝对地位。亚马逊为保证中国市场的配送效率,在中国共设有13个仓储中心,全国范围内的货物调拨与买家订单的配送工作,是以卡车为载体实现的。为了控制物流成本,亚马逊将仓储中心之间的干线运输工作外包给多家承运商。但降低运输成本的同时,也带来了物流运作过程中数据人工统计、管理和运输过程不透明等问题。此前使用的第三方服务——G7智能管车系统,虽然实现了对车辆的监控,但是不能以班线的维度来查询运输情况,也不支持对其他业务数据的整合。所以设计并研发干线运输可视化平台系统,旨在解决运输数据整合、数据分析和实时监控方面存在的问题。本人在项目中完成了系统需求分析,设计开发及部署上线的全过程,主要包括系统权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理各个模块的功能设计,开发等工作。实现了对干线运输相关业务数据的自动化整合和可视化,并提供相关的系统服务。本论文首先根据实际业务需求对系统进行需求分析,确定了系统的功能需求和非功能需求。在此基础上完成系统的概要设计,使用亚马逊云服务搭建计算环境和数据存储环境,将系统划分为权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理五个模块,并完成数据库设计。系统详细设计与实现部分,对各个模块进行功能描述和类设计,并对重点功能的实现逻辑和实现过程中各方法的调用关系进行了详细的说明。权限管理模块,设计账号管理和系统授权管理保障系统的安全性。数据处理模块,将分散在不同系统中的运输相关数据自动化的整合到本系统中,提供7×24小时的数据服务,并设计异常检测功能及时发现班线执行中的异常情况。历史数据分析模块和实时监控模块的重点在于对数据的可视化,同时参考百度地图和历史数据,设计了班线剩余行驶状况的预测方法。异常处理模块则主要介绍了异常的提醒逻辑和页面查询方法。系统上线后,数据收集与处理功能,解决了以往人工统计中手工失误所造成的数据失真问题,同时也节省了工作人员的时间成本。历史数据分析的结果,不仅对班线运输质量评定、承运商KPI考核提供了精确的数据依据,同时也为线路的规划与优化工作提供了数据基础。对班线的实时监控提高了班线的配送准点率直接提高了用户的购买体验。
干线运输可视化系统的设计与实现
这是一篇关于电商物流,信息可视化,运输监控,班线预测,J2EE的论文, 主要内容为亚马逊作为一家全球性的电子商务企业,以完善、优化的物流系统保障了其在电商行业中的绝对地位。亚马逊为保证中国市场的配送效率,在中国共设有13个仓储中心,全国范围内的货物调拨与买家订单的配送工作,是以卡车为载体实现的。为了控制物流成本,亚马逊将仓储中心之间的干线运输工作外包给多家承运商。但降低运输成本的同时,也带来了物流运作过程中数据人工统计、管理和运输过程不透明等问题。此前使用的第三方服务——G7智能管车系统,虽然实现了对车辆的监控,但是不能以班线的维度来查询运输情况,也不支持对其他业务数据的整合。所以设计并研发干线运输可视化平台系统,旨在解决运输数据整合、数据分析和实时监控方面存在的问题。本人在项目中完成了系统需求分析,设计开发及部署上线的全过程,主要包括系统权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理各个模块的功能设计,开发等工作。实现了对干线运输相关业务数据的自动化整合和可视化,并提供相关的系统服务。本论文首先根据实际业务需求对系统进行需求分析,确定了系统的功能需求和非功能需求。在此基础上完成系统的概要设计,使用亚马逊云服务搭建计算环境和数据存储环境,将系统划分为权限管理、数据处理、历史数据分析、实时监控和异常处理五个模块,并完成数据库设计。系统详细设计与实现部分,对各个模块进行功能描述和类设计,并对重点功能的实现逻辑和实现过程中各方法的调用关系进行了详细的说明。权限管理模块,设计账号管理和系统授权管理保障系统的安全性。数据处理模块,将分散在不同系统中的运输相关数据自动化的整合到本系统中,提供7×24小时的数据服务,并设计异常检测功能及时发现班线执行中的异常情况。历史数据分析模块和实时监控模块的重点在于对数据的可视化,同时参考百度地图和历史数据,设计了班线剩余行驶状况的预测方法。异常处理模块则主要介绍了异常的提醒逻辑和页面查询方法。系统上线后,数据收集与处理功能,解决了以往人工统计中手工失误所造成的数据失真问题,同时也节省了工作人员的时间成本。历史数据分析的结果,不仅对班线运输质量评定、承运商KPI考核提供了精确的数据依据,同时也为线路的规划与优化工作提供了数据基础。对班线的实时监控提高了班线的配送准点率直接提高了用户的购买体验。
京东生鲜电商物流服务质量评价及改进研究
这是一篇关于京东生鲜,生鲜电商,电商物流,物流服务质量,服务质量评价的论文, 主要内容为随着中国生鲜冷链物流的发展,冷链存储与运输设备的完善,电商行业开始关注生鲜电商板块,从传统的服饰、手机家电、日用百货等传统物流电商产品拓展到对物流运营,运输条件有更高要求的生鲜产品。自2020年受突发疫情影响,生鲜电商物流加快了拓展的脚步,但是相应的物流服务质量并没有跟上生鲜电商迅速发展的步伐,因此研究如何改进生鲜电商的物流服务质量具有现实意义。本文以京东生鲜产品物流的服务质量为研究对象,在研究和整理国内外生鲜物流服务质量相关文献及SERVQUAL模型、LSQ模型的基础上,初步确定评价维度和指标,以网络爬虫技术爬取近三年京东自营生鲜电商平台具有代表性商家的顾客差评文本数据,再用jieba分词技术统计筛选出物流方面顾客关心的高频词汇,结合相关物流行业从业者和专家的意见,提出五个维度,十八个指标的初始物流服务质量评价指标并进行预问卷调查,经过对初始指标进行有效性检验的基础上构建新的生鲜电商物流服务质量评价指标。以顾客满意度理论为基础编制以京东生鲜物流服务质量为调查对象的正式问卷,利用期望与实际感知之间差距计算物流服务质量,根据计算结果从五个维度实施对京东生鲜电商物流服务质量评价,并从五个维度出发提出改进建议。本文通过对京东生鲜物流服务质量研究,挖掘顾客对生鲜电商物流各方面服务的期望值与实际感知结果,给生鲜电商企业在改进物流服务质量提供了现实的参考价值,对于推动生鲜电商产品物流服务质量发展也有一定的借鉴意义。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕业设计驿站 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/48505.html
