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新零售模式的风险控制策略研究
来源：985论文网 添加时间：2020-05-14 11:26
摘要
随着人们收入水平的不断提高，价格因素对消费者购买行为的影响也在不断降低。人们越来越倾向于便捷消费、品质消费。面对这样的市场形势，一种新的零售模式“新零售”模式应运而生，阿里、京东为代表的一大批零售企业纷纷实施战略转型，想要寻求发展。大量新零售企业快速崛起，不少老牌零售和电商朝新零售转型升级。然而，作为新兴概念，新零售理论体系并不完善，风险不少，问题不断。企业要想安全转型，必须加强对风险的管控，只有这样才能有效的避免企业转型失败。本文尝试从新零售一线员工和研究学者的角度来分析新零售存在的风险，旨在从热点报道及事件提取出新零售常见风险并对其提出风险控制策略，以期为新零售一线管理人员提供建议。希望能给零售防范和控制“新零售”战略风险提供借鉴，也希望能给其他进行“新零售”战略转型的公司提供风险管理方面的借鉴。
关键词：新零售；风险控制；组合优化
一、绪论
（一）研究背景
2016年在杭州云栖大会上，马云首次提出：“纯电子商务时代已经过去了，在未来的十年甚至二十年之后电子商务这个说法将逐渐消逝，只有新零售”。“新零售”这一概念的提出，瞬间引发了中国零售行业的激烈讨论。关于怎么落地“新零售”，各个公司都有自己的见解，纷纷结合公司实际情况提出了自己的“新零售”发展战略。但零售业也一致认可“新零售”主要是零售企业以互联网为依托，借助于大数据以及人工智能等领先技术，实现商品生产、流通以及销售环节的升级改造，与此同时将线上服务、线下体验和现代物流等进行深度融合。
依据国家统计局发布的《2018年国民经济和社会发展统计公报》显示，在2018年，全年社会消费品零售总额380987亿元，同比去年增长9.0%，有良好的发展势头。全年实物商品网上零售额70198亿元，同比增长25.4%。同年，包括超市、专卖店等在内的限额以上单位实体零售业态零售额比上年增长4.6%。其中，限额以上专业店、超市、便利店零售额分别提高了6.2%、6.8%、11.5%，增速分别高于实体零售的平均增速1.6%、2.2%、6.9%；百货、专卖等零售业态基于上年恢复性增长的前提下维持上升态势。可以看出，零售业在我国产业经济组成中有比较重要地位。然而，随着零售业的快速发展，问题也与日俱增。加之新零售模式的快速崛起，新模式带来的新风险也逐渐暴露。本研究尝试从新零售一线员工和研究学者的角度来分析新零售存在的运营、技术、员工培训等风险，旨在从热点报道及事件提取出新零售常见风险并对其提出风险控制策略，为新零售一线管理人员提供建议。
（二）研究意义
1.理论意义
专家指出，这是新零售发展的早期攻坚时期，新零售模式的优势已经被各大企业争相放大，打造出了自己的品牌优势，然而作为一个新的模式，新零售也有着许多各种各样的问题和不确定性。如何控制这些风险，解决这些问题，成为新零售企业长久发展的根本之道和新零售模式多样化发展的源动力。
本文通过对比现有零售、电商、新零售相关理论，收集新零售热点事件新闻报道，提取新零售企业已经发生的问题及专家担心的隐性风险，形成新零售风险列表，为新零售的风险控制提供方向和理论支持。
2.实际意义
本文将针对上文新零售风险列表，通过咨询新零售一线员工及研究学者，对风险指标进行量化，用层次分析法得出相应的风险列表序列并按照该序列及相关实际案例提出风险控制策略，为新零售一线管理人员提供理论建议。优化新零售模式，控制并降低新零售模式的客观风险，着力丰富新零售模式的宽度和深度，对于积极响应国家对零售业和电子商务的政策，推动国家经济发展，缓解社会就业压力，提升企业综合实力和商界地位有着极为深远的现实意义。
（三）国内外研究现状
1.国内研究现状
在中国，“新零售”这一概念最早由马云提出，马云(2016)认为纯电子商务时代已经过去了，在未来只有“新零售”。但早在2013年，也有学者提到过全渠道，李飞(2013)总结分析了零售行业的发展时期，他表示零售行业的发展经历了下述几个阶段：单渠道阶段(2000年以前)、多渠道阶段(2000-2009年)、跨渠道阶段(2010-2011年)、全渠道阶段(2012年-未来)。全渠道零售是指企业通过尽可能多的渠道和方式来进行销售商品，最大程度的挖掘潜在客户，有效满足顾客需求。其实也就是马云所谓的“新零售”[1]。
在对“新零售”模式的研究中，国内大部分专家学者强调线上线下的融合、大数据等高新技术的应用。王宝义(2017)指出，新零售的发展离不开大数据的开发支持[2]。杜睿云、蒋侃(2017)表示，新零售的发展重点在于搭建全渠道零售平台和运用大数据的支持[3]。林英泽、戈宇、包文斌(2017)指出新零售的最终目的是为了满足人随时随地以及全方位的购物需求[4]。陈歆磊、杨凯涵(2017)指出，当前线下实体店不仅仅作为一个体验店，还能够作为一个端口不断吸引潜在消费者到线上[5]。
赵树梅和徐晓红[6]基于4P’s、11P、4C’s等营销学理论，通过分析新零售的含义、模式与其和传统零售的关系，结合当代新零售企业面临的问题和制约因素，提出了充分利用互联网+技术，实现产业链无缝融合，加强消费体验和场景化，开放服务创新及极力拓展物流业务等新零售模式的突破方向。
2.国外研究现状
“新零售”在国外被称之为“Omni-channelretailing”，即“全渠道零售”。“全渠道零售”这个概念最早出现在2011年，由达雷尔•里格比(2011)在《哈佛商业评论》中谈到，达雷尔•里格比认为未来零售商将能通过各种渠道与顾客互动，传统商家除非采用全新视角，把各种迥然不同的渠道整合成“全渠道”的一体化无缝式体验，否则就很可能被时代淘汰[7]。
WojcechPiotrowicz(2014)指出，当前新零售行业的发展关键在于进行渠道的整合、移动技术的应用、社交媒体的运用以及对顾客多样化需求的满足[8]。Accenture(2015)对顾客体验的提升进行了深入分析和研究，指出当前市场环境下管理层应将顾客体验感的提升置于企业发展的首位。KatherineN.Lemon和PeterC.Verhoef(2017)进一步对顾客体验概念进行阐述和说明，指出顾客体验主要指顾客购买活动中对公司所提供服务的感官[9]。GrewalD、RoggeveenAL、NordfaltJ(2017)指出在全渠道的发展环境下，零售企业若要具备竞争力，需要将高新技术应用其中[10]。
3.研究述评
结合国内外文献资料发现，针对“新零售”所开展的研究，国内外都还不是很多。但是因为最近几年，国内各个大型零售企业纷纷进行“新零售”战略转型，基于对新零售模式的风险组合优化控制的研究较少，对新零售企业风险相关的案例分析较少，对风险的评估一般采用定性而不是采用风险量化的方法进行研究的情况，本文将从这个角度出发，利用问卷调查走访新零售企业一线员工，利用他们的工作经验对风险进行量化并提出相应的风险组合优化控制措施。
（四）研究方法
（1）文献研究。目前关于新零售模式的风险方面文献少之又少，笔者将会结合目前新零售模式的相关理论研究和案例分析，对新零售模式的定义和风险组合相关理论进行汇总分析，与此同时，本文也会采取部分新闻稿内容作为新零售模式的理论补充。
（2）实地调研。本文通过对新零售企业热点事件新闻报道进行提炼，提取出风险关键词并通过走访新零售企业一线员工及研究学者进行风险指标的量化。
（3）量化分析。更多的风险调研采取的是定性研究，本文对风险的研究是定量研究。本文将对已经量化的风险指标采取加权及层次分析法进行量化研究，并根据综合值及相关案例分析对风险控制提出意见。
二、理论基础及行业基础分析
（一）新零售模式的相关概述
1.“新零售”模式的概念
目前，“新零售”模式还处在发展初期阶段，国内外学者对它的研究还相对不足，对它的概念还没有统一定义。本文通过研究总结阿里巴巴等企业的“新零售”战略，认为“新零售”模式主要是零售企业以互联网为依托，借助于大数据以及人工智能等领先技术，实现商品生产、流通以及销售环节的升级改造，与此同时将线上服务、线下体验和现代物流等进行深度融合。本文认为“新零售”模式强调推动线上和线下的双向联动、共促发展。
2.“新零售”模式的成因
从商业理论中研究或者从社会实践经验中分析，都可以发现一个事实，即商业形态会随着环境的变化而发生改变。一个商业形态虽然在某个阶段是新形态，但是最终都会被时代所淘汰。比如“新零售”模式的出现，该模式强调线上线下联动发展，这对过去的实体零售模式和电商模式都是一种巨大的变革。随着人们收入水平的不断提高，价格因素对消费者购买行为的影响也在不断降低。人们越来越倾向于便捷消费、品质消费。传统的零售模式如实体零售与电子商务都有着难以忽视的缺陷，不再能满足人们的消费需求。实体零售需要顾客去门店现场挑选，因店面和时间的局限性，压缩了顾客的选择空间，无法满足顾客便捷消费的消费倾向。而线上消费又不能让顾客有着和线下消费一样好的购买体验，消费者在线下实体店中购买时，可以直观感受到所要购买的商品，其可触性、可感性是线上电商所不能提供的，线上电商没有为消费者提供该方面购物体验的技术手段。所以，“新零售”模式应运而生，满足顾客新的消费需求与习惯。
3.新零售模式优势
（1）顶层设计公开化
供应商、渠道商、店铺是零售业产业链上的主要组成部分。在新零售模式之前，他们大多相互牵制。供应商虽然掌握了供应的主动权，但也同时被迫放弃了对消费者个性化需求了解的优势渠道，因此受到渠道商、店铺等的牵制。相对的，渠道商和店家同样受供应商牵制。渠道商和店铺更会相互牵制最大化自身利益，这种相互牵制使得产业链进程放慢，资源浪费严重，消费者也无法享受到优质服务。而新零售模式的诞生，完全阻断了这种恶性循环，将这三者的关系变成一种平行化、合作化的关系。在该模式下，线上销售的产业链以消费者为核心，三者之间不再相互牵制，供需信息透明公开，动态完成供给与需求的转变。因此线上零售行业因新零售的诞生而变成“平台化”的，产业链顶层设计更加公开化。
（2）产品销售零库存化
库存积压严重是传统零售业的常态，供应商不仅要承担存储压力，更可能面临货品无法按时售出的风险，资金浪费严重。究其原因在于无法对消费者的需求形成动态关注，而不能有效预测消费者偏好变化。新零售模式运用云计算、大数据等新兴科技实现对消费者需求的预测，建立针对消费者需求变化的快速反应机制，帮助供应商实现小批量生产，同时缩短生产周期，极大降低库存积压的风险。新零售模式使得线上零售业真正实现了产品销售的零库存化。例如，服装行业的黑马ZARA，对客户以往的需求数据进行计算和分析，预测可能会受到消费者青睐的服装款式，结合门店销售数据，确定门店预计销售额后再进行批量生产，该种模式往往取得成功。ZARA的这种新零售模式不仅实现了零库存化，而且由于服装款式更新周期短、频率大，引起了消费者的从众心理，使其服饰迅速成为时尚，需求量增大的同时使库存量进一步降低。
（3）经、管权利独立化
所有者与经营者一体化是以往零售行业的惯例，企业所有者既是运营者又是管理者的模式使所有者无法摆脱日常经营业务去关注行业的动态信息以及消费者的需求变化，只能盲目跟风发展，难以成为行业的领军者。而新零售模式将实体店的所有权和管理权独立化，发挥每个主体的创新性，各个部分的管理职能也更加丰富，能够最大限度的规避所有者经营实力不强或者无暇顾及企业长远发展等问题。
新零售模式的优势给传统零售业带来的冲击和改变是极有可能帮助其突破发展瓶颈的，但是在实际运用中仍旧存在诸多风险，必须要对应用过程中的风险隐患进行识别、分析和应对。
（二）新零售模式理论基础
1.零售转轮理论
零售轮转（Wheel&Retailing）的理论假说认为，零售业的业态变革有如车轮般的周期演化规律。零售轮转理论认为，创新型零售商开始总以低成本、低价格和低毛利为特征进入市场，以价格在原有零售商圈中脱颖而出。在这一业态持续发展的过程中，这些创新者将经营更优质商品，不断增加新的服务（货物送退、售后服务等），不断购置更高价的新设备，进而提升经营成本，并逐步转化为高成本、高价格和高毛利的传统零售商，并最终发展为衰退型零售商。与此同时这又为新零售业态留下生存和发展的空间，而新业态将以相同模式演化发展，如此往复。
图2-1零售转轮模型
自零售概念出现以来，经过几百年的发展变革，已经是非常成熟的商业模式，根据中商情报网资料显示，零售业近年来步入发展瓶颈。作为产业链最末端，货品自生产商发出，经过层层分销代理商的叠加，每一环都要相应提价索取利润，这也就是为什么零售商最后货品定价如此之高。而新零售模式自2016年马云在云栖大会提出以来，发展尚处于萌芽期，加之许多新零售巨头都是由原来的零售商或电商转型升级而来，其扎实的商业基础、稳定的客户群体和优良的声望可以在前期就为新零售带来巨大的客户群。尽管采用的是最先进的大数据和AI技术，但是在规模效应面前，成本可以被很好地控制，这也就是为什么许多新零售企业在注重客户情境化体验的同时还能够保持较低价格。
2.4P’s理论
1967年，菲利普•科特勒在其畅销书《营销管理:分析、规划与控制》第一版进一步确认了以4P’s为核心的营销组合方法，其中4P的含义为：
表2-14P含义
产品 注重产品独特卖点的功能开发
价格 根据不同市场定位制定不同的定价策略
渠道 企业并不直接面对消费者，而是注重经销商的培育和销售网络的建立，企业与消费者的联系是通过分销商来进行的
促销 采取短期让利、买赠等行为给消费者福利促进消费
s为策略，即通过销售策略降低销售成本提高销售量。
新零售从定义上就可以看出，它是从传统零售改进而来，而改进的方向与4P’s理论中的渠道和策略有关。
首先，更多的时候传统的零售商不会接触到生产商，而其拿货的方法主要是通过分销商，而分销商需要生存则需要攫取一定的利润，这也就导致了经过层层加价后零售商销售价格远远高于生产商出厂价格。而在新零售模式下，企业打通自身商业链全环节，通过跨界融合让产业链高度一体化，消除了大部分的中间商环节，从而降低中间成本。
然后，在传统的零售模式下，销售、库存、进货策略主要是根据人员工工作经验和零售企业战略而定，策略的制定有很大的随机性和不确定性。而在新零售的模式下，企业的策略更多是由大数据系统制定，依托互联网和云计算技术，策略的制定将会更加精准而富有科学性，能够为企业降低成本，减少无用耗损从而提升利润。
3.体验经济与马斯洛需求层次理论
马斯洛理论把需求分成生理需求(Physiologicalneeds)、安全需求(Safetyneeds)、爱和归属感(Loveandbelonging)、尊重(Esteem)和自我实现(Self-actualization)五类，依次由较低层次到较高层次排列。传统零售行业商品更多时候仅仅是单单满足人们对商品的功能需求，通过提高商品品质更好地实现商品功能。而在新零售模式下，依托大数据的支持，商品的生产能够更加贴近人们的需求，个性化的定制能够给予人们自我实现需求的实现，从而让商品实现顾客更多方面的额外需求。不仅如此，大数据下个性化的生产变得理所当然，对于需要额外定制费用的传统零售业产生了一定的降维打击。
4.全渠道零售理论
全渠道零售理论是零售业发展演变的最新阶段，也是新零售的一大特点。根据MBA智库百科的定义，全渠道零售是指企业打通更多的零售渠道来整合销售的行为，以满足顾客集购物、社交、娱乐为一体的综合需求，这些渠道类型包括有形无形店铺，数字媒体等。
在零售业发展更迭的过程中，人们已经从最初单纯对商品质量的追求渐渐升级为对购物便利性、支付便利性、购物体验优化等一系列需求，因此，零售业也从最初的单渠道时代升级为全渠道时代，将实体零售店渠道、电子商务渠道、移动电商渠道深度融合，以此满足顾客任何时间、任何地点、任何方式的购买需求。
全渠道零售的理论最早在2012年由《哈佛商业评论》提出，也就是电子商务发展的初期。在pc端电子商务对实体零售带来巨大冲击的同时，移动电子商务也对pc端电子商务带来了巨大冲击。据统计，移动端在消费者购物途径占比逐年攀升。有意思的是，在京东某一年的宣传海报中，将移动端支付率写在了海报上，足可见其重要性。为了同时满足消费者在实体店、pc端、移动端的支付需求，全渠道零售也应运而生。
5.风险控制和组合优化理论
（1）风险的量化控制——基于OWA算子的层次分析法
OWA（次序权重平均）算子常用于多属性决策方面的研究，将研究问题基于单维度对多个维度进行求算。
层次分析法最早由美国的萨蒂教授提出，其中心思想为将决策问题按照决策问题总目标、子目标等的层次进行细分，不断求解优先权重，最后用加权和的方法得到根据权重所得序列。
在本文中，将利用基于OWA算子的层次分析法，对已经量化的风险求解综合值序列，计算步骤为：
1）基于风险的影响值及发生概率，构建风险发生概率及影响值矩阵
其中，aij为风险发生概率、bij为风险影响值
2）将矩阵U按照特定OWA算子进行标准化，得到标准化后矩阵R，其中：
基于一定风险发生概率下风险损失：
对于成本型OWA算子，
对于效益型OWA算子，
基于一定风险损失下风险发生概率：
对于成本型OWA算子，
对于效益型OWA算子，
3）构建判断矩阵（本文只有风险发生概率、风险影响值两个元素，因此矩阵为2阶）
其中（1≤i≤2,1≤j≤2），且bij取值标度为1-9，分别代表
标度 含义
1 表示两指标（bi，bj）相比，具有同等重要性
3 表示两指标（bi，bj）相比，bi比bj稍微重要
5 表示两指标（bi，bj）相比，bi比bj明显重要
7 表示两指标（bi，bj）相比，bi比bj强烈重要
9 表示两指标（bi，bj）相比，bi比bj极端重要
2,4,6,8 表示上述相邻两个判断的中值
倒数 根据公式得到的判断度量
4）根据判断矩阵得出权重向量，其中
5）求解综合值
6）在两个维度下根据综合值排序，分别提出风险控制策略。
（2）风险组合优化——功效系数法
功效系数法以多因素研究作为其原理依据，通过指定每个指标的满意值及不允许值来计算各个指标取值与满意值的接近程度，从而通过分数对指标进行量化，最后据此加权求算，进而综合评估研究对象。
由于导致各风险的因素所包含的性质各不相同，因此本文采用功效系数法将其进行无量纲化再进行计算。
计算步骤为：
1）假设第j项指标中，满意值为xj（h），不允许值为xj（s），根据功效系数法的定义，其中，正指标的功效系数为：
逆指标的功效系数为：
2）利用加权法求出每个风险对应的功效加权综合值
3）根据Xj求出每个风险对应应投入资金占比
（三）新零售行业风险来源
新零售是国家政策利好的、居民消费偏好的、商界巨头看好的、高新技术支持的、突破传统零售传统电商瓶颈的大势所趋的商业模式。然而，新零售还是存在不少的风险和问题。本文将从新闻报道等热点事件提炼总结出需要研究的风险。
前文提到盒马鲜生“歧视门”，招聘负责人对应聘者表示“北京人脾气大，不招北京人”；“现金门”事件，盒马鲜生为了前期宣传，提高app使用率借此培养用户习惯，在门店中拒绝接收现金，必须用app支付。在近年的热点报道中新零售还出现了“飞单事件”，企业采取全渠道发展战略，门店借用商场作为仓库，在邮寄商品给消费者的时候因为寄出地址的问题，引发了消费者对货源的质疑。京东7Fresh在发展初期也出现了货品陈列问题（据记者报道一些品类的一列货架只有一个商品）、技术漏洞问题（7Fresh开发了魔镜系统，用户拿起某个水果的时候，镜面会显示诸如名称、产地、甜度、渊源等一系列信息，然而可以显示的水果品类覆盖不全，而且由于反光等问题经常报错；京东开发的具有避障、导航等的多功能的购物车一直未见开放使用）、店面运营问题（记者进入7Fresh门店调查，发现门店光线、温度、布局等都并不理想）、线上线下融合不充分（部分商品门店价格甚至高于线上购物价格）。这不禁让人联想到曾经“大数据杀熟”的事件，全渠道app会员使用者发现自己vip会员购买商品或服务的价格甚至比一个普通的注册会员更高，本想vip应得更高的优惠待遇没想到会员购物反而会亏钱，询问客服回答永远是“网络问题”、“系统问题”，这到底是技术漏洞问题还是企业不道德的战略，我们也不得而知。
新零售是一个很不错的商业模式，但是至今发展并不成熟，问题层出不穷，各方面风险依然存在。本文通过对新零售一线员工和相关领域学者的调查研究，为新零售风险控制提供理论补充，助力新零售模式风险控制方面的理论体系架完善。
三、新零售模式的风险分析
（一）风险要素获取
由ROSTCM6进行分本分析加以人工总结，共得出13种不同的风险，分别为财务管理风险、经营风险、法律风险、员工培训风险、消费者征信风险、商品质量风险、舆论风险、创新风险、投资风险、技术风险、系统一致性风险、跨国经营风险、流量控制风险。
财务管理风险：产业链同一板块下各门店营收受管理、客流、地理、商圈文化等因素影响，合理评估绩效具有不确定性；母公司放权或者集权的战略对其子公司发展具有不确定的影响；企业本身面临投资风险，以及传统零售和传统电商也具有的财务风险，如税务、股份、会计舞弊等。
经营风险：供应链风险。供应链效率、库存问题、物流问题、周转资金问题对于企业而言具有较高不确定性；活动设置。对于大部分促销活动，如满折满减券系统积分系统等的设置对能否创收具有不确定性；企业利用新零售模式迅速扩大规模，可能有生产能力与销售能力不匹配的风险。
法律风险：新零售企业的开设，是否满足准入门槛，有没有到达营业的资质，相关许可证件的获取具有不确定性；商品会否出现版权质量等问题具有不确定性；新商业模式业务拓展容易带来法律风险。
员工培训风险：新零售大热之际，不少新零售门店进行了快速的大规模的招聘，然而可能有不少员工没有经过严格的员工培训就上岗工作，员工是否符合新零售企业招收条件和上岗条件具有不确定性。
消费者征信风险：新零售模式强调体验，让顾客能够先行使用而后付款存在一定的逆向选择风险，如恶意退货等。
商品质量风险：商品质量风险几乎存在于所有的商业模式。对于如家居、医药等对品质要求较高的新零售行业，商品质量尤为重要，其不确定性也更高。
舆论风险：同一产业链的其他门店有可能会受个别门店的个别事件影响。
创新风险：如无人售货机等新商业模式比较容易受到人为偷窃破坏的风险；体验模式容易受逆向选择或者个别消费者的不道德行为带来的安全风险，如带有皮肤传染病的人试用接触体验型商品。
投资风险：新零售业务往往需要多层次多方向的投资，如线下体验店开设的投资，大数据中心设计的投资，投资能否有较好回报具有不确定性。
技术风险：技术漏洞风险几乎存在于所有需要技术驱动的商业模式中；系统可能会出现bug，被有意无意地造成财产损失；活动爆发期服务器稳定性和容量也会具有一定的技术风险。
系统一致性风险：一致性原理涉及的三大模块：形象、产品和服务，每个模块都包含了非常多的子项，每一个子项如果不能很好地保持线上线下的一致性，很容易出现“系统一致性风险”。企业在业务拓展的过程中，可能会需要发展其他业务。但是当其他业务发展过快甚至超越主业务，造成“喧宾夺主”的现象，可能会削弱自身品牌效应。
跨过经营风险：对于外资企业而言，是否应该本土化融入当地，还是保持原状，具有不确定性；能否保持品牌特色的同时，融入受本土欢迎的元素来提高销量，具有不确定性"。
流量控制风险：新零售能否利用自身品牌效应产生流量，具有不确定性；能否把流量转化为“留量”“销售量”，具有不确定性；流量的发掘途径不同，引流效率也不同，能否选择较好的引流模式具有不确定性。
（二）新零售一线员工问卷调查结果
笔者调查了3位工龄均为1年以上的新零售门店店长、7位唯品会部类活动负责人以及一位对新零售有1年以上研究的资深教授，将调查的结果综合处理后，得到如下风险量化结果。
表3-1新零售模式风险量化统计结果
风险类型 风险发生概率[1,100] 风险影响值[1,100]
财务管理风险 43.2 52.3
经营风险 44.4 52.2
法律风险 38.7 47.2
员工培训风险 36.5 39.7
消费者征信风险 31.9 42.8
商品质量风险 39.6 49.8
舆论风险 36.2 44.6
创新风险 32.7 41.8
投资风险 43 44.3
技术风险 39.2 48.8
系统一致性风险 43.2 42.1
跨国经营风险 35.8 38.2
流量控制风险 37.9 38.4
风险发生概率和风险影响值的重要性判断矩阵的第一列为：（1,8）T
（三）权重处理--风险要素量化
本文采用层次分析法对风险进行量化，我们衡量的标准有两个：特定风险损失发生的概率、特定概率下发生风险的损失，因此本文将损失和概率分别作为OWA算子进行分析。
利用python对量化后的风险发生概率/风险影响值表格进行处理，获得如下结果：
由风险发生概率、风险影响值构成的矩阵表格形式为：
判断矩阵为:
权重向量为：
(0.3570.643)T
以风险损失值作为OWA算子，经过OWA算子运算的矩阵为：
根据综合值排序所得序列为：
经营风险 财务管理风险 商品质量风险 技术风险 法律风险 投资风险 系统一致性风险 舆论风险 消费者征信风险 员工培训风险 流量控制风险 创新风险 跨国经营风险
0.999 0.99 0.931 0.915 0.891 0.89 0.865 0.839 0.783 0.782 0.777 0.777 0.757
以风险发生概率作为OWA算子，经过OWA算子运算的矩阵为：
根据综合值排序后的风险序列为：
流量控制风险 投资风险 系统一致性风险 跨国经营风险 员工培训风险 经营风险 财务管理风险 法律风险 舆论风险 技术风险 商品质量风险 创新风险 消费者征信
0.995 0.99 0.984 0.978 0.971 0.947 0.938 0.936 0.933 0.93 0.927 0.922 0.909
四、零售的风险组合优化控制
（一）以风险发生影响角度
根据风险发生影响最高的角度，最需要防范的风险前五位分别为：经营风险、财务管理风险、商品质量风险、技术风险、法律风险。
1.经营风险
经营风险本文是指供应链风险和活动设置风险。供应链效率，库存问题，物流问题，营运资金等，对企业来说具有很高的不确定性。活动设置。对于大部分促销活动，如满折满减制，积分制等的设置，能否产生收益存在不确定性。对于供应链风险，新零售模式提出的“线上线下深度融合，全渠道高度融合”的思路正好可以提供降低风险的思路。淘宝多级外包物流往往是消费者投诉的原因，而京东则以高效的自建物流闻名电商界。至于活动设置，新零售企业在设置相关促销活动前，应做好活动预算，活动事实计算等相关模拟，而这些恰好是新零售“大数据”技术路线的共性功能。着力打造大数据平台。用好大数据是降低活动设置风险的根本途径。
2.财务管理风险
财务管理风险是指产业链同一板块下各门店的收益管理，客流量，地理，商圈文化等因素的影响，合理评估业绩的不确定性。母公司分散或集中的战略对子公司的发展具有不确定性的影响。企业自身面临投资风险，以及传统零售，传统电商的财务风险，如税收，股份，会计造假等，为规避财务管理风险，企业应做好门店实际情况的调研，公司应做好战略制定的充分准备。面对投资问题，要谨慎严谨。同时，要严格遵守国家法律，确保企业各项措施合法合规。
3.商品质量风险
商品质量风险是指商品质量带来的不确定性，可能从供应方，运输，储存和布局等方面影响商品质量。然而，更多时候，商品质量风险仍然取决于商品的供应和储存过程。据报道，沪上大宁店盒马鲜生曾被曝工作人员撕掉胡萝卜标签换新的。据哈尔滨市市场监督管理局2018年发布的《2017年流通领域孕婴童服装产品质量抽查结果通报》显示，优衣库1776件细长褶长袖因致癌致畸物质超标被退货。无独有偶，深圳市场监管部门处罚“天使之橙”，也是因为鲜橙榨汁机内部的铝合金头没有涂层，直接接触酸性食品，违反了《食品安全法》。新零售企业要想避免商品质量问题，还得把好商品质量源头关，运输过程关，仓储关，严格执行国家法律要求的质量管理体系，提高企业的管理能力。
4.技术风险
技术风险一般是指技术是否存在脆弱性的不确定性。技术漏洞风险几乎存在于所有需要技术驱动的商业模式中。系统可能会出现bug，有意无意造成财产损失。活动爆发期服务器的稳定性和容量也会存在一定的技术风险。对于技术风险，主要的控制策略是采用更新的技术，不断迭代。技术的更新迭代可以从根本上处理原有技术无法解决的问题。PM届有句名言:好产品不是靠创意出来的，而是靠变化出来的。每一个从新创意中凝练出来的产品，都需要通过用户体验反馈不断修正，才能长久生存。我们可以看到，目前很多手机应用超市都有app更新界面。App更新不断修复之前的BUG，增加新的功能，才能让产品立于不败之地。
5.法律风险
法律风险是指新零售企业开业的不确定性，是否符合准入门槛，是否达到经营资质。商品是否会出现版权质量等问题存在不确定性。新商业模式的业务拓展容易带来法律风险。特别是对于互联网企业来说，新业务板块的拓展往往需要注意识别法律风险。比如京东早前的白皮书，分期付款的形式在实际利率上疑似接近高利贷。法律风险的防范主要依靠企业的法务人员。在开业前，法律人员首先进行业务调查，看业务在法律上是否可行，或者是否存在边缘行为，这就涉及到法律的盲区。正如P2P贷款刚出现时，问题不断，这种新模式也处于法律的灰色地带。企业法务人员在开办新业务前，应为业务咨询法律专业人士，并提供充分的法律支持。
（二）以风险发生概率角度
根据风险发生概率最高的角度，最需要防范的风险前五位分别为：流量控制风险、投资风险、系统一致性风险、跨国经营风险、员工培训风险。
1.流量控制风险
能否利用自身的品牌效应产生流量是不确定的。流量能否转化为“预约量”和“销量”，存在不确定性。流量开挖方式不同，排水效率也不同。能否选择更好的引流模式存在不确定性。对于很多大型新零售企业来说，如盒马鲜生，7Fresh，永辉超市等，都是利用其支持的企业（阿里，京东，腾讯）强大的品牌效应，推动线下门店的发展，将线上对品牌的关注和依赖转化为新零售客流到门店。一般来说，在品牌效应的基础上，增加流量的主要方式是增加曝光度，主要形式是广告投放。由于靠山企业庞大的用户基数和长期的用户画像，目前新零售所能做到的广告投放可谓既广又准。因此，总的来说，充分利用靠山企业的客户群资源和品牌资源，合理采用曝光渠道，充分利用自身的品牌效应产生流量。将流量转化为“预约量和销量”，需要企业在提升客户体验的同时，不断提升商品和服务质量。但引流模式的选择需要企业有充分的市场调研，并结合自身品牌定位进行选择。
2.投资风险
投资风险是指新零售业务往往需要多层次，多方向的投资。投资能否有较好的回报是不确定的。优衣库创始人柳井正在《一赢九输--优衣库风靡全球的秘密》一书中提到，优衣库曾收购一家专门从事童装策划开发的公司，以“借船出海”，借用别人的品牌打开市场。但由于结构调整，版权问题等一系列因素，柳井正关闭了所有门店。在企业发展过程中，投资风险几乎百分之百地存在。降低投资风险，企业在进行投资决策前，应从法律，经济，未来趋势等方面做好充分准备，对投资项目进行认真考察或请专家进行投资分析。
3.系统一致性风险
系统一致性风险是指一致性原则所涉及的三大模块:形象，产品和服务。每个模块包含很多子项。如果各子项不能很好地保持线上线下的一致性，就容易出现“系统一致性风险”。企业在业务拓展过程中，可能需要开拓其他业务。而当其他业务发展过快甚至超越主业，出现“喧宾夺主”的现象时，则可能削弱自身的品牌效应。降低系统一致性风险的主要措施是战略定位。业务发展方向需要根据企业的主流发展方向和各环节的发展战略来确定。
4.跨国经营风险
跨国经营风险是指企业跨国开店时是否融入当地本土化或保持特色的不确定性，融入后门时是否有收入和销量的不确定性。事实上，更多的例子表明，在保留大部分原有特色的同时，引入一些本土化元素，可以为肯德基带来更高的收入。例如，肯德基2012年初开始在上海试点推出“芙蓉鲜虾汤”，“培根香菇鸡饭”，“麻婆鸡饭”等快餐。数据显示，这些中餐菜品贡献了肯德基1/4的营业额，而后肯德基逐步推出“干烧鳕鱼饭”、“黄金咖喱猪扒饭”等更是进一步证明保留特色元素的同时合理引入本土化元素能够有效降低跨过经营风险。
5.员工培训风险
员工培训风险是指在新零售如火如荼的当下，众多新零售门店快速大规模招聘。但是，很多员工可能没有经过严格的员工培训就上岗了。员工是否符合新零售企业招聘条件和岗位条件存在不确定性。比如早前发生在盒马鲜生的“歧视门”，以及天猫店铺中顾客对网店客服的不满评论，可见每一位员工的培训都会直接影响品牌形象。对员工进行系统完善的培训是降低员工培训风险的直接手段，而对员工的充分信任，赋予更多的权利则是降低员工培训风险的有效手段。海底捞是第一家业绩以服务质量著称的企业。在拥有完善的员工培训体系的同时，海底捞对员工全面发力。海底捞员工除了送各种菜品，小吃外，还有权给任意一桌的客人打折甚至免票。总经理有200万审批权，区域经理有100万审批权，店长有30万审批权。
（三）功效指标选取
本章将对列风险的控制过程提出具体的资金分配策略。在防范一定风险下损失大的风险前提下，选取综合排序前5的风险分别为：经营风险、财务管理风险、商品质量风险、技术风险、法律风险。在防范一定损失下风险发生概率最高的前提下，选取综合排序前5的风险分别为：流量控制风险、投资风险、系统一致性风险、跨国经营风险、员工培训风险。
本文共收集调查问卷4份，三份来自新零售门店店长，一份来自新零售领域的研究学者。在确定功效系数法对各指标的无量纲化过程中，笔者根据学术水平及调查感受，选取研究学者的调查结果作为满意值xj（h），选取4份问卷同一指标下偏离满意值最远的调查结果作为不允许值xj（s），所得到两个维度下的功效系数表为：
表4-1一定风险概率下损失最大风险序列功效指标表
经营风险 财务管理风险 商品质量风险 技术风险 法律风险
指标性质 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标
满意值 60 83 30 50 50
不允许值 1 10 1 5 1
表4-2一定损失下发生风险概率最高风险序列功效指标表
流量控制风险 投资风险 系统一致性风险 跨国经营风险 员工培训风险
指标性质 正指标 正指标 正指标 正指标 正指标
满意值 50 80 60 50 70
不允许值 1 3 0 1 1
（四）功效系数计算
在本文中，由于选取的指标影响/发生概率越大，应投入的资金也越大，因此应该给予的权重量也越大，因此应选用正指标的功效系数进行运算。
正指标的功效系数为：
采用第三章中获得的风险量化结果以及基于OWA算子求得的风险综合值作为权重，代入公式加权和公式
其中Xj为功效加权综合值，dj为功效系数，wj为基于OWA算子求得的风险综合值。可得：
表4-3一定风险下损失最大风险序列的功效加权综合值表
风险指标 技术风险 商品质量风险 经营风险 财务管理风险 投资风险
功效加权综合值 0.735 0.450 1.239 0.695 0.686
表4-4一定损失下发生风险概率最高风险序列的功效加权综合值表
风险指标 系统一致性风险 流量控制风险 员工培训风险 技术风险 经营风险
功效加权综合值 0.759 0.531 0.690 0.742 0.545
（五）资金分配组合优化策略
本文采用加权和法求出一定资金投入下，各风险对应资金投入量。其中，假设企业用于控制这些风险的资金量为A。
则基于加权和法对应各风险的资金投入量
可得，在防范一定风险概率下损失最大的风险的前提下，风险序列前5名（经营风险、财务管理风险、商品质量风险、技术风险、法律风险）对应投入的资金量为0.189A、0.139A、0.318A、0.179A、0.176A。
图4-1一定风险概率下损失最大的风险组合优化资金投入比
同理，在防范一定损失下风险发生概率最高的前提，风险序列前5名（流量控制风险、投资风险、系统一致性风险、跨国经营风险、员工培训风险）对应投入的资金量为0.195A、0.136A、0.177A、0.191A、0.140A。
图4-2一定风险损失的风险发生概率最高的风险组合优化资金投入比
结论
现如今，我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，人民生活更加追求个性化，不再片面的追求温饱。当传统零售业无法再顺利满足个性化需求时，新零售模式的诞生就有其必然性。但是我们也必须看到新零售模式所面临的巨大风险，要想使其成为零售业普遍认可的发展模式，做好风险管控至关重要。
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