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基于客戶需求的第三方物流客戶分類的論文
基于客戶需求的第三方物流(Third-Party-Logistics，3PL)客戶分類就是根據(jù)客戶需求將客戶劃分為不同的客戶群，針對不同類型的客戶，為其提供高效、個性化的物流服務(wù)的行為。現(xiàn)有文獻對第三方物流的研究主要集中在第三方物流客戶關(guān)系管理、第三方物流效率評價、第三方物流客戶滿意度等方面。文獻分析了第三方物流CRM系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)并論述了第三方物流CRM系統(tǒng)實施的管理策略;用DEA模型對第三方物流的效率進行了評價;運用結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建了第三方物流客戶滿意度模型。
從以上文獻研究內(nèi)容可以看出，物流客戶關(guān)系管理、物流效率評價都是為提高客戶滿意度服務(wù)的。但是，很少有專家、學(xué)者從基于物流客戶的需求對客戶進行分類，滿足不同類型客戶的個性化需求，進而提高客戶滿意度方面進行研究。
物流客戶分類的方法有很多種，經(jīng)典的聚類法是一種硬劃分，它劃分的結(jié)果是每一個待分類的對象嚴格地屬于某個類，體現(xiàn)了非此即彼的特征。但實際上，很多事物之間并沒有明確的界限，一個待分類的對象可能部分地屬于若干類，因此，模糊劃分是描述這種現(xiàn)象最好的方式。目前比較流行的模糊劃分方法有灰色模糊聚類、灰色關(guān)聯(lián)度聚類、半監(jiān)督模糊核聚類、模糊聚類等。其中，灰色模糊聚類與灰色關(guān)聯(lián)度聚類的原理基本相同，都需要參考數(shù)列，但是本論文分析的問題沒有參考數(shù)列，因為不同客戶對不同需求指標的優(yōu)先權(quán)、需求值是不同的，無法給出一個參考數(shù)列。半監(jiān)督模糊核聚類需要預(yù)先設(shè)定聚類數(shù)目，且計算復(fù)雜，適用于機械制造行業(yè)的聚類分析。單純的模糊聚類是依靠單一λ值來進行劃分，這種劃分方式主要存在兩點不足：一是λ值的確定沒有客觀依據(jù);二是單一λ值只考慮了客戶需求之間的緊密程度，而忽略了物流規(guī)劃的復(fù)雜度和物流成本。因此，用這種單純的模糊聚類法劃分客戶，其柔性是不足的。
基于以上分析，本文，筆者利用復(fù)合值模糊聚類法對客戶進行分類，該方法能夠在兼顧物流規(guī)劃復(fù)雜度和物流成本的情況下，最大限度地利用第三方物流資源滿足不同客戶的需求，提高企業(yè)競爭力。
一、第三方物流客戶需求
1.客戶需求表達及獲取�？蛻粜枨笫侵缚蛻魧λ徺I的產(chǎn)品或服務(wù)的要求，用來表達客戶所考慮事項的關(guān)鍵特征�？蛻粜枨蟊磉_就是將所獲取的客戶需求信息用適當?shù)男问奖硎境鰜怼ａ槍Φ谌轿锪髌髽I(yè)，客戶的需求信息可以分為參數(shù)型和描述型，如表1所示。
客戶的需求往往是模糊的、多方面的、不確定的，需要去分析和引導(dǎo)。第三方物流企業(yè)應(yīng)積極、持續(xù)地了解客戶需求，進行信息的搜集、匯總和分析，以便及時掌握客戶的需求動向。
2.客戶需求指標體系的建立及量化。在物流服務(wù)中，客戶對第三方物流提供商的要求是多樣化、個性化的。如有些客戶在看重物流成本的情況下，還會考慮服務(wù)商所提供服務(wù)的準確性、準時性、安全性等;而另外一些客戶在看重服務(wù)商的時間響應(yīng)能力的同時，還會考慮安全性能、成本優(yōu)化能力、企業(yè)形象等。結(jié)合有關(guān)文獻和基于對客戶需求的理解，筆者選擇如下7大指標，如表2所示。
從上面的指標體系中可以看出，既有定性指標，也有定量指標。其中，成本優(yōu)化能力、數(shù)據(jù)共享能力、3PL對客戶關(guān)系的管理、企業(yè)形象是定性指標;準確性、準時性、安全性是定量指標。
對于定性指標的量化和標準化處理，筆者采用10等級劃分法進行，分值越大表示客戶對此需求越高。這種方法將所有指標量化為[0.0，10.0]范圍內(nèi)的值，同時指標也達到了一致性，即無論哪個指標，其值越大客戶在此方面的要求也就越高。
二、客戶分類模型
1.前提假設(shè)。本模型基于第三方物流客戶的需求對客戶進行分類，這些客戶都是大客戶，對第三方物流公司而言，這些客戶具有相同的優(yōu)先級，只是他們的需求有所不同。
2.復(fù)合λ值模糊聚類的原理。復(fù)合λ值模糊聚類分兩步進行，首先，利用單純的模糊聚類法生成模糊聚類層次樹;然后，根據(jù)自身情況，第三方物流綜合考慮物流規(guī)劃復(fù)雜度、物流成本，確定復(fù)合λ值，達到最優(yōu)劃分。
(1)假定有n個客戶，有m個需求指標。P={x1，x2，…，xi，…，xn}，其中xi表示第i個客戶;需求指標U={u1，u2，…，uj，…，um}，其中uj表示第j個需求指標。假設(shè)已觀測到n個客戶的m個需求。
三、實例分析
下文，筆者以某第三方物流公司為例進行實例分析。該公司目前的客戶數(shù)為6，不同客戶的需求如表3所示。
利用公式rik=1-c(dik)
β，取c=maxdik1，β=1，計算得模糊相似矩陣R~如下：R~=，并求得R~的傳遞閉包(tR~)=R~4，即(tR~)=R~4=。
取不同水平的λ，確定出λ-截關(guān)系Rλ。λ越接近1，分類越細;λ越小，分類越粗。為了直觀體現(xiàn)取不同λ時的聚類結(jié)果，其動態(tài)模糊聚類過程可用層次樹來表達，如圖2所示。
例如，當取λ
1=0.74時，客戶分為4類：{x1，x4}，{x2}，{x5}，{x3，x6}。此時，第三方物流可以根據(jù)自身的情況，綜合考慮物流規(guī)劃復(fù)雜度、物流成本等制約因素，決定是否再選取一個λ值。假若第三方物流認為λ1=0.74時的劃分太細，不利于企業(yè)運作，可根據(jù)自身情況，將x2與x5聚為一類比較合適。則該第三方物流可以再選取一個λ值，λ2=0.59。該案例所選擇的聚類情況如圖2中自上而下第4條虛線所示，即聚為3類，即{x1，x4}，{x3，x6}，{x2，x5}�，F(xiàn)對類{x1，x4}進行分析。由表3可以看出，該類客戶對第三方物流提供商的成本優(yōu)化能力、準確性、準時性要求很高，第三方物流應(yīng)充分利用資源滿足該類客戶在這些指標優(yōu)先級上的要求。筆者通過搜集有關(guān)專家、此類客戶對這些指標重要性的評價，并將這些信息加以匯總，利用層次分析法，得出這些指標的權(quán)重分配W=(w1，w2，w3，w4，w5，w6，w7)=(0.3，0.2，0.2，0.15，0.06，0.05，0.04)。則客戶1的總需求值為Y1=W*x1T=7.72;客戶4的總需求值為Y4=W*x4T=7.895。由此可見，如果第三方物流提供的服務(wù)能夠滿足客戶4的需求，則也一定能夠滿足客戶1的需求;更重要的是不僅能夠獲取客戶4的當前忠誠度，提高客戶1的當前忠誠度，還更能夠獲取客戶1的長期忠誠。
綜上，本文，筆者探討了用復(fù)合λ值模糊聚類法對第三方物流客戶進行分類，并建立了聚類模型的方法，目的是在資源有限的情況下，使第三方物流企業(yè)能夠兼顧物流規(guī)劃復(fù)雜度和物流成本，合理配置資源，以滿足不同類型客戶的需求，進而提高客戶滿意度和忠誠度，使第三方物流和客戶達到“共贏”。值得進一步研究的是建立物流規(guī)劃復(fù)雜度和物流成本的數(shù)學(xué)模型，從而使復(fù)合λ值更科學(xué)。
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