本篇論文目錄導航：
【題目】B2C電子商務物流服務體系優化探究
【第一章】B2C電商物流的服務質量提升研究序言
【第二章】電商物流服務質量評價的理論綜述
【第三章】電子商務物流服務水平評價指標體系構建
【第四章】電商模式下物流服務質量評價方法
【第五章】京東和天貓物流服務質量評價案例實證
【第六章】提升B2C電子商務物流服務水平的建議
【結論/參考文獻】網上商城物流服務質量改進分析結論與參考文獻
4 B2C 電子商務物流服務質量評價方法
4.1 B2C電子商務物流服務質量評價方法選擇
在對B2C電子商務物流服務質量進行評價時，其復雜性決定了其更適用于綜合集成的方法進行研究。
在上文中筆者構建了包含五個一級指標和16個二級指標的物流服務質量評價體系。本文主要是從消費者角度對電子商務物流服務質量進行評價，因此大多都是定性指標。在評價時主要依靠客戶的主觀判斷，具有一定的模糊性。顧客很難通過具體的數據評價。因此，在對服務質量評價方法分析的基礎上，本文采用層次分析法和模糊綜合評價法相結合的模糊綜合分析法對B2C電子商務物流服務質量進行評價。其優點在于在解決比較復雜的有多層次評價指標的問題時，其評判的結果是循環的。后一過程中評判所使用的數據以前一階段的綜合評判結果為依據。其次，模糊綜合評級法適用性很強。不論是由主觀指標構成的體系，還是由客觀指標構成的評價體系，都可用此方法來研究。
4.2 B2C電子商務物流服務質量模糊綜合評價過程
模糊綜合評價法首先判斷影響評價對象的各種因素，再運用模糊數學對研究對象進行綜合評價。在評價時要確定兩個模糊集。第一個模糊集旨在說明指標的重要程度，表現為每個指標的權重。第二個模糊集旨在說明評語等級與評價指標的模糊程度，表現為隸屬函數。最后，根據研究的需要將兩個模糊集進行模糊運算，就可以對其評判結果進行分析了。因此，指標權重方法的選擇和模糊關系矩陣的確定是評價的關鍵點。
4.2.1 層次分析法確定權重
一、層次分析法的優勢
涉及多指標的評價模型在確定指標權重時可采用主觀賦值法或客觀賦值法?？陀^賦值法是根據指標相對應的數據通過數學方法計算權重，常用的有主成分法、聚類分析法等。主觀賦值法則以相關專家的經驗、判斷為依據計算研究對象的指標權重，主要有層次分析法、德爾菲法等。
這兩類方法各有其特點，客觀賦值法以收集的數據為依據，需要足夠的樣本數據，其客觀性較強，但參與性差較難體現參與者對不同指標的重視程度，計算過程復雜繁瑣，并且有時運用此方法計算出來的指標權重與參與者觀點相差很大。而主觀賦值法是根據專家經驗計算權重，在進行定性問題的分析時其效果較好。但使用該方法時是根據專家的經驗進行判斷其主觀性較大。根據前文的分析本文所選取的B2C電子商務物流服務質量評價指標體系中定性定量指標都有，且數據是通過向顧客發放問卷的形式獲得的，數據較多，不易用客觀賦值法計算其權重。因此本文認為使用層次分析法計算各指標權重更為合適。
二、層次分析法的具體計算步驟
1、建立層次結構模型
在對受多種因素影響的目標事物進行判斷時可使用層次分析法，建立目標問題的層次結構模型是使用層次分析法的第一步。判斷影響目標問題的各個方面，將各因素按其影響的程度及隸屬關系劃分為不同的層次。遞結層次模型中層次結構通?？梢苑譃槿龑樱耗繕藢?。目標層的特點是層中有且只有一個因素，這個因素代表了決策評估問題的最高評價標準或是評價決策目標。目標層在層次模型中應屬于最高的一層；準則層中通常有多個指標，這一層的作用是對評價作出判定的依據；方案層所反映的是影響目標事物的各方面的因素，其在目標層和準則層之下。
在對受多種因素影響的事物或現象做出決策時，可用層次分析法進行分析。對于目標問題首先通過分析將其分解為各個組成部分。
2、構造判斷矩陣
構造判斷矩陣是層次分析法的關鍵步驟。在建立遞結層次結構后，不同因素間的并列、從屬關系就被確立了。在判斷不同的因素的重要程度時，就可以以上層某一元素作為準則，對其從屬的下層各影響因素進行兩兩比較判斷其相對重要程度，構成判斷矩陣。不同指標之間如何判斷誰更重要，重要多少，我們采用下表所示的1-9標度進行相對重要程度賦值。這里選擇1-9及其倒數作為量化因素間相對重要性的主要原因是人們在對事情做比較時，通常在1-9之間時能夠正確辨認事物的屬性，1-9的標度作為定性等級的量化，基本獲得了社會的認同。
比較下層元素Bi 與Bj 針對于上層某元素Ak 的相對重要性，就可以形成如下表 4-2所示的多元素的判斷矩陣。
3、層次單排序計算權重及一致性檢驗。
層次單排序是根據上層中某個因素的判斷矩陣，用方根法、和積法求出下層元素針對上層某個元素相對重要性的權值，即權重。層次單排序求權重的可歸結為計算判斷矩陣的特征值和特征向量的問題。
根據求得的CI和RI計算一致性比例CR,CR=CI/RI.當CR小于0.1時，判斷矩陣的一致性通過檢驗，否則應對判斷矩陣進行修改直到通過一致性檢驗為止。通過一致性檢驗后所求得到最大特征向量即為各指標權重。
4、層次總排序
層次單排序是確定下層指標相對于上層某指標的重要程度，而總排序則是確定最底層所有指標對于總目標相對重要性的排序權值過程。層次總排序要自下而上的對指標體系中的指標權重進行合成。
4.2.2 進行模糊綜合評價
一、確定因素集即指標域
所說的因素集指對評價結果有影響的各因素，即 U={U1,U2,……Um}.根據第三章對 B2C 電子商務物流服務質量評價指標的分析，本文的因素集為U=（可靠性、時間性、成本性、信息性和靈活性）。U1=（貨物是否正確，服務人員態度，服務人員著裝，貨物完好程度），U2 =（物流成本，退貨成本），U3 =（訂單響應時間、配送時間、退貨誤差處理時間），U4 =（配送方式靈活，付款方式靈活），U5 =（信息及時，信息充足，信息正確，誤差信息反饋處理能力）。
二、確定評語集
在運用模糊綜合評價時要劃定評語等級。把消費者對B2C電子商務下物流服務的可能判斷集合起來就形成了評語等級。物流服務質量對評語等級隸屬度的信息是通過模糊向量體現出來的。通常評語等級的個數在4到9之間，數目不宜過多也不宜過少。過多的評語等級不適宜人們理解，顧客在理解時可能會錯誤的解釋，對評價結果產生影響。過少的評語等級則不能反映消費者對B2C電子商務物流服務質量的實際評價，因此，五個評語等級便于消費者進行判斷。根據上文的分析，本文將評語等級設為5級，即V=（1V,2V,3V,4V,5V ）。其中，.V1表示很滿意，V2表示滿意，V3表示一般，V4表示不太滿意，V5表示不滿意。顧客通過指標評語等級的選擇就可以判斷出其對B2C電子商務物流服務質量的評價。
三、建立模糊關系矩陣 R
評語等級確定后要做的就是確定每個指標對于各評語等級的隸屬度。隸屬度表示的某一指標對于某一評語等級的隸屬程度。在本文的研究中，數據的獲取主要通過問卷調查的形式，所以在確定指標的隸屬度時，可以用指標屬于某一評語等級人數占總人數的比例來衡量。把所涉及到的指標對于評語等級的隸屬度都放在一個矩陣中時就得到了模糊關系矩陣R.m個指標的評語集就構造出總的模糊關系矩陣R.m表示指標的個數，n表示評語集個數。
在R矩陣中，rmn表示的是第m個指標對于第n個評語等級的隸屬度。
四、確定各指標權重
有關于權重的計算本文在上一節已經給出了詳細的說明。在計算中，擬采用層次分析法計算指標的權重。
五、模糊綜合評價
運用以上的方法計算得到的一級模糊綜合評價的結果，也就是一級指標對各評語等級的隸屬度。為得到最終的評價結果還需對準則層的各指標進行二級模糊綜合評價。
4.3模糊綜合評價結果分析
根據以上各步驟的計算得到的是B2C電子商務物流服務質量評價結果是一個綜合評價向量，因此能提供更多的參考信息。這種形式的結果是是模糊綜合評價的優點，但在對多家物流供應商的服務質量進行比較時會產生不便。當對兩家或兩家以上的物流供應商的服務質量進行比較排序時，很可能會出現A家物流供應商的一些指標高于B家，而B家的另一些指標的服務質量評價高于A家，這樣就向量而言就無法具體得知哪家物流供應商的服務質量更好。為了方便企業進行進一步的比較，有時需要對模糊綜合評價得到的結果進一步量化，以方便不同物流供應商間的比較。對研究的不同目標事物而言，使用的方法不盡相同。加權平均法和最大隸屬度法是較常用的方法。而在對目標事物進行評價時需要根據模糊綜合評價結果來確定使用的方法。
4.3.1 最大隸屬度法
根據定義可知α∈[ 0,+∞）。α越大對應的最大隸屬度法的有效度越高，因此，可以根據α的大小來判定最大隸屬度原則的有效性。詳見下表4-4:
在使用最大隸屬度法量化模糊綜合評價結果時要先計算α，若α小于0.5,那么就要使用加權平均法來量化模糊綜合評價結果。
4.3.2 加權平均法
當使用最大隸屬度原則對模糊綜合評價結果分析顯示低效或失效時，就要用加權平均法來進行量化。在使用加權平均法時，要用連續的變量來表示評語等級，在本文中評語等級1,2,3,4,5分別表示很滿意，滿意，一般，不太滿意，不滿意五個評語等級。因為模糊綜合評價的結果為向量，將模糊綜合評價結果中的每個分量與量化后的評語等級加權求和，便可得到量化后的結果。用公式表示為：k表示待定系數，通常取1或2.當k趨向于無窮大時，加權平均法就是最大隸屬度法。由此可以看出，最大隸屬度法是加權平均法的特殊情況。有了上面介紹的兩個量化方法，模糊綜合評價結果就可以進行比較了。
【題目】B2C電子商務物流服務體系優化探究
【第一章】B2C電商物流的服務質量提升研究序言
【第二章】電商物流服務質量評價的理論綜述
【第三章】電子商務物流服務水平評價指標體系構建
【第四章】電商模式下物流服務質量評價方法
【第五章】京東和天貓物流服務質量評價案例實證
【第六章】提升B2C電子商務物流服務水平的建議
【結論/參考文獻】網上商城物流服務質量改進分析結論與參考文獻
4 B2C 電子商務物流服務質量評價方法
4.1 B2C電子商務物流服務質量評價方法選擇
在對B2C電子商務物流服務質量進行評價時，其復雜性決定了其更適用于綜合集成的方法進行研究。
在上文中筆者構建了包含五個一級指標和16個二級指標的物流服務質量評價體系。本文主要是從消費者角度對電子商務物流服務質量進行評價，因此大多都是定性指標。在評價時主要依靠客戶的主觀判斷，具有一定的模糊性。顧客很難通過具體的數據評價。因此，在對服務質量評價方法分析的基礎上，本文采用層次分析法和模糊綜合評價法相結合的模糊綜合分析法對B2C電子商務物流服務質量進行評價。其優點在于在解決比較復雜的有多層次評價指標的問題時，其評判的結果是循環的。后一過程中評判所使用的數據以前一階段的綜合評判結果為依據。其次，模糊綜合評級法適用性很強。不論是由主觀指標構成的體系，還是由客觀指標構成的評價體系，都可用此方法來研究。
4.2 B2C電子商務物流服務質量模糊綜合評價過程
模糊綜合評價法首先判斷影響評價對象的各種因素，再運用模糊數學對研究對象進行綜合評價。在評價時要確定兩個模糊集。第一個模糊集旨在說明指標的重要程度，表現為每個指標的權重。第二個模糊集旨在說明評語等級與評價指標的模糊程度，表現為隸屬函數。最后，根據研究的需要將兩個模糊集進行模糊運算，就可以對其評判結果進行分析了。因此，指標權重方法的選擇和模糊關系矩陣的確定是評價的關鍵點。
4.2.1 層次分析法確定權重
一、層次分析法的優勢
涉及多指標的評價模型在確定指標權重時可采用主觀賦值法或客觀賦值法?？陀^賦值法是根據指標相對應的數據通過數學方法計算權重，常用的有主成分法、聚類分析法等。主觀賦值法則以相關專家的經驗、判斷為依據計算研究對象的指標權重，主要有層次分析法、德爾菲法等。
這兩類方法各有其特點，客觀賦值法以收集的數據為依據，需要足夠的樣本數據，其客觀性較強，但參與性差較難體現參與者對不同指標的重視程度，計算過程復雜繁瑣，并且有時運用此方法計算出來的指標權重與參與者觀點相差很大。而主觀賦值法是根據專家經驗計算權重，在進行定性問題的分析時其效果較好。但使用該方法時是根據專家的經驗進行判斷其主觀性較大。根據前文的分析本文所選取的B2C電子商務物流服務質量評價指標體系中定性定量指標都有，且數據是通過向顧客發放問卷的形式獲得的，數據較多，不易用客觀賦值法計算其權重。因此本文認為使用層次分析法計算各指標權重更為合適。
二、層次分析法的具體計算步驟
1、建立層次結構模型
在對受多種因素影響的目標事物進行判斷時可使用層次分析法，建立目標問題的層次結構模型是使用層次分析法的第一步。判斷影響目標問題的各個方面，將各因素按其影響的程度及隸屬關系劃分為不同的層次。遞結層次模型中層次結構通?？梢苑譃槿龑樱耗繕藢?。目標層的特點是層中有且只有一個因素，這個因素代表了決策評估問題的最高評價標準或是評價決策目標。目標層在層次模型中應屬于最高的一層；準則層中通常有多個指標，這一層的作用是對評價作出判定的依據；方案層所反映的是影響目標事物的各方面的因素，其在目標層和準則層之下。
在對受多種因素影響的事物或現象做出決策時，可用層次分析法進行分析。對于目標問題首先通過分析將其分解為各個組成部分。
2、構造判斷矩陣
構造判斷矩陣是層次分析法的關鍵步驟。在建立遞結層次結構后，不同因素間的并列、從屬關系就被確立了。在判斷不同的因素的重要程度時，就可以以上層某一元素作為準則，對其從屬的下層各影響因素進行兩兩比較判斷其相對重要程度，構成判斷矩陣。不同指標之間如何判斷誰更重要，重要多少，我們采用下表所示的1-9標度進行相對重要程度賦值。這里選擇1-9及其倒數作為量化因素間相對重要性的主要原因是人們在對事情做比較時，通常在1-9之間時能夠正確辨認事物的屬性，1-9的標度作為定性等級的量化，基本獲得了社會的認同。
比較下層元素Bi 與Bj 針對于上層某元素Ak 的相對重要性，就可以形成如下表 4-2所示的多元素的判斷矩陣。
3、層次單排序計算權重及一致性檢驗。
層次單排序是根據上層中某個因素的判斷矩陣，用方根法、和積法求出下層元素針對上層某個元素相對重要性的權值，即權重。層次單排序求權重的可歸結為計算判斷矩陣的特征值和特征向量的問題。
根據求得的CI和RI計算一致性比例CR,CR=CI/RI.當CR小于0.1時，判斷矩陣的一致性通過檢驗，否則應對判斷矩陣進行修改直到通過一致性檢驗為止。通過一致性檢驗后所求得到最大特征向量即為各指標權重。
4、層次總排序
層次單排序是確定下層指標相對于上層某指標的重要程度，而總排序則是確定最底層所有指標對于總目標相對重要性的排序權值過程。層次總排序要自下而上的對指標體系中的指標權重進行合成。
4.2.2 進行模糊綜合評價
一、確定因素集即指標域
所說的因素集指對評價結果有影響的各因素，即 U={U1,U2,……Um}.根據第三章對 B2C 電子商務物流服務質量評價指標的分析，本文的因素集為U=（可靠性、時間性、成本性、信息性和靈活性）。U1=（貨物是否正確，服務人員態度，服務人員著裝，貨物完好程度），U2 =（物流成本，退貨成本），U3 =（訂單響應時間、配送時間、退貨誤差處理時間），U4 =（配送方式靈活，付款方式靈活），U5 =（信息及時，信息充足，信息正確，誤差信息反饋處理能力）。
二、確定評語集
在運用模糊綜合評價時要劃定評語等級。把消費者對B2C電子商務下物流服務的可能判斷集合起來就形成了評語等級。物流服務質量對評語等級隸屬度的信息是通過模糊向量體現出來的。通常評語等級的個數在4到9之間，數目不宜過多也不宜過少。過多的評語等級不適宜人們理解，顧客在理解時可能會錯誤的解釋，對評價結果產生影響。過少的評語等級則不能反映消費者對B2C電子商務物流服務質量的實際評價，因此，五個評語等級便于消費者進行判斷。根據上文的分析，本文將評語等級設為5級，即V=（1V,2V,3V,4V,5V ）。其中，.V1表示很滿意，V2表示滿意，V3表示一般，V4表示不太滿意，V5表示不滿意。顧客通過指標評語等級的選擇就可以判斷出其對B2C電子商務物流服務質量的評價。
三、建立模糊關系矩陣 R
評語等級確定后要做的就是確定每個指標對于各評語等級的隸屬度。隸屬度表示的某一指標對于某一評語等級的隸屬程度。在本文的研究中，數據的獲取主要通過問卷調查的形式，所以在確定指標的隸屬度時，可以用指標屬于某一評語等級人數占總人數的比例來衡量。把所涉及到的指標對于評語等級的隸屬度都放在一個矩陣中時就得到了模糊關系矩陣R.m個指標的評語集就構造出總的模糊關系矩陣R.m表示指標的個數，n表示評語集個數。
在R矩陣中，rmn表示的是第m個指標對于第n個評語等級的隸屬度。
四、確定各指標權重
有關于權重的計算本文在上一節已經給出了詳細的說明。在計算中，擬采用層次分析法計算指標的權重。
五、模糊綜合評價
運用以上的方法計算得到的一級模糊綜合評價的結果，也就是一級指標對各評語等級的隸屬度。為得到最終的評價結果還需對準則層的各指標進行二級模糊綜合評價。
4.3模糊綜合評價結果分析
根據以上各步驟的計算得到的是B2C電子商務物流服務質量評價結果是一個綜合評價向量，因此能提供更多的參考信息。這種形式的結果是是模糊綜合評價的優點，但在對多家物流供應商的服務質量進行比較時會產生不便。當對兩家或兩家以上的物流供應商的服務質量進行比較排序時，很可能會出現A家物流供應商的一些指標高于B家，而B家的另一些指標的服務質量評價高于A家，這樣就向量而言就無法具體得知哪家物流供應商的服務質量更好。為了方便企業進行進一步的比較，有時需要對模糊綜合評價得到的結果進一步量化，以方便不同物流供應商間的比較。對研究的不同目標事物而言，使用的方法不盡相同。加權平均法和最大隸屬度法是較常用的方法。而在對目標事物進行評價時需要根據模糊綜合評價結果來確定使用的方法。
4.3.1 最大隸屬度法
根據定義可知α∈[ 0,+∞）。α越大對應的最大隸屬度法的有效度越高，因此，可以根據α的大小來判定最大隸屬度原則的有效性。詳見下表4-4:
在使用最大隸屬度法量化模糊綜合評價結果時要先計算α，若α小于0.5,那么就要使用加權平均法來量化模糊綜合評價結果。
4.3.2 加權平均法
當使用最大隸屬度原則對模糊綜合評價結果分析顯示低效或失效時，就要用加權平均法來進行量化。在使用加權平均法時，要用連續的變量來表示評語等級，在本文中評語等級1,2,3,4,5分別表示很滿意，滿意，一般，不太滿意，不滿意五個評語等級。因為模糊綜合評價的結果為向量，將模糊綜合評價結果中的每個分量與量化后的評語等級加權求和，便可得到量化后的結果。用公式表示為：k表示待定系數，通常取1或2.當k趨向于無窮大時，加權平均法就是最大隸屬度法。由此可以看出，最大隸屬度法是加權平均法的特殊情況。有了上面介紹的兩個量化方法，模糊綜合評價結果就可以進行比較了。
