零售商对批发缺货的回应

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英文标题：
《Retailer response to wholesale stockouts》
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作者：
George Liberopoulos and Isidoros Tsikis
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  The purpose of this paper is to identify the immediate and future retailer response to wholesale stockouts. We perform a statistical analysis of historical customer order and delivery data of a local tool wholesaler and distributor, whose customers are retailers, over a period of four years. We investigate the effect of customer service on the order fill rate and the rate of future demand, where the customer service is defined in terms of timely delivery and the fill rate is defined as the fraction of the order that is eventually materialized, i.e., is not cancelled following a stockout.We find that for customers who order frequently, stockouts have an adverse effect on the fill rate of their orders and on the frequency but not the value of their future demand; however, this latter effect seems to be more short-term than long-term. Practically all studies on the effects of stockouts measure immediate reported/intended consumer purchase incidence and choice decision behavior in response to stockouts in retail environments, mostly based on surveys. This study looks at how stockouts affect future demand in a wholesale environment, based on historical behavioral data analysis.
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中文摘要：
本文旨在确定零售商对批发缺货的即时和未来反应。我们对一家当地工具批发商和分销商的历史客户订单和交付数据进行了统计分析，该批发商和分销商的客户为零售商，为期四年。我们研究了客户服务对订单完成率和未来需求率的影响，其中客户服务定义为及时交货，完成率定义为最终实现的订单部分，即在缺货后未取消的订单部分。我们发现，对于经常订购的客户，缺货对其订单的完成率和频率有负面影响，但对其未来需求的价值没有负面影响；然而，后一种影响似乎是短期的，而不是长期的。实际上，所有关于缺货影响的研究都衡量了零售环境中的即时报告/预期消费者购买发生率和选择决策行为，主要基于调查。这项研究基于历史行为数据分析，探讨了缺货对批发环境下未来需求的影响。
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分类信息：

一级分类：Statistics        统计学
二级分类：Applications        应用程序
分类描述：Biology, Education, Epidemiology, Engineering, Environmental Sciences, Medical, Physical Sciences, Quality Control, Social Sciences
生物学，教育学，流行病学，工程学，环境科学，医学，物理科学，质量控制，社会科学
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-6-14 06:48:26 上传

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关键词：零售商 Applications Quantitative Environments epidemiology

零售商对批发缺货的反应George Liberopoulos和Isidoros TsikisDepartment of Mechanical Engineering，University of Thessaly，Volos，GreeceNovember 2012年12月摘要目的–本文的目的是确定零售商对所有缺货的近期和未来反应。设计/方法/方法-我们对一家当地工具批发商和分销商的历史客户订单和交付数据进行统计分析，该批发商和分销商的客户为零售商，为期四年。我们研究了客户服务对订单完成率和未来需求率的影响，其中客户服务定义为及时交付，而订单完成率定义为最终实现的订单部分，即缺货后未取消的订单部分。调查结果-我们发现，对于经常订购的客户，缺货对其订单的完成率和频率有负面影响，但对其未来需求的价值没有负面影响；然而，后一种影响似乎是短期的，而不是长期的。独创性/价值-几乎所有关于缺货影响的研究都衡量了零售环境中针对缺货的即时报告/预期消费者购买发生率和选择决策行为，主要基于调查。这项研究基于历史行为数据分析，探讨了在批发环境中，库存外包如何影响未来需求。关键词：缺货；销售损失；未来需求；统计分析；历史数据简介每当供应商要求某个项目但由于暂时没有库存而无法交付时，就会发生缺货。短期内，缺货可能会导致缺货和/或损失销售成本。

延期交货成本通常包括额外的管理成本、价格折扣或延迟交货的合同罚款、加快材料搬运和运输、延期交货利润的潜在利益等。损失的销售成本包括全部或部分销售损失时销售的潜在利润损失、未能交货的合同罚款、，等等。除了可以直接衡量的缺货和销售成本损失之外，从长远来看，缺货也可能是一种无形的成本。该成本与客户商誉的损失有关。直觉表明，经历供应商缺货的客户在未来向同一供应商下另一订单之前可能会三思而后行，甚至更糟的是，可能会告知其他客户他受到的伤害，并影响他们将来也会叛逃。换句话说，供应商提供的服务水平可能会影响其未来的需求和售前。从短期来看，当客户体验到缺货并选择不延期交货时，销售额可能会低于需求。从长远来看，需求本身可能会下降，因为经历过过度缺货的客户会暂时甚至永久性地转向更可靠的来源。一般来说，由于客户服务和供应商客户关系的特点在供应链的不同点（制造、批发/分销和零售）发生变化，缺货成本也会有所不同。长期以来，缺货成本的量化一直是文献中难以解决且不能令人满意的问题。尽管如此，缺货对客户行为的影响已经得到了相当广泛的研究，主要是在物流研究界，而在库存研究界的研究则较少。

物流研究文献中报告的大部分工作都基于访谈、调查和实验室实验，主要是关于缺货的短期影响，而库存管理文献中的工作重点是开发和分析数学库存模型，这些模型假定对客户服务的需求具有一定的功能依赖性。几乎所有报告的研究都涉及零售环境。在本文中，我们通过对当地工具批发商和分销商在四年期间的历史客户订单和交货数据进行统计分析，研究缺货对公司当前和未来销售的影响，其中批发商的客户是零售商。我们使用的方法很简单。对于占销售额50%以上的批发商的九个最重要客户，我们检查客户服务与订单完成率之间以及客户服务与未来需求率之间是否存在任何显著相关性，其中完成率指的是最终实现的订单部分，即未取消的订单部分。我们的初步发现是，缺货对以下方面有显著的不利影响：1。订单完成率，对于近一半的客户来说，为2。几乎所有客户的未来订单频率，以及3。未来订单的货币价值，对于一半以上的客户而言。这些最初的发现是在反复应用多个单一背景假设测试后获得的，每个客户一个。统计学中一个众所周知的问题是，如果一个人进行许多这样的测试，他很可能会发现误报（错误的重要结果）。为了解决这个问题，我们使用Holm（1979）的逐步下降方法得出了更保守的结论，考虑到显著相关性的存在。

我们还探讨了缺货对未来销售的影响是短期的还是长期的。应用霍尔姆方法后，我们更保守的结论是，缺货对以下方面有显著的不利影响：1。三个最频繁客户的订单完成率，以及2。对于案例1的三个客户中的两个，未来订单的频率，而不是货币价值。此外，后者的影响似乎是短期的，而不是长期的。未来销售不受缺货影响的客户是批发商唯一的零售网点，即使他的填充率是。关于缺货影响的研究很少，这些研究仅依赖观察到的订单和交货数据，而不依赖从访谈/调查中提取的数据。这些研究都不涉及整体情况，因此在这方面，我们的工作为相关文献做出了贡献。文献综述据我们所知，物流研究文献中关于缺货影响的所有研究实际上都集中于识别和解释零售环境中消费者对缺货的反应。此类反应可能包括商品（品牌和/或品种）或购买量切换、取消或推迟购买、店铺切换等。自60年代末以来，许多研究报告了基于访谈和/或调查的预期消费者行为反应模式和/或趋势。很少有研究调查缺货的实际行为反应。

其中，一些是基于在不同时间点对客户的连续访谈（例如，在缺货之前、之后和之后的某个时间），以比较预期行为和实际行为（例如Zinn和Liu（2008）以及Dadzie和Winston（2007）），而另一些则是基于实验室实验（例如Charlton和Ehrenberg（1976）），调查缺货的影响，Motes和Castleberry（1985），Fitzsimons（2000））。大多数工作主要关注缺货对采购发生率和选择决策的直接影响，但没有关注缺货加班的累积影响。基于历史行为数据分析，研究缺货如何影响零售商未来长期需求的研究非常有限。Straughn（1991）是第一个在缺货研究中使用扫描仪数据的人。她试图估计缺货对糖果品牌份额的影响。短期影响可以忽略不计。长期影响是实质性的，定义为缺货后五周以上。品牌份额平均下降10%。Campo等人（2003年）通过调整传统的购买发生率、数量和选择模型，探索零售缺货对是否购买、购买多少和购买什么的影响，以解释缺货效应。他们的研究基于一家大型欧洲超市的扫描面板数据。他们估计，缺货可能会降低购买发生的概率，导致购买数量减少，并导致不对称的选择转移。这项研究的一个限制是，库存没有记录，而是从销售数据中“检测”出来的。Anderson等人。

（2006年）对一家国家邮购目录公司进行了大规模的现场测试，发现缺货对客户再次下单的可能性以及客户在未来订单上的花费（如有）都有不利影响。他们还发现，订单中一个项目的缺货增加了客户取消该订单中其他项目的可能性，这可能是因为该公司出售的许多产品具有互补性，但也因为与订单相关的运费和其他固定成本。Jing和Lewis（2011）分析了一家在线杂货商的数据，以调查缺货在短期和长期内如何影响客户的购买行为，消费者对缺货的反应如何在不同的客户群体中有所不同，以及缺货的影响如何在不同的产品类别中有所不同。他们发现，在短期内，消费者倾向于增加发生缺货的类别的购买，但缺货对长期保留率有负面影响。我们的工作遵循有限的研究流，分析历史行为数据，以检验缺货的短期和长期影响。与文献中研究零售缺货的大多数其他工作不同，我们的实证研究集中在批发商身上，与零售商相比，批发商的特点是经常订购更多数量的顾客较少。数据收集为我们的研究提供客户订单和交货数据的公司成立于1922年，是一家当地的五金零售商。如今，它是手动工具、五金、工业工具和设备、电动工具、电动工具配件、焊机和配件、农具和其他类似产品的批发商和分销商。

该公司向零售商销售许多欧洲、亚洲和美国工具制造商的产品。该公司的设施包括一个向零售商销售商品的中央仓库和一个直接向消费者销售商品的当地零售店。该公司的销售部门配备了几名训练有素的销售人员，他们乘坐公司拥有的汽车前往支持其客户（零售商）。客户通常通过免费电话或传真下订单，有时还通过电子邮件下订单，并且非常希望他们的订单能在一天内立即得到满足。每个订单通常包含不同数量和不同价格的多个项目，由分配给下订单客户的销售人员处理。库存的订单项目通常在下一个工作日交付给客户。中午之前下的订单可以当天发货。缺货的商品被延期订购。一些延期交货的商品可能会在以后的一个或多个日期交货。通常，一个订单在多次交货中部分满足，部分订单可能会被取消。该公司对收到的每一份订单都有书面记录，其中包括最终可能从订单中取消的项目。对于每个订单，它还保留带有交货日期的交货发票以及在这些日期交货的项目。在四年的时间里，包括1043个工作日，我们只能有限地访问该公司九个最重要的客户的这些记录，这些客户占销售额的50%以上。

其中一个客户，客户7，是批发商的零售店。值得一提的是，这些记录对我们的研究至关重要，我们很幸运该公司保存了这些记录，正如我们从与其他公司的讨论中了解到的那样，在许多情况下，实际或预期订单没有提交，因此缺货没有记录。这在许多在线商店中也是如此，尤其是在在线目录中标明商品可用性的情况下。在这种情况下，可能想要订购某个项目但发现该项目不可用的客户可能不会继续订购，因此此潜在订单的信息将显示在下面。从我们收集的记录中，我们提取了每个客户的订单和交货信息。对于每个客户的每个订单i，我们可以访问并收集以下原始数据：ai：订单的到达日期；di：最初下达的订单的货币价值，包括最终从订单中取消的项目的价值；Ji：订单交付数量；bj，i：订单JTH交付的交付日期，j=1，…，Ji；qj，i：订单JTH交付的货币价值，j=1，…，Ji；κj，i=bj，i–ai：订单到达日期与订单交付日期之间的工作日延迟，j=1，…，Ji。如上所述，我们的主要目标是检查批发商向任何特定订单或特定零售商提供的客户服务（可用性衡量）是否会影响：1。该订单的填充率，即最终实现的订单分数（未取消），和2。同一客户的未来订单率。为此，我们定义了一组变量，用于衡量客户服务水平、订单完成率和未来订单率。

更具体地说，对于每个订单i，我们定义以下变量作为客户服务水平和订单完成率的度量，并计算它们的值：，11iJi ji ijx qd==-∑: 已取消订单值的分数；，ii Jikκ=：最大交货延迟；（），1iJi ji i ijf q d kxκβ==+∑:  交货延迟的加权总和加上订单取消部分的罚款条款；si=缺货发生指示器；si=0，如果ki≤ 1，如果ki>1，则si=1。在上述fi表达式中，求和项表示交货延迟的加权和，其中每次交货的延迟由该交货中填写的订单值的分数加权。然而，这一术语本身并不能解释订单的取消部分。为了说明这一部分，我们为其分配了一个人工延迟，该延迟与订单交付部分的实际延迟类似；也就是说，延迟越大，客户服务越差。为了使这一人为延迟的权重相对较大，因为它毕竟与取消相关，我们选择它等于最大交付延迟ki乘以β因子，其中β>1。然后，我们将人工延迟与被取消的订单分数相乘，并将结果乘积添加到fi表达式中的求和项中。我们在本文中报告的结果适用于β=2。