1 引言
随着信息技术及电子商务的广泛应用，传统的实体零售店正面临越来越困难的局面，一方面他们要对供应商送来的大量商品进行分类、库存等业务的处理，以满足顾客多样化的需求，另一方面又不得不考虑商品采购数量以确保企业利润的最大化。这些零售店的竞争对手不仅限于同一地区的其他实体零售店，还包括越来越多蓬勃发展的网上商店，这些网上商店提供的商品价格更加便宜。此外，实体零售店还得应付那些精明的消费者一通过强大的互联网，这些消费者不仅可以掌握相关的商品知识，而且可以迅速获得其他零售店相同商品的价格，这对零售企业来说更是雪上加霜。面对这种情况，零售企业通常采取两种措施，一是尽可能利用存储空间，以提供更多的商品。但是由于经营场地空间的限制，能够摆放的商品始终有限，这些实体店不得不仔细挑选能吸引顾客的商品以保证利润。另一种方法是识别忠诚顾客，并加强与他们的联系，为其提供更优良的服务及价格优惠，以保证盈利。营销界有句名言：企业80％的收入是来自于20％的忠实客户，可以说，如何有效地针对这些客户执行一对一营销是成功的关键。
实体零售店面临的挑战是学习如何识别每一位光临的顾客，将其与那些货比三家、只买便宜货的普通客户区分开来，并与他们建立良好的合作关系，以实现利润的稳定增长。为实现这一目标，许多零售商正在推出会员计划(Frequent Shoppers Program，FSP，也称频繁购物者计划)，为其忠实的客户提供会员优惠价格、礼品券和廉价商品信息等，以最大限度留住老顾客。
这两项措施，一是通过合理定价及调整库存水平来提高商品的周转率，二是对忠诚度的客户进行奖励，都有一定的效果，但是如果把它们进行结合，比如以FSP为基础对不同忠诚度的客户提供不同的折扣，则可以给实体零售点带来更多的好处。然而，在客户选购商品时要判断其是否为忠诚客户是很难的，这使得零售商难以有效地执行FSP。此外，针对不同忠诚度的客户展示不同的价格也比较困难，因为货架上的价格标签通常是静态的。因为这些限制，实体店零售商很难在区分忠实客户的同时执行合理定价。
然而，随着无线射频识别(RFID)技术的发展，不管是内嵌RF标签的客户卡还是RFID识别器以及用于这些硬件设备的RFID软件系统，都在商业领域得到广泛应用，这些技术使得上述应用变为可能。目前需要提出一套机制，针对不同忠诚度的客户可以计算出不同的价格，同时还可以控制存货周转率，或者说，可以实现客户关系管理(CRM)和供应链管理(SCM)的有效结合。本文提出了一种RFID应用系统及对应的两种算法，以有效解决此问题。
此外，该应用也可以解决另一个问题：实体店零售商如何针对顾客提供适当的信息，以提高客户满意度，促进销售。如前所述，一对一营销是零售企业获得成功的关键，但当顾客购物时，实体店零售商很难知道他们是谁，因为如果他们是零售商的会员，通常只有在收银台结账时才会表明身份。而本系统则可以在会员顾客购物时对其进行有效识别，使零售商可以对其进行一对一营销。本文提出的卖场推荐系统，一方面可以向客户提供商品推荐，另一方面可以让零售商获取顾客相关的购物行为信息。
2 相关理论
2.1 会员计划(Frequent Shoppers Program，FSP)
FSP是一种商业惯用手段，是为回报客户而对其提供各种激励措施，如产品/服务折扣、提供免费的产品/服务、用于最新产品/服务的优惠券等。FSP最初应用于航空业，在取得成功后其他的一些行业如零售、酒店、金融服务等，也逐步引入这一方法。对于这些行业来说，回报客户是非常重要的，其一是因为这些行业“大部分的收入来自少数高度忠诚的客户”，其二是因为“留住客户的成本一般都低于获得客户的成本”。
通常情况下，会员购买公司的产品/服务越多，其从公司获得的奖励就越多。但是，如果想得到回报，必须遵循的一个基本规则是：在使用/购买零售商的产品/服务时表明身份，这样才能获得消费记录的累积信息，然后以积分申请自己想要的东西。而目前的实际情况是，由于客户通常是在结账时才展示自己的客户卡，在他们选购商品时不大可能及时地获取顾客信息从而回报客户，这在一定程度上会影响顾客的购买决策。
2.2 动态定价(Dynamic Pricing，DP)
研究在给定的约束条件(如到期日)下，如何利用给定的资源(如产品/服务)实现收益最大化，也称为收益管理。动态定价被认为是收益管理的一部分，其重点是以合理定价(如何设定价格、何时打折等)实现收益优化。
本文将DP作为一种调整存货周转率的手段，以提高盈利能力。如前所述，由于保持高存货周转率是增加收益的一个条件，假设所有货架上的商品在满足盈利目标上都有一定的时间限制，即使其没有过期或不断得到补充(考虑到产品生命周期越来越短以及大多数零售商店的产品都有季节性，认为这个假设是成立的)。基于这一假设，用式(1)来表示商品在无补充条件下的动态定价方法，其中d(t)是在时间点t的需求，c是初始库存水平，r(t，d(t))是在时间点t的收入，T是销售周期。
2.3 顾客推荐系统(Recommender System，RS)
顾客推荐系统是一种基于产品/服务的属性和消费者偏好向顾客推荐产品或服务的系统。该系统目前在电子商务网站(如Amazon、淘宝等)非常流行。根据推荐方法的不同，可以将顾客推荐系统分为三类：基于内容的推荐、协同过滤推荐及、两者混合。这些方法的一个共同特点是：其通常会根据某个客户的购物历史及与其行为相似的其他客户的购物历史，使用某种算法来发现顾客最有可能购买的产品，服务。
顾客推荐系统的使用并不局限于网上零售店，但其在网上商店比实体零售店更流行，主要有两方面的原因：首先，顾客推荐系统通常会使用大量的数据来寻找适合某个客户的产品/服务，而对电子商务网站而言，通过收集顾客的点击信息可以很容易获得这些数据；其次，从技术角度来说，针对登录电子商务网站的不同顾客显示不同的商品信息也很容易。因此，顾客推荐系统被越来越多的网上零售商使用，但目前也有一些实体零售店正在尝试将这种流行于电子商务网站的方法引用遗来。
3 系统架构
3.1 系统基本结构
本系统基本结构如图1所示。
图1 系统基本架构
内嵌射频标签的客户卡：用来识别每个会员顾客。数显RFID读写器：通过扫描客户卡，向会员顾客提供相应的有用信息(如折扣价)。
动态定价引擎(DPE)：根据顾客的忠诚度、当前和未来的库存水平和相关产品信息计算适当的价格，并将结果输出到RFID读写器。如果系统需要向会员顾客提供推荐，会向动态定价引擎发送一个查询，获取建议，并将信息与价格信息进行整合。
顾客数据库：负责管理会员顾客，依据其购物历史及零售店的权重配置来确定顾客的忠诚度水平。
库存管理系统(IMS)：负责管理库存，包括依据销售趋势和初始库存水平进行库存预测。
推荐引擎(RE)：负责收集客户ID、检索商品信息，并以此为基础计算建议结果。
系统的工作流程如下：
(1)在会员顾客想要购买商品时，由数显RFID读写器扫描其客户卡；
(2)RFID读写器将顾客ID信息发送至动态定价引擎，并开始计算销售价格；
(3)动态定价引擎从客户数据库获得顾客的忠诚度水平；
(4b)动态定价引擎从库存管理系统中获取库存信息；
(5)动态定价引擎通过步骤(3)和(4a)获取的信息，计算该顾客的会员价格；
(6)动态定价引擎将计算出的价格返回给数显RFID读写器，向顾客显示其对应的会员价格。
如果在运行过程中要加入顾客推荐系统，则需要添加步骤(4b)，式(5)及式(6)也需要进行修改：
(4b)动态定价引擎将客户ID和扫描的商品信息发送至顾客推荐系统，获得相应推荐信息；
(5)动态定价引擎通过步骤(3)和(4a)获取的信息计算该顾客的会员价格，并将价格和步骤(4b)中获取的推荐信息进行整合；
(6)动态定价引擎将计算出的价格及相应推荐信息返回给数显RFID读写器，并向顾客显示这些信息。
3.2 动态定价引擎的算法
在此提出应用程序使用的两种算法：基本目标折扣价算法(BTDP算法)和会员类型目标折扣价格算法(MTDP算法)。
3.2.1 基本目标折扣价算法(BTDP算法)。该算法用来计算要达到目标存货周转率所对应的价格，不考虑顾客的不同忠诚度水平。该算法基于式(1)进行计算，力图得到一个适当的价格，使得在销售期结束时库存水平为零。图2描述了该算法的计算过程，用该算法计算的价格记为PBTDP。
图2 BTDP算法流程
3.2.2 会员类型目标折扣价格算法(MTDP算法)。该算法是在考虑顾客不同忠诚度水平的基础上计算适当的价格。该算法在BTDP算法的基础上，考虑了不同忠诚度水平对应的BTDP价格(记为P一)、每一类会员的百分比、每类会员之间的价格折扣差以及商品标示价格等信息。图3描述了该算法的流程。
图3 MTDP算法流程
需要说明的是，以上两种算法并不是实现利润最大化，而是实现规定的目标存货周转率以及对不同忠诚度的顾客实现不同回报。因此，如果希望使用这种基于顾客忠诚度的动态定价方法来实现利润最大化，必须对以上算法进行一些改进。
另外，对于零售商而言，要应用以上系统，应具备几个基本条件：(1)零售商实施了会员计划(FSP)，并向其顾客分发了内嵌RF芯片的客户卡；(2)购置了可用于显示信息及收集数据的数显RFID读写器；(3)店内陈列的各类型商品都有相应的RFID识别器；(4)有足够的库存。从技术角度来说，这些条件都易于实现。
4 结语
实体店零售商面临的形势越来越严峻，其不仅要与同一地理区域的其他实体店零售商竞争，还要与众多的网上零售商进行竞争。为了应对这一严峻形势，有效地控制店内库存和与忠实客户建立良好的关系是成功的关键。如果零售商可以结合这两种做法，利用库存控制目标及客户忠诚度来实现顾客的区别销售，则可以使其销售行为更加经济合理。
另外，通过本系统，实体零售商可以获得顾客的相关购物行为信息，这对买卖双方来说都有巨大的好处。对消费者来说，其不仅可以获得优惠的价格，还能获得有参考价值的销售推荐，通过购物次数的积累还可以获得某种形式的回报；对零售商来说，其可以获得以前没有获得过的两类信息：一是诸如顾客如何挑选商品、顾客选择商品要用多长时间等信息；二是某个时刻店里哪些地方出现拥挤？有多拥挤？这些信息一方面可以使零售商能对顾客提供更细致的服务，另一方面也可以使其对销售方式及手段进行改进。
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