布斯导读
想要成功实施全渠道零售策略，就需要平衡线上和线下消费者需求，避免因过度履行线上订单而导致门店商品缺货的问题。对此，芝加哥大学布斯商学院的学者们提出一种能够同时满足线上订单和确保实体店库存充足的有效解决方案——动态算法。
现如今，零售消费者拥有多种购物选择。他们可以选择在线上下单，两小时后到门店提货，而不必在家等待送货。他们也可以直接走进实体店，在货架上找到自己想要的商品。
实体零售商如何才能在满足线上订单需求的同时，确保门店货源充足？芝加哥大学布斯商学院的博士生Zuguang Gao和Zi Ling，以及教授Varun Gupta和Linwei Xin的建议是：采用一套会随着实体店订单增加而调整线上预订限额的动态算法。
大多数实体零售商使用的是静态算法来设定预订限额，该算法基于每天开始营业时的库存水平来预测商店可以处理多少线上订单。然而，如果实际需求与算法预测的不同，就有可能出现缺货的风险。这对于卖家来说十分不利，因为相比需要担负额外成本的线上订单，实体店的销售利润通常更高；另外，实体店购物的高昂“短缺成本”也会令卖家商誉受损。
"举例来说，当一名顾客来到一家商店购买香蕉却发现没货，她就不得不去另一家商店购买。这对她来说成本很高，因为她需要花时间在不同商店之间来回奔波。相比之下，线上购物者只需极短的时间就能从Amazon Fresh切换到walmart.com，"Xin说。
为此，研究人员对一种典型的静态算法进行了分析。在该算法中，零售商根据一个全天固定的库存水平来履行一家或多家门店的线上订单。他们分别研究了零售商只需满足一家实体店的订单以及另外两种涉及多家实体店的订单的情况。
研究结果表明，在只有一家实体店的情况下，如果设定为仅完成一定数量的线上订单，并在达到阈值后拒绝后续订单，则静态算法可以发挥作用。当零售商拥有多家门店时，如果所有门店的起始库存水平相同，静态算法仍然有效；但当它们的起始库存水平不同时，该算法就会失效。
研究人员发现，动态算法可以提供更好的解决方案。他们开发了一种算法，让零售商能够在当天早些时候、库存仍充足之时就拒绝线上订单，以避免发生货架空空如也无法满足线下顾客需求的糟糕情况。采用这种算法的线上商店可能会在早上显示商品“缺货”，但随后会在当天晚些时候重新开始接受订单。
研究人员表示，这种算法也可以应用于零售业以外的领域。例如，航空公司可以利用它来定价机票。假设一家航空公司每天都有几趟航班从芝加哥飞往纽约。有一类乘客可能只对某个特定时段的航班感兴趣，比如早班航班；而另一类乘客的时间可能更加灵活，可以选择白天的任何航班。
此时Xin的建议是，航空公司可以向被选中的高灵活度乘客展示一些打折的“不透明航班”。事实上，这种定价策略已经被Priceline等折扣机票网站所采用。
在这种情况下，只对特定航班感兴趣的乘客就如同到实体店购物的顾客。高灵活度乘客则类似于线上购物者，他们的需求可以从多家商店之一得到满足。Xin指出，决定哪类乘客能享受到优惠的决策过程，本质上与零售商选择接受哪些线上订单相似。
他解释说：“折扣就是实体店与网上顾客之间的利润差额。”
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