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옴니채널에서 온라인 주문이행을 위한 “Ship-from-Store” 전략에 대한 연구 = A Study on “Ship-from-Store” Fulfillment Strategy in Omnichannel Retails
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2023
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Korean
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KCI우수등재
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학술저널
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27-41(15쪽)
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In recent years, advances in e-commerce technology and the popularity of mobile devices have driven many retailers to create omnichannel strategies. One of the most common omnichannel strategies adopted by these retailers is the Buy-Online-Ship-from-Store (BOSS) strategy, which uses inventory from offline stores to fulfill online orders, resulting in faster delivery and higher customer satisfaction. This paper assume a retailer that operates online/offline stores, and holds inventory in each channel. In this case, offline orders are fulfilled offline, and online orders can be shipped from a fulfillment center or a offline store, or the order can be declined. This paper propose a Markov decision model for the decision problem of deciding whether to accept an order and which channel to ship it through, with the aim of maximizing the total profit when an online order is placed, and use the Deep Q-Network (DQN) technique of reinforcement learning to learn the optimal policy and obtain the results. The results show that the optimal policy utilizes offline inventory for online fulfillment due to the inventory costs incurred when offline inventory remains.
더보기최근 유통 산업에서는 전자상거래 기술의 발전과 모바일 기기의 대중화로 인하여 많은 유통 기업이 옴니채널 전략을 구축하고 있다. 이들 유통 기업이 채택하는 대표적인 옴니채널 전략 중 하나인 Buy-Online-Ship-from-Store (BOSS) 전략의 경우 오프라인 매장의 재고를 이용하여 온라인 주문을 처리하는 방식으로 빠른 배송, 고객 만족도 증가 등의 장점이 있다. 본 연구는 해당 전략을 수행하는 즉, 온라인 주문과 오프라인 매장을 운영하며 각 채널에서 재고를 보유하고 있는 유통업체를 가정한다. 이때, 오프라인 주문은 오프라인에서 처리하며, 온라인 주문의 경우 풀필먼트 센터 또는 오프라인 매장에서 배송되거나 주문을 거절할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 가정 아래 온라인 주문이 발생 시 총이익을 최대화하는 것을 목적으로, 주문 수락 여부와 어느 채널을 통해 배송할지 결정하는 의사결정 문제에 대한 마르코프 의사결정 모형을 제안하고, 강화학습의 Deep Q-Network (DQN) 기법을 활용하여 최적 정책의 학습을 수행하고 결과를 도출하였다. 그 결과 오프라인 재고가 남는 경우 발생하는 잔존재고 비용을 고려해서 오프라인 재고를 활용하여 온라인 주문을 이행하는 것을 확인하였다.
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