一、退货中的问题和建议（论文文献综述）
胡梦轩[1]（2022）在《跨境电商海外仓退货面临的困境及应对》文中研究指明跨境电商海外仓是商品退换接收与存储的重要载体,是跨境电商快速发展的重要支点。但当前,跨境电商海外仓建设在退货方面仍面临着退货环节繁杂、成本偏高、二次处理作业量大、货物积压严重等诸多挑战。故此,跨境电商海外仓应发展退运进境业务简化退货环节,根据"春雷计划"降低存储成本,引入FLUX WMS分类功能提升退货处理能力,倚重RMA系统应对退货堆积,借助跨境电商保险改善退货痛点。
许惠媛[2]（2021）在《全渠道零售背景下的跨渠道退货策略研究》文中研究说明越来越多的零售企业开始进行渠道整合,以满足消费者不断提升的体验需求。跨渠道退货（Buy online and return in-store,BORS）策略作为其中一种渠道整合策略,也被许多的零售商采用,它允许消费者到线下任意实体门店退回线上购买的不满意产品。百思买、沃尔玛、彭尼等许多零售商均已采用此策略,这一策略为消费者提供了便利、快捷的退货处理方式以及舒适的客户体验,UPS调研发现如果没有到店退货服务,51%的消费者将不会购买产品,这些都说明了跨渠道退货策略在提高消费者体验方面的优势。然而消费者在线上下单导致的需求不确定性会产生退货风险,从而可能增加零售商的退货处理压力。鉴于这两方面,跨渠道退货策略是否能够为零售商增加收益、什么时候应当采用跨渠道退货策略是个值得研究的问题。此外,由于线上下单线下提货（BOPS）策略与跨渠道退货策略较为相似,明确跨渠道退货策略的优势能够为零售商渠道整合策略的选择提供理论指导。因此,本文以消费者退货行为和跨渠道为角度,研究零售商实施跨渠道退货策略的条件以及策略优越性。此外,有别于其他文献,我们将上游制造商的质量决策纳入模型中,有益于探究退货策略与产品质量水平的关系,明确不同退货策略对供应链决策的影响机制。首先,在垄断情形研究了跨渠道退货策略的实施条件,构建了零售商提供传统退货策略和跨渠道货策略的消费者效用函数和供应链决策模型,分析引入跨渠道退货策略对供应链决策和消费者需求的影响,探讨了跨渠道退货策略实施条件与产品匹配率、消费者线上购买和退货成本之间的关系。结果表明,随着消费者跨渠道带来的交叉损益逐渐升高,产品质量水平会升高,而最优渠道价格会降低,当交叉损益高于阈值时,实施跨渠道退货策略能够实现更多利润。然后,在存在渠道竞争情形研究了跨渠道退货策略的实施条件,对比垄断和存在渠道竞争情形下的实施条件,发现零售商在垄断情形下更容易实现利润增加。渠道竞争情形下,零售商引入跨渠道退货策略能够削弱制造商的直销低价优势,并缩小零售商和制造商的利润差距,但鉴于此时的盈利条件更严苛,零售商应考察评估市场和自身条件谨慎地提供跨渠道退货服务。最后,针对两种相似渠道整合策略——BORS和BOPS策略,探讨了BORS策略的相对优势。发现BORS和BOPS策略对供应链的影响机理较为相似,随着跨渠道交叉收益的增加,产品质量趋于更优而价格趋于更低。两种渠道整合策略的盈利条件与交叉收益、线上退货费用和零售商的跨渠道服务水平密切相关。总体来说,BOPS策略具有更广泛的实施空间,但在改善利润和提高消费者剩余方面,BORS策略具有明显的优势。
蒋星,张燕珍[3]（2020）在《跨境电商海外仓退货存在的问题及策略研究》文中指出随着跨境电商迅猛发展,海外订单多的同时,退货也成了老大难问题,而其中海外仓退货的处理,由于退货时间、商品品种、商品数量等的不确定性,返仓包裹多次流转等特点,导致跨境电商海外仓的退货成本和货损比例也不断上涨。通过分析跨境电商海外仓的退货路径的特点以及退货过程中存在的问题,提出解决海外仓退货难的策略。
许国辉[4]（2020）在《基于Docker的微信小程序电商平台的设计与实现》文中指出互联网的高速发展推动着电子商务的蓬勃发展,各大电商企业为了让消费者充分享受电子商务的便捷之处,纷纷推出电商APP,但是浏览商品图片的购物方式已经不能充分地满足消费者的需求,并且APP下载安装流程复杂,这使得平台流失了不少用户。随着中老年用户的大面积触网,微信已经成为他们生活中不可或缺的一部分。该基于微信小程序的电商平台无需下载安装,操作便利快捷,微信强大的社交功能可以为平台获取大量的粘性用户。论文依据实际项目需求,设计和实现了基于微信小程序的电商平台。系统采用了基于Docker的微服务架构进行系统架构设计,同时选用Kubernetes平台对容器服务进行治理,该平台可以实现服务容器的自动伸缩,使得系统在应对高峰值流量也能正常提供服务。除此之外,系统采用了Max Compute作为数据仓库解决方案,其强大的数据存储和计算能力有利于平台业务报表及推荐数据的分析与计算,在更大程度上满足用户的需求。该系统的主要功能模块包括商品模块、订单模块、直播模块、分销模块、个人中心模块和数据仓库模块,其中本人主要参与了商品模块、订单模块、直播模块和数据仓库模块的需求分析和研发工作。目前系统的注册用户已经超过百万,每日活跃人数超越两万人次,每日成单均量为3000单,以上数据表明平台已经拥有了不少粘性用户。平台可以提供给用户直播购物、拼团砍价等社交类购物方式,这些方式为消费者带来了不一样的消费体验,进一步增加用户粘性。
邱欣欣[5]（2020）在《基于区块链的分布式交易系统关键技术研究与实现》文中研究表明传统的中心化的电商交易系统存在很多的安全问题,比如第三方服务的不可信性、资金保管的高额费用和用户隐私泄漏问题。如何实现去中心化的交易平台,让用户能点对点交易具有重要的现实意义。本文主要工作是基于区块链技术设计和搭建了一个去中心化的分布式交易系统。系统采用分层架构,自上而下为应用层、SDK中间层、智能合约层和底层技术支撑。所有的交易都是通过以太坊区块链来完成的,有效保证交易的安全性和可信性。相对于其他现有区块链平台,本课题提出改进的SHA256算法实现及结合RSA算法的安全信息传输模型,以保障信息传输的可信性和不可篡改性。同时创建用户信用值机制,以促进正常交易,减少恶意交易操作。涉及的关键技术有基于改进的SHA256算法的信息处理、基于信息传输模型的数据可信传输、基于信用值机制的正向交易行为激励、基于智能合约的安全交易流程管理、基于链下数据库的辅助信息存储和可复用的SDK封装集成。通过系统测试和安全审计,基于区块链的分布式交易系统能安全有效地保证用户的去中心化交易操作。
马步青[6]（2020）在《电子商务环境下结合产品质量和渠道结构的企业退货政策研究》文中进行了进一步梳理由于线上购物的便捷性,消费者的购买交易成本降低,越来越多的消费者倾向通过在线网站购买产品。在线零售的一个重要特点是买家和卖家的空间分离,这种空间上的分离导致消费者在购买产品时面对较大的不确定性。为弥补在线购买的这一不足,提高消费者的购买意愿,企业给消费者提供各种退货政策。企业提供的退货金额虽然可以降低消费者的购买不确定性,提高企业销售,但也增加了潜在的产品退货量。对于企业而言,大量的退货直接导致高额的退货成本,包括运输、重新包装和产品处理等成本。因此,如何制定产品的退货政策对于管理者和学者来说是非常重要的。退货政策主要由三部分组成:退货承担主体（退货渠道）、退货期限和退货金额。退货承担主体解决的是谁来回收的问题。一般来说,退货承担主体为零售商（间接退货渠道）,大多数的企业委托零售商处理消费者的产品退货;但是现实生活中少数企业采用的是制造商直接处理产品退货的形式（直接退货渠道）。退货期限解决的是退货有效期的问题,即在多久之内消费者可以退回产品。退货金额则解决了退货返还金额的问题,即消费者在退回产品后,收到企业的返回金额。先前的退货政策研究大多固定在零售商作为退货承担主体的间接退货渠道下的退货金额相关问题,即消费者通过零售商将他们不需要的产品退还给制造商,制造商和零售商决定退还给消费者的金额数量。然而,现实生活中的其他退货现象往往被忽略:在退货渠道上,一些制造商直接接受消费者的退货而不是要求消费者退还给零售商。在退货期限和金额上,越来越多的企业提供全额退款给消费者,但是退货期限却不同;分销渠道的企业提供的退货期限比直销企业更长,以及高质量产品的退货政策比低质量产品的更差等。因此,本文以电子商务为背景,结合产品质量和销售渠道结构,研究退货相关问题,具体为退货金额、退货期限和退货渠道的制定选择问题。本文首先关注退货期限,研究在不同销售渠道结构下的企业退货期限和产品质量决策问题。传统观点认为,双重边际效应使得分销渠道比直销渠道中的退货服务更差,如退货期限更短。然而现实生活中发现生产商通过零售商售卖产品比直接售卖产品提供的退货期限更长。本文构建一个制造商、零售商和在产品支付意愿上异质的消费者组成的模型,发现分销渠道的退货期限可能比直销渠道的更长这一反直觉的结论。此外,本文还发现退货期限会随着产品质量的增加而缩短,这意味着与低质量的产品相比,高质量的产品的退货期限会更短。当把产品质量内生时,即制造商可以决策产品质量,与以往文献不同的是即使消费者支付意愿是对产品质量上异质且服从均匀分布,分销渠道中的产品质量也可能比直销渠道中的更高。这种较高的产品质量会使得分销渠道比直销渠道产生更多的消费者剩余。其次,将直接退货渠道引入制造商的可决策范围,探讨当制造商可直接或通过零售商间接的向消费者提供退货服务时,应如何在需求不确定性条件下选择退货渠道和决策产品质量。通过构建一个制造商、零售商和在产品支付意愿上异质的消费者模型,发现制造商可受益于直接退货渠道,即使直接退货渠道比间接退货渠道的产品残值更低且消费者麻烦成本更高。此外,无论在直接还是在间接退货渠道中,与以往文献中提出的产品质量随需求不确定性的增加而降低不同,产品质量可随着需求不确定性的增加而增加。此外,制造商可以通过回购价格影响产品质量与需求不确定性之间的关系。最后,本文在两个企业竞争的市场环境下,探索企业的退货金额和产品质量决策问题。两家竞争的企业可同时向消费者提供替代产品,企业可决定退货政策,但是产品质量不一定完全由企业决定,即产品质量可以外生或者内生由企业决定。在此背景下,本文发现高质量的产品和宽松的退货政策并不总是有效的这一有趣结论。这意味着,在一定条件下,产品质量和退货政策可能会对消费者的购买行为产生相互抵消的影响。此外,在产品质量外生的条件下,企业的最优退货政策并不受竞争对手的影响。当有一个质量内生时,企业可能会降低产品质量应对企业产品竞争;这一发现与提高质量去提高竞争力的观点不同。当两种产品质量都是内生的,在竞争越激烈的情况下,企业的最优产品质量对竞争对手的定价比其自身价格更敏感。
孙艳[7]（2019）在《B2C模式下电商退货管理对顾客忠诚的影响研究》文中指出随着网络信息技术的飞速发展,B2C商城在互联网浪潮的推动下发展迅速,网购已成为现代人们日常生活中必不可少的一部分。B2C电商平台业务量增长的同时,顾客退货数量也在快速增长,顾客越来越注重商品和售后服务的质量,退货成本也越来越高。退货服务作为网络营销中售后服务的重要内容,在增加成本的同时,也是电商企业与顾客有效互动的重要环节,退货被电商企业和网购平台视为管理和改善顾客关系、以及建立顾客忠诚度的好机会。B2C电商网络购物背景下,通过借鉴相关文献,并结合电商企业的实际的基础上,界定并明确了退货管理、顾客忠诚等变量的概念和维度;引入了退货满意度和顾客信任作为中介变量,责任归因作为调节变量,提出了相关性假设、中介效应假设和调节效应假设,构建了电商退货管理对顾客忠诚的影响模型;同时设计了几个主要变量的表现量表,并设计了退货管理对顾客忠诚影响研究的调查问卷,以曾经有B2C电商退货经历的顾客为研究对象,通过发放调查问卷回收到有效问卷601份,用相关回归分析、结构方程等实证方法对该模型进行验证。研究得出以下四点结论:电商退货管理及其五个子维度（访问支持、友好互动、通信支持、过程便利性、过程易用性）对退货满意度、顾客信任、顾客忠诚均产生显着正向影响;顾客信任在电商退货管理及其五个子维度（访问支持、友好互动、通信支持、过程便利性、过程易用性）与顾客忠诚两者间产生部分中介效应;退货满意度和顾客信任在电商退货管理及其五个子维度（访问支持、友好互动、通信支持、过程便利性、过程易用性）与顾客忠诚两者间产生链式中介效应;责任归因在电商退货管理与顾客信任之间产生负向调节作用,即顾客越认为退货是由于商家原因造成的、经常发生的且这类退货原因实际是商家可控的,退货管理对顾客信任的正向影响越弱。基于上述研究结论,提出如下管理建议:不断改善退货管理服务,提高顾客的忠诚意愿;按责任归因合理分配资源,提高退货服务补救效益;总结退货处理经验,从源头提升顾客的消费体验。最后,指出了研究局限及未来还需要进一步研究的相关问题。
程小芽[8]（2019）在《小微电商退货的管理研究 ——以淘宝网为例》文中进行了进一步梳理电子商务行业的迅猛发展是现在和未来很长一段时间的趋势,它的出现和普及改变了人们的消费模式和购物习惯,同时也改变了商业形态,十几年前很难想象消费者对着电脑、手机就能完成数以亿记的交易。依托互联网、移动网络技术发展起来的电商平台,作为一个全民开放的平台,它给很多人提供了自主创业的机会。正是这些创业者的绝大多数构成了如今占据电商90%以上的小微电商。小微电商的发展有其自身的优势:投资少、体量小、经营品类灵活,而面对的是全球化的无区域限制的市场。网络大数据为小微电商的发展提供了基础的运营数据保障,对比传统企业节省了很多的成本支出。本文就是研究小微电商这样一个特殊群体。通过不同的分析工具总结出小微电商在发展中遇到的问题。主要以小微电商的退货管理问题研究为切入点,退货一直是电商企业运营中不可忽视的问题,它不仅仅是客户简单的一个动作,其中隐藏了很多的客户行为信息,总结和分析客户退货行为,发现退货的真实原因。才能有针对性的消除顾虑,解决客户购物面临的问题。本文通过运用调查问卷法、层次分析法等定性、定量研究方法,分析了淘宝平台小微企业退货管理面临的主要问题,分别从消费者、电商企业、电商平台和物流四个维度对影响小微电商退货因素进行分析,通过层次分析法明确小微电商企业退货管理策略选择方向,并针对性的提出小微电商企业退货管理的建议和意见,按企业销售流程顺序具体提出策略方案。对照分析现实案例A公司的运营情况,A企业充分认可本文对退货管理的研究结果,结合自身情况对企业退货管理进行一系列调整,具体要从内部退货管理、客户服务等方面提出A公司的退货管理方案。以期通过企业退货管理优化达到企业有效的运营管理。
刘虹男[9]（2019）在《基于智能合约的分布式电商支付系统的设计与实现》文中研究指明随着经济的快速发展,科技的不断创新,使得电子商务领域不断朝着数字化,支付多元化的趋势发展。本论文将区块链与电子商务领域相结合,使用智能合约技术,实现分布式电商支付系统服务。通过智能合约制定交易规则,解决买卖双方信任问题,实现价值点对点流转,从而减少中间环节,降低交易成本。为了提供分布式电商支付系统服务,论文基于智能合约主要设计了去中心化数字资金托管,去第三方交易仲裁,结构化的订单数据链上管理以及采用预言机技术实现链上链下数据互通,并为业务的迭代更新,设计了智能合约可升级的方案。系统采用分层架构模型,由底层至上层依次是运行环境层、区块链服务层、智能合约层、SDK封装层,以及应用层。承载核心业务的智能合约层基于以太坊网络部署运行,主要包括数字资金合约模块、电商订单合约模块、预言机链上合约模块三部分。SDK封装层对区块链与智能合约进行功能封装,为应用层的分布式电商平台,移动应用以及区块链浏览器提供了系统服务。最终经过系统测试工作,保证了系统的可用性并正式投入使用。本论文从传统电商支付系统的痛点出发,使用智能合约以及区块链技术,利用其去中心化,不可篡改,点对点价值传输,非对称加密等技术特点,为下一代电商支付系统提供了新的技术思路,同时也是区块链结合电子商务领域一次技术上的探索与尝试。
汪洪帆[10]（2019）在《考虑退货的定制电商最优定价策略研究》文中研究表明电子商务零售商为了在越来越丰富多样的消费需求中获得竞争优势,其商业模式也在不断丰富。专门经营定制产品的定制电商就是其中之一。定制产品与消费者的需求紧密相连,并且制作要求诸多,工艺繁琐,一直以来都是小规模式的生产和线下交易,而在其制造商加入电子商务平台后,定制产品的经营规模发展非常迅速,专业的定制电商也由此产生。然而在交易量不断增加的同时,也涌现出一些问题,比如定制产品的定价问题,因退换货产生的退货纠纷等,这些问题的存在制约着定制电商健康快速的发展。在这样的背景下,急需对定制电商产品的退货策略和定价策略进行分析探究。本文在分析了前人的文献研究后,总结出定制电商产品的退货问题为有质量问题的产品退货,所以本文不考虑产品无缺陷退货（无理由退货）的情况。接着,根据现阶段提供定制商品服务的电子零售商的退货政策,结合前人研究的文献,得出本文要研究的三种退货政策分别为:问题产品全部不用退回、问题产品全部退回及问题产品部分退回,部分不退回。随后,考虑购买和不购买运费险两种情况,采用了建模分析法对三种退货政策下的退货成本进行了分析。更进一步,结合这三种退货政策,以退货成本为基础,分别建立了三种产品定价模型,并对模型进行推导分析。最后,以淘宝平台上的定制电商为例,设定数值,通过算例分析,验证了模型结论。研究结论表明:（1）定制电商采取将问题产品全部退回的退货政策时可以定价最高,其次是采取问题产品全部不用退回的退货政策,定价最低的是采取将问题产品部分退回的退货政策。（2）定制电商采取将问题产品全部不用退回的退货政策时的获利最高,其次是采取问题产品部分退回的退货政策,利润最低的是采取将问题产品全部退回的退货政策。（3）消费者感知的退货方便程度或者消费者感受到的退货补偿会对定制电商的定价和利润产生正向影响。（4）购买运费险的决策会对定制电商的定价和利润产生影响。定制电商产品的价格与退货率和运费险均呈正比关系,而定制电商的利润与退货率和运费险均呈反比关系,而运费险和退货率是正比关系。（5）追求最大利润的定价策略是采用问题产品全部不用退回政策下的最优定价。
二、退货中的问题和建议（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、退货中的问题和建议（论文提纲范文）
（1）跨境电商海外仓退货面临的困境及应对（论文提纲范文）
| 一、跨境电商海外仓退货现状及处理方式 |
| （一）跨境电商海外仓退货现状 |
| 1. 以单件包裹为主。 |
| 2. 服装和鞋类退货占比较高。 |
| （二）跨境电商海外仓退货处理方式 |
| 1. 线上二次销售。 |
| 2. 线下销售。 |
| 3. 退货回国。 |
| 4. 销毁处理。 |
| 二、跨境电商海外仓退货面临的困境 |
| （一）环节繁杂 |
| （二）成本偏高 |
| （三）退货二次处理作业量大 |
| （四）货物积压严重 |
| 三、应对策略 |
| （一）发展退运进境业务简化退货环节 |
| （二）根据“春雷计划”降低存储成本 |
| （三）引入FLUX WMS系统提升退货再售能力 |
| （四）倚重RMA系统应对退货堆积 |
| （五）借助跨境电商保险改善退货痛点 |
（2）全渠道零售背景下的跨渠道退货策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 双渠道供应链相关研究 |
| 1.2.2 全渠道相关研究 |
| 1.2.3 退货策略相关研究 |
| 1.2.4 文献述评 |
| 1.3 主要内容和创新点 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线图 |
| 1.3.3 本文创新点 |
| 第二章 相关概念和理论基础 |
| 2.1 全渠道零售相关概述 |
| 2.1.1 全渠道零售概念 |
| 2.1.2 渠道整合策略 |
| 2.2 消费者效用理论概述 |
| 2.3 博弈论相关理论概述 |
| 2.3.1 Stackelberg博弈 |
| 2.3.2 Hotelling模型 |
| 第三章 垄断情形的跨渠道退货策略研究 |
| 3.1 模型描述 |
| 3.2 建模与求解 |
| 3.2.1 传统退货策略情形 |
| 3.2.2 跨渠道退货策略情形 |
| 3.3 不同退货策略比较分析 |
| 3.3.1 均衡决策对比分析 |
| 3.3.2 消费者需求对比分析 |
| 3.3.3 垄断情形下的退货策略选择 |
| 3.4 数值仿真 |
| 3.4.1 跨渠道退货策略实施条件敏感性分析 |
| 3.4.2 产品质量、价格和实施条件阈值比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 制造商渠道竞争情形的跨渠道退货策略研究 |
| 4.1 模型描述 |
| 4.2 建模与求解 |
| 4.2.1 传统退货策略 |
| 4.2.2 跨渠道退货策略 |
| 4.3 零售商跨渠道退货策略选择分析 |
| 4.3.1 不同退货策略均衡分析 |
| 4.3.2 渠道竞争情形下的退货策略选择 |
| 4.4 数值仿真 |
| 4.4.1 跨渠道退货策略实施条件敏感性分析 |
| 4.4.2 跨渠道退货策略对供应链成员利润差异的影响 |
| 4.4.3 垄断与渠道竞争情形跨渠道退货策略实施条件对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 跨渠道退货策略的渠道整合优势研究 |
| 5.1 模型描述 |
| 5.2 建模与求解 |
| 5.2.1 传统双渠道策略 |
| 5.2.2 跨渠道退货的渠道整合策略 |
| 5.2.3 线上购买线下自提的渠道整合策略 |
| 5.3 考虑消费者退货的渠道整合策略分析 |
| 5.3.1 不同渠道策略的均衡决策分析 |
| 5.3.2 不同渠道整合策略的优势分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 管理启示 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A:作者在攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录B:命题证明 |
| 第三章 命题证明 |
| 第四章 命题证明 |
| 第五章 命题证明 |
（3）跨境电商海外仓退货存在的问题及策略研究（论文提纲范文）
| 一、跨境电商海外仓退货路径分析 |
| （一）跨境电商出口商品退货的现状 |
| （二）跨境电商海外仓的退货路径特点 |
| 二、跨境电商海外仓退货存在的问题 |
| （一）被退货后的商品处理难度大 |
| （二）退货流程复杂且周期相对较长 |
| （三）退货成本高昂 |
| 三、解决跨境电商海外仓退货问题的优化策略 |
| （一）严格监管出口商品的产品质量 |
| （二）加大跨境电商出口商品的退货处理力度 |
| （三）精简退货流程和缩短退货周期 |
| （四）降低跨境电商出口商品的退货成本 |
| 四、结论 |
（4）基于Docker的微信小程序电商平台的设计与实现（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 国内外电商平台现状 |
| 1.2.1 国内外电商平台现状 |
| 1.2.2 国内电商类微信小程序现状 |
| 1.3 项目目标 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 1.5 论文组织与结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 相关技术综述 |
| 2.1 相关技术 |
| 2.1.1 Docker |
| 2.1.2 Kubernetes |
| 2.1.3 Elastic Search |
| 2.1.4 Redis |
| 2.1.5 Nginx |
| 2.1.6 Max Compute,Data Works |
| 2.2 推荐算法 |
| 2.2.1 基于用户的协同过滤 |
| 2.2.2 基于物品的协同过滤 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 需求分析 |
| 3.1 平台需求概述 |
| 3.1.1 业务逻辑分析 |
| 3.1.2 系统功能划分 |
| 3.2 系统功能性需求 |
| 3.2.1 商品功能 |
| 3.2.2 订单功能 |
| 3.2.3 直播功能 |
| 3.2.4 数据仓库 |
| 3.3 系统非功能性需求 |
| 3.3.1 性能需求 |
| 3.3.2 安全性需求 |
| 3.3.3 易用性需求 |
| 3.3.4 可靠性需求 |
| 3.3.5 其他需求 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 系统概要设计 |
| 4.1 基于Docker的微服务架构设计 |
| 4.2 Kubernetes对 Docker容器的管理 |
| 4.3 系统功能模块设计 |
| 4.4 秒杀功能服务端架构设计 |
| 4.5 直播功能服务端架构设计 |
| 4.6 数据库设计 |
| 4.6.1 数据库概念模型 |
| 4.6.2 数据库物理模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统功能详细设计与实现 |
| 5.1 商品模块详细设计 |
| 5.1.1 商品模块功能介绍 |
| 5.1.2 商品模块流程图 |
| 5.1.3 商品模块时序图 |
| 5.1.4 商品模块类图 |
| 5.1.5 商品模块实现效果 |
| 5.2 订单模块详细设计 |
| 5.2.1 订单模块功能介绍 |
| 5.2.2 订单模块流程图 |
| 5.2.3 订单模块时序图 |
| 5.2.4 订单模块类图 |
| 5.2.5 订单模块实现效果 |
| 5.3 直播模块详细设计 |
| 5.3.1 直播模块功能介绍 |
| 5.3.2 直播模块流程图 |
| 5.3.3 直播模块时序图 |
| 5.3.4 直播模块类图 |
| 5.3.5 直播模块实现效果 |
| 5.4 数据仓库模块详细设计 |
| 5.4.1 数据仓库模块功能介绍 |
| 5.4.2 数据仓库架构图 |
| 5.4.3 数据仓库模块时序图 |
| 5.4.4 数据仓库类图 |
| 5.4.5 数据仓库模块实现效果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试环境 |
| 6.2 测试工具 |
| 6.3 功能测试 |
| 6.3.1 商品模块测试 |
| 6.3.2 订单模块测试 |
| 6.3.3 直播模块测试 |
| 6.3.4 数据仓库模块测试 |
| 6.4 性能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于区块链的分布式交易系统关键技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 课题创新点 |
| 1.3 论文组织与结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 以太坊和智能合约介绍 |
| 2.1.1 以太坊 |
| 2.1.2 智能合约 |
| 2.2 算法介绍 |
| 2.2.1 SHA256算法介绍 |
| 2.2.2 RSA算法介绍 |
| 2.3 区块链分布式系统开发技术介绍 |
| 2.3.1 truffle框架 |
| 2.3.2 Solidity |
| 2.3.3 Ganache |
| 2.3.4 IPFS |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进的SHA256算法和RSA算法的安全信息传输算法研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 模型定义 |
| 3.2.1 变量定义 |
| 3.2.2 SHA256算法数学模型 |
| 3.3 SHA256算法描述及性能分析 |
| 3.4 安全信息传输模型描述及性能分析 |
| 3.4.1 信息传输模型工作原理 |
| 3.4.2 信息传输模型性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 分布式交易系统需求分析与概要设计 |
| 4.1 系统需求分析 |
| 4.1.1 交易系统应用需求分析 |
| 4.1.2 SDK需求分析 |
| 4.1.3 安全需求 |
| 4.2 系统整体架构设计 |
| 4.3 数据库总体设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 分布式交易系统的详细设计与实现 |
| 5.1 分布式交易系统技术选型 |
| 5.2 智能合约层设计与实现 |
| 5.2.1 智能合约整体设计 |
| 5.2.2 智能合约层工程框架 |
| 5.2.3 商品合约模块设计与实现 |
| 5.2.4 资金管理合约模块设计与实现 |
| 5.2.5 账户管理合约模块设计与实现 |
| 5.2.6 订单管理合约模块设计与实现 |
| 5.3 SDK层设计与实现 |
| 5.3.1 SDK层设计 |
| 5.3.2 SDK层工程框架 |
| 5.3.3 SDK层实现 |
| 5.4 应用层设计与实现 |
| 5.4.1 应用层设计 |
| 5.4.2 应用层实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 测试结果及分析 |
| 6.1 测试环境及测试场景 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 商品模块功能测试 |
| 6.2.2 订单模块功能测试 |
| 6.2.3 用户模块功能测试 |
| 6.3 性能测试及优化 |
| 6.4 智能合约安全审计 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（6）电子商务环境下结合产品质量和渠道结构的企业退货政策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 相关研究综述 |
| 1.2.1 退货政策研究 |
| 1.2.2 质量决策研究 |
| 1.2.3 渠道结构研究 |
| 1.2.4 其他相关的研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.4 研究意义 |
| 1.4.1 理论意义 |
| 1.4.2 现实意义 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 结合渠道结构和产品质量的退货期限问题 |
| 2.1 研究问题提出 |
| 2.2 模型的构建 |
| 2.3 质量外生情形的结果分析 |
| 2.3.1 基准:直销渠道 |
| 2.3.2 分销渠道 |
| 2.3.3 消费者盈余 |
| 2.4 质量内生情形结果分析 |
| 2.5 本章拓展 |
| 2.5.1 高的消费者异质性 |
| 2.5.2 两部分关税契约 |
| 2.5.3 部分退货 |
| 2.5.4 竞争效应 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 结合需求不确定性和产品质量的退货渠道选择问题 |
| 3.1 研究问题的提出 |
| 3.2 模型的构建 |
| 3.3 确定需求情形的结果分析 |
| 3.3.1 间接退货渠道 |
| 3.3.2 直接退货渠道 |
| 3.3.3 退货渠道的均衡分析 |
| 3.4 不确定需求下的结果分析 |
| 3.4.1 间接退货渠道 |
| 3.4.2 直接退货渠道 |
| 3.4.3 退货渠道的均衡分析 |
| 3.5 本章拓展 |
| 3.5.1 上游完全退货政策 |
| 3.5.2 双重需求不确定性 |
| 3.5.3 麻烦成本效应 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 结合市场竞争和产品质量的退货金额问题 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 模型的构建 |
| 4.3 结果的分析 |
| 4.3.1 质量全外生情形 |
| 4.3.2 一个质量内生情形 |
| 4.3.3 质量全内生情形 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 本文的创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（7）B2C模式下电商退货管理对顾客忠诚的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新之处 |
| 1.3.4 技术路线 |
| 第2章 相关理论综述 |
| 2.1 退货管理相关理论 |
| 2.2 退货满意度相关理论 |
| 2.3 顾客信任相关理论 |
| 2.4 顾客忠诚相关理论 |
| 2.5 责任归因相关理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 研究假设与模型构建 |
| 3.1 研究假设 |
| 3.1.1 相关概念界定 |
| 3.1.2 退货管理与退货满意度 |
| 3.1.3 退货管理与顾客信任 |
| 3.1.4 退货管理与顾客忠诚 |
| 3.1.5 退货满意度与顾客信任 |
| 3.1.6 顾客信任与顾客忠诚 |
| 3.1.7 顾客信任的中介作用 |
| 3.1.8 退货满意度和顾客信任的链式中介作用 |
| 3.1.9 责任归因的调节作用 |
| 3.2 模型构建 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 研究设计 |
| 4.1 变量测量 |
| 4.1.1 退货管理 |
| 4.1.2 退货满意度 |
| 4.1.3 顾客信任 |
| 4.1.4 责任归因 |
| 4.1.5 顾客忠诚 |
| 4.2 问卷设计 |
| 4.3 调查设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实证研究 |
| 5.1 描述性分析 |
| 5.2 信度和效度分析 |
| 5.2.1 数据正态性检验 |
| 5.2.2 共同方法偏差检验 |
| 5.2.3 信度分析 |
| 5.2.4 效度分析 |
| 5.2.5 数据拟合度分析 |
| 5.3 相关分析 |
| 5.4 回归分析 |
| 5.4.1 退货管理与顾客忠诚 |
| 5.4.2 退货管理与退货满意度 |
| 5.4.3 退货管理与顾客信任 |
| 5.4.4 退货满意度与顾客信任 |
| 5.4.5 顾客信任与顾客忠诚 |
| 5.5 中介效应分析和调节效应分析 |
| 5.5.1 顾客信任的中介效应 |
| 5.5.2 退货满意度和顾客信任的链式中介效应 |
| 5.5.3 责任归因的调节效应 |
| 5.6 假设检验结果汇总 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 对电商企业和网购平台管理建议 |
| 6.1 管理建议 |
| 6.2 本章小结 |
| 结论 |
| 附录 |
| B2C模式下电商退货管理对顾客忠诚的影响研究调查问卷 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
（8）小微电商退货的管理研究 ——以淘宝网为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 小微电商研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外退货管理研究现状 |
| 1.2.1 国外退货管理研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究综述 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 电子商务退货管理 |
| 2.1.1 电子商务概述 |
| 2.1.2 电子商务环境下退货服务 |
| 2.2 研究方法简介 |
| 2.2.1 问卷调查法 |
| 2.2.2 层次分析法 |
| 2.3 小微电商相关理论 |
| 2.3.1 小微电商界定 |
| 2.3.2 小微电商特点 |
| 2.3.3 小微电商的退货服务 |
| 第三章 小微电商的退货现状分析 |
| 3.1 小微电商退货现状 |
| 3.2 问卷调查法分析退货原因 |
| 3.2.1 问卷设计与调查实施 |
| 3.2.2 调查结果分析 |
| 3.2.3 小微电商退货原因总结 |
| 3.2.4 小微电商退货处理存在问题 |
| 3.3 退货管理对小微电商影响 |
| 第四章 小微电商退货管理策略分析 |
| 4.1 小微电商退货管理策略指标权重确定 |
| 4.1.1 层次分析法理论模型 |
| 4.1.2 小微电商退货管理策略指标权重量化 |
| 4.2 小微电商退货的管理策略指标结果分析 |
| 4.3 小微电商退货的管理策略选择 |
| 第五章 淘宝网A小微电商企业实例研究 |
| 5.1 A企业基本经营情况 |
| 5.2 A企业现阶段退货服务 |
| 5.2.1 企业退货服务现状 |
| 5.2.2 退货服务流程 |
| 5.3 A企业退货管理存在问题 |
| 5.4 A企业退货管理方案 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 小微电商退货管理问题调查问卷(针对企业) |
| 附录2 小微电商退货管理问题调查问卷(消费者) |
| 附录3 小微电商退货管理策略指标体系专家打分表 |
（9）基于智能合约的分布式电商支付系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 区块链与智能合约介绍 |
| 2.1.1 区块链 |
| 2.1.2 智能合约 |
| 2.2 分布式电商支付业务 |
| 2.2.1 OpenBazaar平台 |
| 2.2.2 Particl.io平台 |
| 2.3 智能合约开发技术 |
| 2.3.1 Solidity |
| 2.3.2 Truffle |
| 2.3.3 OpenZeppelin |
| 2.3.4 Web3.js |
| 2.3.5 预言机 |
| 2.4 其他相关开发技术 |
| 2.4.1 NodeJS |
| 2.4.2 React |
| 2.4.3 微信小程序 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析与架构设计 |
| 3.1 需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求 |
| 3.1.2 非功能性需求 |
| 3.2 架构设计 |
| 3.3 本章总结 |
| 第四章 系统功能设计 |
| 4.1 智能合约层设计 |
| 4.1.1 智能合约整体设计 |
| 4.1.2 数字资金合约模块设计 |
| 4.1.3 电商订单合约模块设计 |
| 4.1.4 预言机设计 |
| 4.2 SDK封装层设计 |
| 4.3 应用层设计 |
| 4.3.1 移动应用 |
| 4.3.2 区块链浏览器 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统功能实现 |
| 5.1 系统技术选型 |
| 5.2 智能合约层实现 |
| 5.2.1 智能合约工程框架介绍 |
| 5.2.2 数字资金合约模块实现 |
| 5.2.3 电商订单合约模块实现 |
| 5.2.4 预言机模块实现 |
| 5.2.5 智能合约部署方法 |
| 5.3 SDK封装层实现 |
| 5.3.1 工程框架介绍 |
| 5.3.2 封装层代码实现 |
| 5.4 应用层实现 |
| 5.4.1 移动应用实现 |
| 5.4.2 区块链浏览器实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统测试与应用 |
| 6.1 系统测试 |
| 6.1.1 功能测试 |
| 6.1.2 运行效率测试与优化 |
| 6.1.3 安全审计 |
| 6.2 系统应用样例 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（10）考虑退货的定制电商最优定价策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与研究方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.2.3 创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 退货文献相关研究 |
| 2.2 运费险相关文献研究 |
| 2.3 非定制和定制产品的定价相关文献研究 |
| 2.4 定制电商相关文献研究 |
| 3 定制电商退货政策及退货成本分析 |
| 3.1 国内定制电商退货政策现状 |
| 3.1.1 定制电商的概念 |
| 3.1.2 国内定制电商退货政策现状 |
| 3.1.3 运费险对退货成本及利润的影响 |
| 3.2 问题的描述与需求函数 |
| 3.2.1 问题描述与基本假设 |
| 3.2.2 需求函数的建立 |
| 3.3 不同退货政策下的退货成本分析 |
| 3.3.1 符号说明 |
| 3.3.2 问题产品全部退回政策下的退货成本 |
| 3.3.3 问题产品部分退回政策下的退货成本 |
| 3.3.4 问题产品全部不退回政策下的退货成本 |
| 3.3.5 退货成本之间的比较 |
| 4 不同退货政策下定制电商的定价模型 |
| 4.1 模型描述及相关符号说明 |
| 4.1.1 符号说明 |
| 4.2 不同退货政策的定价模型 |
| 4.2.1 问题产品全部退回的定价模型 |
| 4.2.2 问题产品部分退回的定价模型 |
| 4.2.3 问题产品全部不退回的定价模型 |
| 4.2.4 其它情况下的退货处理 |
| 4.3 分析上述定价模型推导结果 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.4.1 数值确定 |
| 4.4.2 三种不同退货政策的具体数值分析 |
| 4.4.3 敏感性分析 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 对商家的定价策略建议 |
| 5.3 对商家的经营建议 |
| 5.4 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 |
四、退货中的问题和建议（论文参考文献）
- [1]跨境电商海外仓退货面临的困境及应对[J]. 胡梦轩. 对外经贸实务, 2022(02)
- [2]全渠道零售背景下的跨渠道退货策略研究[D]. 许惠媛. 江南大学, 2021(01)
- [3]跨境电商海外仓退货存在的问题及策略研究[J]. 蒋星,张燕珍. 对外经贸, 2020(06)
- [4]基于Docker的微信小程序电商平台的设计与实现[D]. 许国辉. 北京交通大学, 2020(02)
- [5]基于区块链的分布式交易系统关键技术研究与实现[D]. 邱欣欣. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]电子商务环境下结合产品质量和渠道结构的企业退货政策研究[D]. 马步青. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [7]B2C模式下电商退货管理对顾客忠诚的影响研究[D]. 孙艳. 河北科技大学, 2019(07)
- [8]小微电商退货的管理研究 ——以淘宝网为例[D]. 程小芽. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [9]基于智能合约的分布式电商支付系统的设计与实现[D]. 刘虹男. 北京邮电大学, 2019(08)
- [10]考虑退货的定制电商最优定价策略研究[D]. 汪洪帆. 杭州电子科技大学, 2019(01)