摘 要
随着电子商务和零售行业的快速发展，逆向物流管理逐渐成为企业提升运营效率和可持续发展能力的重要环节。退货处理作为逆向物流的核心组成部分，直接影响企业的成本控制、客户满意度以及资源利用效率。本研究旨在优化退货处理策略，通过构建系统化的分析框架，解决当前退货流程中存在的低效问题。研究采用混合方法论，结合定性与定量分析，首先通过文献综述和案例研究明确退货处理的关键影响因素，随后运用数学建模和仿真技术设计优化方案，并以某大型电商平台的实际数据进行验证。结果表明，通过引入动态分类机制和智能决策支持系统，能够显著降低退货处理成本，同时提高资源回收利用率和客户服务质量。此外，研究创新性地提出了基于大数据分析的预测性退货管理模型，该模型可提前识别高风险退货商品并制定针对性策略，从而进一步优化资源配置。本研究的主要贡献在于为逆向物流管理提供了科学的理论依据和实践指导，其提出的综合优化框架具有较强的普适性和可操作性，为企业在复杂市场环境中实现高效退货管理提供了重要参考。
关键词：逆向物流管理；退货处理优化；动态分类机制；预测性退货管理；智能决策支持系统
Abstract
With the rapid development of e-commerce and the retail industry, reverse logistics management has gradually become a critical component for enterprises to enhance operational efficiency and sustainable development capabilities. As a core part of reverse logistics, return processing directly affects cost control, customer satisfaction, and resource utilization efficiency. This study aims to optimize return processing strategies by constructing a systematic analytical fr amework to address inefficiencies in current return processes. A mixed-methods approach is adopted, combining qualitative and quantitative analyses. Key influencing factors of return processing are first identified through literature reviews and case studies, followed by the design of optimization solutions using mathematical modeling and simulation techniques. These solutions are validated using real data from a large e-commerce platform. The results indicate that the introduction of a dynamic classification mechanism and an intelligent decision support system can significantly reduce return processing costs while improving resource recovery rates and service quality. Additionally, this research innovatively proposes a predictive return management model based on big data analysis, which can proactively identify high-risk return items and develop targeted strategies, thereby further optimizing resource allocation. The primary contribution of this study lies in providing a scientific theoretical basis and practical guidance for reverse logistics management. The comprehensive optimization fr amework proposed herein demonstrates strong versatility and operability, offering enterprises valuable references for achieving efficient return management in complex market environments.
Keywords: Reverse Logistics Management; Return Processing Optimization; Dynamic Classification Mechanism; Predictive Return Management; Intelligent Decision Support System
目 录
一、绪论 1
（一）逆向物流管理的研究背景与意义 1
（二）退货处理策略优化的国内外研究现状 1
（三）本文研究方法与技术路线 2
二、退货处理流程分析与问题识别 2
（一）逆向物流中的退货处理流程概述 2
（二）当前退货处理流程中的主要问题 3
（三）退货原因分类及其对管理的影响 3
（四）数据驱动的退货问题识别方法 4
（五）流程优化的关键挑战与机遇 4
三、退货处理策略的设计与优化模型 5
（一）退货处理策略的核心要素分析 5
（二）基于成本效益的退货处理模型构建 5
（三）不同退货类型下的策略设计原则 6
（四）动态调整机制在退货处理中的应用 6
（五）策略优化模型的验证与改进 7
四、退货处理策略的实施与绩效评估 7
（一）退货处理策略实施的关键步骤 7
（二）信息技术在退货管理中的支持作用 8
（三）绩效评估指标体系的设计与应用 8
（四）实证案例分析 9
（五）策略实施中的潜在风险与应对措施 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
