随着我国经济的转型升级,零售物流服务产业在市场经济中所占的比重逐年递增。随着消费者对服务的个性化需求不断增加,服务质量所涉及的要素也成倍增长,配送时效不高、个性化不足、信息泄露等问题时有发生,兼顾满足消费者的个性化需求和输出标准化的服务一直是阻碍企业发展的一大难题。在激烈的市场竞争中,服务质量的提升是零售物流行业可持续发展的有效保障。目前,对零售服务质量的研究都集中在提升全局服务质量,忽视了对局部服务质量的分析和提升。鉴于此,本文提出零售物流需求预测及模块化下的服务质量提升决策方法。以提升服务质量为出发点,通过构建组合需求预测模型,讨论服务模块化下的服务质量提升策略,运用理论模型和实证分析相结合的方法,为零售物流行业服务质量的提升提供有效指导建议。主要工作如下:（1）描述服务质量的形成,对需求预测下的服务质量提升和预测流程进行分析。构建传统需求预测方法模型,分析决策树算法在预测上的缺点,提出基于LightGBProphet的组合需求预测方法模型,并选择适合的预测精度作为评价函数。（2）通过服务蓝图法对服务流程元素进行识别,建立活动间、活动与服务元素间的联系,分别得到流程活动的相关矩阵和关联矩阵,利用K-Means聚类算法对服务流程进行模块化设计,提出服务质量提升的决策四分图,对服务质量进行有效提升。（3）对W公司实证分析,分析零售物流服务质量的现状,基于公司的销售数据验证组合需求预测模型的有效性;分析零售物流服务模块化的可行性,基于服务流程模块化设计方法,为零售物流相关企业提供服务质量改善建议,验证了成果的实用性和可行性。本文在研究方法上,构建基于LightGB-Prophet的组合需求预测模型,引入模型融合的思想;在研究内容上,丰富了服务模块化和服务质量提升策略的理论研究,为零售物流服务质量的提升提供参考借鉴。