语音合成技术在卷烟销售智能客服系统中的应用

随着人工智能、语音技术快速发展,烟草行业推广了卷烟销售智能客服系统。该文针对卷烟销售智能客服系统存在的问题,探讨了智能语音客服系统设计架构,构建烟草行业的声学模型和语言模型,分离解析录音文件,运用聚类分析等分类算法构建语音解析模型标注录音文件,并汇总整理分析结果为营销决策做支撑。最后,针对烟草行业营销应用场景,运用语音分析技术打造客服质检、语音检索等智能应用。

对市场经济运行实施“精准+调控”的理论与实践探索——来自我国西南G省卷烟销售市场的实证研究

本文对精准调控提出了“精准+调控”的新内涵,即“精准预测经济+微观人为调控”,使用宏观经济因素与烟草行业中观因素精准预测卷烟投放量,然后以微观市场数据为依据,人为微观调控卷烟投放量。本文的研究成果可以为市场经济实施精准调控提供理论指导与制定政策的依据。

我国G省卷烟销售预测与市场调控研究——规律探索、混合研究、混合模型及实践应用

如何科学合理又贴近实际地预测卷烟销售成为烟草营销人员和相关研究者共同关注的主题。采用描述性统计分析方法分析G省卷烟销售数据,发现G省卷烟销售数据呈现出团块状、稳态平滑阶段性增长的现象以及人为调控的规律。文章通过文献研究与访谈确定卷烟销量与单箱销售额为被预测变量,以地区GDP、可支配收入等变量作为预测变量,以相关系数为基础计算预测变量权重;采用指数平滑法计算卷烟销售的客观预测值;根据对G省卷烟行业管理者与销售人员的问卷调查,增加人为调控卷烟销售的计划调整值;最后构建出由客观预测值与计划调整值共同组成的卷烟销售预测混合模型,科学精准预测G省“十四五”期间的卷烟销量和单箱销售额。研究为卷烟销售预测与市场调控提供理论依据与指导。

烟草公司卷烟销售物流配送模式研究

随着中国市场经济改革的不断深入,人们的生活条件得到显著改善,社会对烟草公司提出更高的要求。对于烟草公司来讲,物流配送模式是否合理关乎其经济利润,然而部分烟草公司在卷烟销售物流配送上还存在着一些问题,因缺少现代化的物流手段,或物流配送线路不合理等问题的存在,影响了物流运输的质量和效率,不利于客户满意度的提高。烟草公司为了获得可持续发展,要结合实际问题提出完善方案,采用现代化的物流手段及提高信息透明度,通过科学选择配送路线,提高物流配送质量,为广大用户提供更加优质的物流配送服务,在真正意义上降低物流的成本支出,保障烟草公司在大环境下能够长久地立足和发展,进而实现综合效益的最大化。

基于混合模型的卷烟销售量预测

为科学制定市一级烟草专卖局的烟草投放策略,提出采用小波变换、回归分析和神经网络算法构成的混合模型对乡镇为单位的卷烟销售量序列进行预测。通过小波分解,将非平稳性销售量时间序列转化为低频分量、中频分量和残差分量三部分,分别用于模拟整体趋势、季节性波动和非平稳波动。然后,采用回归分析和神经网络算法对不同分量分别进行预测,最后将各部分预测结果叠加形成最终预测结果。以湖北省某市的卷烟销售数据为例,对所提方法进行了验证,结果表明:相比于自回归移动平均模型和神经网络算法,混合模型分别降低预测偏差率4.62%和2.58%。

贵州农村市场卷烟销售网络建设初探

文章通过对贵州农村市场卷烟销售网络建设的现状及发展态势进行分析,剖析以电子商务为主导的现代化销售网络在农村山区运行的局限性、特殊性、不平衡性,提出在贵州农村市场进行卷烟销售网络建设的可行性建议,特别提出关于农村网络的可操作性建设意见。

北京市控烟政策对人均卷烟销售量的影响

目的本研究以人均卷烟销售量为指标,评价北京市控烟政策的政策效果,以期为北京市及全国控烟工作的进一步开展提供参考。方法卷烟销量、卷烟价格数据来源于《北京烟草年鉴》,15岁以上常住人口、人均GDP来源于北京市统计局官网。采用中断时间序列设计,使用Poisson回归对北京市人均卷烟销量进行分析。评价指标包括反映卷烟销量水平变化的即刻效应和反映政策实施前后卷烟销量长期趋势的斜率变化的渐进效应。通过建立反事实模型,模拟没有控烟政策情况下卷烟销量的变化趋势,将反事实模型与实际销量相比,评价控烟政策对于人均卷烟销量的净效应。结果北京市2015年全面控烟政策与2008年部分控烟政策相比,综合了MPOWER各项措施,控烟场所的类别进一步扩大到所有室内公共场所、工作场所、交通工具。北京市人均卷烟销量在2004—2015年期间,均维持在2200~2400支,2015年全面控烟政策出台后,北京市人均卷烟销量显著下降。2015年全面禁烟政策的渐进效应为0.89(0.81,0.98),实施全面禁烟政策两年半人均卷烟销量减少1388.2支。结论部分控烟政策对于人均卷烟销售量没有影响,2015年北京市全面控烟政策对于人均卷烟销售量有显著负向影响。

基于季节分解法的卷烟销售短期预测模型

鉴于卷烟销售具有时间序列二重趋势变化的特点,提出一种基于季节分解法的卷烟销售短期预测模型。首先,运用季节分解法将原始时间序列中的季节因子析出,得到季节调整序列;然后,采用指数平滑法对季节调整序列进行趋势预测;最后,根据乘法模型将析出的季节因子回补到趋势预测值中,从而得出最终的卷烟销售预测结果。以贵州省某市卷烟销售为例,应用实例证明了该模型的可行性和有效性。

美国政府对卷烟销售与消费环节的监管

分析并总结了美国政府对卷烟销售与消费环节的各类立法、管制措施。

卷烟销售与专卖管理计算机网络实时管理系统的开发研究

论述了基于客户 /服务器模式的卷烟销售与专卖管理计算机网络实时管理系统的系统构成、系统功能、技术特点及实际应用效果。

卷烟销售的区域电子商务模式

面对吸烟与健康的困扰，FCTC的制约，全球化大市场的冲击，大企业、大品牌联合整合，中国烟草已进入以品牌、市场为主导的全新发展阶段。中国烟草企业要想在未来的发展中获得生存的空间，就必须大力发展电子商务，适应数字化、市场化的生存需要。

新零售背景下卷烟销售网络渠道提升方法

新经济形势下烟草行业的烟产销量、结构乃至于税利等指标由高速增长转变为中速增长趋势,加之电商产业对于传统零售渠道的全面渗透,在新零售背景下卷烟产业对于销售网络渠道的重视程度不断增加,基于新零售打造出现代卷烟营销新模式,构建完善的销售网络体系,逐步扩大卷烟网络销售规模。为此,本文首先对新零售模式进行概述,其次对卷烟销售网络现状进行探究,最后对新零售背景下卷烟销售网络渠道提升策略分析,旨在全面推动卷烟营销网络的高质量发展。

基于ARMA的混合卷烟销售预测模型

为了提高卷烟销售预测准确性,平衡生产与需求,协同工商业,建立切实合理的月供应计划,提出了一个基于ARMA(autoregressive moving average model,自回归滑动平均模型)的混合卷烟销售预测模型,实现卷烟月总量的预测。该模型首先基于ARMA建立月预测模型;再用计划评审技术PERT得到月预测经验期望值;最后通过设定加权系数,综合两个预测值得到月预测销售总量。实验结果证明该模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化。

英美烟公司卷烟销售的核心支柱

英美烟公司在华经营的20多年中,依靠其遍及全国、独立完备的卷烟销售网络,垄断中国烟草业半个世纪之久。本文将围绕其销售网络的管理系统、货栈系统、经销商系统这三大核心进行论述。

混合卷烟销售预测模型

为了提高卷烟销售预测准确性,平衡生产与需求,协同工商业,建立切实合理的月供应计划,提出了一个混合卷烟销售预测模型,实现卷烟月总量的预测。该模型首先基于自适应过滤法建立月预测模型,再用计划评审技术PERT得到月预测经验期望值,接着通过设定加权系数,综合两个预测值得到月预测销售总量。最后借鉴网络流量平衡的控制原理——"漏桶模型",进行月总产能与总需求平衡,自动修正差异,得到该规格月预测总量。实验结果表明,该模型能够较好地预测出规格卷烟月销售总量值变化。

卷烟销售货款结算方式的改进

对烟草行业来说,安全及时回笼卷烟货款是一个至关重要的环节,如何合理地选择卷烟货款结算方式对企业的资金安全及工作效率有着非常重要的意义。本文结合龙岩市烟草公司卷烟销售货款结算方式的不断改进,进行了总结并提出了新的思路。

神经网络在卷烟销售量预测的应用研究

研究卷烟销售预测准确问题,卷烟销售量具有季节性和周期性动态变化规律,并受经济、人口等因素的影响,使系统存在明显的非线性特征,波动范围比较大,传统线性预测模型难以准确预测。为了提高卷销售预测精度,提出一种能够反映卷烟销售量变化规律的Elman神经网络的卷烟销售预测模型。首先采用逐步拓阶方法确定卷烟销售量的最佳滞后阶数,然后利用最佳滞后阶数最对卷烟销售数据进行重组,并输入Elman神经网络学习,利用Elman神经网络的动态和反馈特点对卷烟销售量进行预测。将建立的模型应用于云南某烟草公司某种卷烟销售的预测,结果表明,Elman神经网络模型有效提高了卷烟销售预测精度,降低了预测误差,为烟草行业销售管理预测提供科学依据。

改进布谷鸟算法优化混合核LSSVM的卷烟销售量预测

为了提高卷烟销售量预测精度,提出了基于一种改进布谷鸟算法(MCS)优化混合核最小二支持向量机(LSSVM)的卷烟销售量预测模型(MCS-LSSVM)。收集卷烟销售量数据,并构建LSSVM学习样本,然后混合核函数的LSSVM对样本进行训练,并采用改进布谷鸟算法对混合核函数参数进行优化,最后建立卷烟销售量预测模型,并用于某卷烟公司卷烟销售的预测。结果表明,相对于对比模型,ICS-LSSVM模型获得了更优的建模效果和更高的预测精度。

关于城市卷烟销售网络建设的思考

在社会主义市场经济条件下,如何巩固中国烟草专卖体制?中国即将加入WTO,中国烟草行业如何迎接这一挑战?认真研究这些问题,探索解决这些问题的办法,对于中国烟草行业具有重大的现实意义和深远的历史意义.