A Study on the Factors Influencing Consumer Purchase Decision Under the Live-Streaming Sales Model

In recent years,with the rapid development and popularization of Internet information technology,many new media platforms have risen rapidly,and major e-commerce companies have begun to explore the mode of livestreaming.Especially during the COVID-19 pandemic,due to the lockdown,live-streaming has become an important means of economic development in many places.Owing to its remarkable characteristics of timeliness,entertainment,and interactivity,it has become the latest and trendiest sales mode of e-commerce channels,reflecting huge economic potential and commercial value.This article analyzes two models and their characteristics of live-streaming sales from a practical perspective.Based on this,it outlines consumer purchasing decisions and the factors that affect consumer purchasing decisions under the live-streaming sales model.Finally,it discusses targeted suggestions for using the live-streaming sales model to expand the consumer market,hoping to promote the healthy and steady development of the live-streaming sales industry.

高速铁路旅客购票时间选择行为研究

研究高速铁路旅客的购票行为对铁路企业预测需求、优化票价、分配票额等具有重要意义。考虑旅客个体和群体层面的异质性,分别构建混合和潜在类别Logit模型,研究出行时段、票种和供需关系等因素对旅客购票时间选择的影响。利用售票数据估计模型参数,得到高速铁路旅客购票时间选择的规律:一天中下午和晚上出行的旅客在出行当日或前一天购票的可能性更高;购买全价票、儿童票、半价票的旅客偏向于在距离出发日9~30 d内购票,免票旅客往往选择随到随走;供需关系会显著影响旅客的购票时间选择而且越临近出发日影响越显著。进一步结合预售期购票量预测值和旅客购票选择概率,计算各预售阶段的购票量,可为铁路企业制定票额预分和浮动票价等策略提供决策依据。

制造商销售模式和零售商直播营销方式最优决策与协调

制造商引入直播渠道有转售和代售两种模式选择,直播零售商也有非甄选与甄选两种直播营销方式选择,两者为自身利润最大化作出决策时,利益冲突不可避免。针对销售模式(转售/代售)与直播营销方式(非甄选/甄选)结合时如何进行最优决策和协调问题,建立由制造商、直播零售商组成的两级博弈模型,比较制造商不同销售模式和直播零售商不同营销方式选择的直播供应链成员最优决策,并设计直播供应链成员协调契约。研究发现:无论制造商选择转售还是代售模式,产品相似度小于一定阈值,甄选直播是零售商的最优决策,甄选直播营销方式下的零售价格、市场需求、直播供应链成员和整体利润都优于非甄选直播营销方式;非甄选营销方式下,转售是制造商的最优决策,代售才能实现直播零售商的最优利润,制造商的最优决策损害了直播零售商的利润,造成利益冲突,而甄选营销方式下只有在某一阈值内才会造成利益冲突;成本分担契约能协调制造商决策所造成的部分利益冲突,不仅使制造商和直播零售商实现双赢,还使双方的决策达成一致。

知识仓库技术在决策支持系统中的建模与应用

结合企业管理的实际,分析了传统决策支持系统的不足,提出了以知识仓库技术为核心的体系化环境,并以销售预测为例阐述了数据概念模型和逻辑模型的构建。通过空间矢量模型获取知识,利用遗传算法进行数据挖掘,运用数据转换服务来完成数据校验、数据清理、数据转换和迁移工作,并成功地将知识仓库技术应用到销售预测系统中。

基于CURE算法和C4.5决策树的服装销售预测模型

针对服装销售中销售预测模型不能对复杂多变的市场以及分销商的需求作出及时响应的现状,提出一种基于CURE算法和C4.5决策树相结合的方法来建立服装销售预测模型,其中CURE算法从销售前景考虑把相似的项进行聚类,C4.5决策树则将这些聚类和选取的描述标准联系起来。通过对568项历史销售数据和326项新数据进行测试,分析模型的执行效率。最后,针对预测模型中出现的分类错误,提出了进一步改进的方法。

基于商机存在概率估测的赊销决策模型研究

借鉴SMC模型思想,使用威布尔分布函数有效地拟合出赊销产品的客户寿命时间变化特点,动态估测出企业商机存在的概率,并运用相关的收益估测方法及决策规则,建立了赊销动态决策模型,估测出不同调研阶段不同商机类型的客户总收益,使企业能够针对不同类型的客户在有限的时间内做出最优的赊销决策。企业商机估测模型有效克服了原SMC模型通过指数函数及伽玛函数拟合客户寿命时间特点时存在的计算复杂程度高、适应性差等缺陷。

基于Stacking模型融合的店铺销量预测

为了实现企业产品销量预估,提高生产供应的准确性与效率,提出了基于Stacking模型的融合算法进行销量预测。算法设计了两层堆叠的模型结构,初级学习器采用随机森林、支持向量回归、差分整合移动平均自回归、轻量级梯度提升机器和门控循环单元5种单模型,将分类与回归树作为次级学习器构成Stacking融合模型,并对数据进行了预测。预测结果显示,使用Stacking模型融合后得到了较好的预测结果,比单模型中效果最好的模型的均方根误差更小,平均绝对误差更小,决定系数值更大,表明Stacking融合模型的预测准确率更高。所设计模型可用于对企业店铺的产品销量进行预测,帮助企业更好地安排生产、营销活动,为减少库存、缩短生产销售周期提供数据支持,对企业生产决策有一定的参考价值。

CVaR准则下两制造商单零售商供应链决策模型与协调研究

针对两制造商和单零售商组成的供应链,假定产品存在次品需返修、产品需求为随机且受到产品质量和零售商促销努力的影响,用均衡分析方法建立了零售商为风险中性时的供应链集中式决策模型和分散式决策模型,给出了协调供应链的回购加促销补贴合同。并基于条件风险值准则建立了零售商为风险厌恶者时的供应链集中式决策模型和分散式决策模型,给出了协调该供应链的回购加促销补贴合同。研究表明:当风险厌恶因子等于1时,零售商为风险厌恶者时的供应链决策与零售商风险中性时的情况一致;最后的算例表明了模型的合理性和协调合同的有效性;零售商越厌恶风险,其订货量越少,制造商、零售商和供应链的收益都将下降;而产品正品率的提高有利于供应链各方。

新鲜度差异下两种可替代生鲜品的多阶段定价策略研究

研究单个零售商销售2种可替代生鲜产品时的价格决策,建立3种定价策略下的决策模型,得到2种产品的最优固定价格、最优折扣价格和最优捆绑价格售价;通过数值仿真分析影响零售商价格决策的因素及其影响大小。研究结果表明,3种策略下产品价格都与产品新鲜度临界值同方向变化;最优固定价格随销售期临近度的增大而变高;对比3种策略下零售商的利润发现,有时捆绑价格是占优策略,有时折扣价格是占优策略,参数的大小是关键因素。

基于数据仓库的企业赊销决策数据建模分析

在市场经济环境下,企业需要提高对客户资产的运营能力及防御赊销风险的能力。以面向日常事务处理的数据库技术为基础,按职能管理组织结构建立的信息系统不利于赊销决策分析。DW、OLAP、DM解决了面向决策分析的数据资源管理及信息资源有效利用的难题,是支持赊销决策分析的一种有效而可行的体系化的技术解决方案,而建立数据仓库的关键是数据建模。

基于销售奖励契约下的多随从双层条件风险值决策模型

多随从供应链的供应与订购的风险决策是制造商与零售商减少损失和提高利润的重要问题,但是关于多随从供应链的销售奖励策略下的最优采购供应决策模型的研究几乎没有。因此,建立了一个销售奖励契约的多随从双层条件风险值模型,提出了一个模型近似求解方法,对由一个面包供应商和三个零售商构成的多随从双层条件风险值模型进行了数值分析,数值结果表明:所提出的模型可以确定供应商最优销售奖励阈值和奖励折扣、随从零售商的最优订购量,模型可以有效地平衡供应商与多个随从零售商之间的利润和风险,这对于供应商与零售商之间的供应与订购的协调、减少他们风险损失具有重要的意义。

销售决策模型及其应用

该文通过引入纯减随机过程的概念和基本分布，建立了一类销售决策模型，实用性强，能形成计算机应用软件。

双渠道竞争情形下的最优决策研究

考虑由一个制造商和一个零售商组成的二级供应链,并且制造商占主导地位。分别研究了单一传统零售渠道的最优决策以及同时存在传统零售渠道和直销渠道的双渠道决策。在双渠道情形下研究了统一零售价格下的最优决策,并且将零售商做零售价格决策时的情形与制造商做零售价格决策时的情形做了比较。

售后现场服务客户服务代表外驻策略研究

外驻客户服务代表是改善售后服务质量的有效手段。本文根据售后现场服务的特点,应用聚类分析将所有客户按其距离远近分类,采用最小树法寻找各子类的中心作为客户服务代表的外驻点。结合现场服务排队近似M/G/M模型确定最优的外驻决策。该方法可以有效地为决策者提供外驻决策。

决策树算法在饰品营销中的应用

阐述了饰品企业营销的现状,提出了将数据挖掘技术应用到饰品营销中的方案。在分析决策树算法的基础上,介绍了决策树算法及决策树的构造,并使用该算法对企业客户进行分类及对新客户类型预测,实现对商业数据中隐藏信息的挖掘,且对该挖掘模型进行了验证。

我国中医药上市企业研发投入、销售费用与企业绩效关系的实证研究

目的分析中医药上市企业研发投入、销售费用与企业绩效的关系。方法选取我国沪深A股上市所属中医药概念的100家企业,采用固定效应模型进行实证研究。结果研发投入对当期的企业绩效具有显著的负向影响,对滞后3到5期的企业绩效具有显著的正向影响,说明研发投入对企业绩效的正向影响具有滞后性、持续性;销售费用对当期和滞后1、2期的企业绩效具有显著的正向影响,说明销售费用投入能够在短期内提高企业绩效,但持续时间较短。同时对研发投入和销售费用进行了门槛检验,得出销售费用率对净利润增长率存在倒U型关系。结论企业需要合理的分配研发和销售的费用支出,才能使企业绩效得以健康、持续的增长,同时为中成药上市企业对资金的分配提供参考建议。

辅助企业促销组合决策的Arena模拟系统研究

分析了一类企业促销组合方式的选择问题 ,建立了相应的数学模型 .提出利用Arena模拟系统来求解 ,分析了主要优势并给出了求解的主要步骤 .并结合一个实际问题 ,建立了一个辅助企业促销组合决策的Are na模拟系统 ,说明了其模型文件和结构功能 ,给出了运行结果 .

企业采购、存货和生产决策分析

文章从影响现代企业的原材料供应市场价格和产成品销售市场价格变化的因素与过程的探究入手，分析了企业采购及存货价格与产成品销售价格变动对利润的影响。建立了对原材料市场价格水平与产成品销售价格水平相对变化进行计算的模型．使之能够对二者价格变化水平的过程进行分析，且可以利用计算机和进行模拟决策。并进一步探讨了根据二者变化的状态趋势以及对利润的影响如何进行经营及财务决策。

市场需求预测和销售优化决策支持系统的研究和开发

在市场竞争条件下,准确的产品市场需求预测和营销组合(价格、广告、质量、网点,4P’s)方案的优化决策,是企业运行的基础、成功的关键。本系统以提高经济效益为目标,运用现代企业管理基本理论和方法,结合计算机应用技术,将销售预测和优化决策过程中的定量计算和定性分析进行有机的融合,既可用于企业最佳销售方案决策,又可用于备选的多方案比较性决策。

基于时间序列建模的电力营销客户交易行为分析

针对电力系统对客户服务的效率低、针对性差的问题,提出了一种采用云模型、离散余弦变换和反向传递神经网络的客户分类算法.通过云模型提取价格敏感度、投诉率、欠费率、销售变现天数以及忠诚度的变化波动情况的云测度,结合余弦变换计算得到特征向量,输入反向传递神经网络训练,从而得到自动客户分级识别的模型.结果表明,提出的模型可以有效实现客户分级以及销售状况评估,其平均检测精确度可达95%以上.