优惠券促销定价模型及求解

为了提高优惠券的使用率,提出了一种新的优惠券促销定价模型及求解方法.通过分析优惠券销售的特点,把顾客分为有优惠券的顾客和没有优惠券的顾客两种类型,考虑优惠券面值和发放时间两个因素,以商家利润差最大化为目标建立了发放优惠券的定价模型,利用商务智能中的数据挖掘技术对商场中进行促销的几种商品的销售量进行了预测,并利用遗传算法对模型进行优化求解,通过实例仿真进行了验证.实验结果表明,该模型对于商家制订优惠券策略具有重要的理论意义和应用价值.     

基于模糊理论的O2O模式商家信誉评估模型

为解决O2O(Online To Offline)电子商务中的商家信誉评估问题,建立基于模糊理论的O2O电子商务商家信誉评估模型,该模型运用层次分析法和模糊综合评价法对O2O电子商务中的商家信誉进行度量,给出O2O电商交易中影响商家信誉的5个主要因素为商家、顾客、商家提供的产品和服务、O2O网站平台及交易环境,通过采集数据对各因素影响程度进行实证研究。结果表明,三明市具有O2O电子商务模式相关营运经验的商家信誉水平总体较低;5个一级指标中,顾客因素的权重最高,对商家信誉评价的影响也最大;19个二级指标中,权重排在前5名的依次是商家异议处理能力、消费及使用经验、提供的服务过程、平台口碑、线下店铺环境。     

基于随机变质时间的易腐商品定价模型研究

易腐商品的变质时间通常无法确定，销售易腐商品的价格随商品寿命发生变化.由于易腐商品的社会必需性以及数量大、容易变质等特点，销售商必然关注易腐商品在经营周期内的最优定价问题.研究了一类不确定易腐时间商品的定价模型，定量地分析了随机变质时间、商品量、顾客需求与最优定价的关系，确定了最优定价策略.所建立的模型允许在变质开始后，根据现有商品量以及剩余经营周期时间长度做一次价格调整.并通过仿真实例验证了有效性.     

一类组合预测模型及其应用

基于GM（1，1）模型、GM（2，1）模型和ARMA模型，建立了一类组合预测模型，通过实例分析取得了好的效果。     

基于Petri网的机械产品开发过程模型及其应用

科学地设计和实施产品的设计开发过程能够从源头有效地提升产品质量、降低制造成本、缩短交货周期,并进而增进顾客满意度.通过利用并行工程原理建立机械类产品的设计开发过程模型,并把Petri网技术应用到该模型中,最后以某相机产品外壳的实际设计开发过程为对象,进行了详细建模研究.     

网络信任对网络忠诚影响路径的结构方程模型

研究消费者网络信任对网络忠诚的影响,可以为企业有针对性地制定网络忠诚提升策略提供支持.在假设网络信任和顾客满意都是影响网络忠诚的因素,同时网络信任也会影响顾客满意的基础上,采用结构方程建模方法,建立了网络信任对网络忠诚的影响路径模型,应用AMOS软件进行模型的假设检验.实证结果显示,网络信任通过两条路径影响网络忠诚,一是网络信任直接正向影响网络忠诚,二是网络信任通过顾客满意中介变量正向影响网络忠诚.     

基于随机存贮模型的网络营销模式库存控制策略

随机需求下由于供需无规律对商家库存管理带来压力,以网络营销下随机需求为前提,考虑了缺货损失、存货处置成本、需求概率等因素,建立随机存贮模型寻找商家最优订购批量及最优利润,通过实证分析证实模型的有用性。     

一类模糊指派问题及其禁忌搜索算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境中的指派问题,即利润矩阵和时间矩阵中的元素均为模糊变量的指派问题.并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊指派问题的数学模型.此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的禁忌搜索算法来求解模型的近似最优解.最后,通过一个算例说明了所建立的模型和所设计算法都是行之有效的.     

基于点击图特征的稀疏广告点击率预测方法

为更全面地反映用户个人偏好,提高推荐的准确度,提出了一种融合多源异构数据的混合推荐模型.综合考虑了用户社交关系和用户评论对用户评分的影响,从评论中提取主题信息作为用户和商家的特征,采用社区发现算法为用户划分社区,利用机器学习方法为社区建立模型,预测用户对商家的评分,再根据评分对商家进行排序,取前N个商家推荐给用户.实验结果表明,提出的混合推荐模型与经典推荐算法相比,可提高评分预测的准确度,从而提高推荐的准确度.     

索赔延迟发生与索赔额相关的风险模型生存概率的研究（英文）

建立了一类推广的延迟索赔风险模型,模型中索赔延迟发生与否取决于之前的索赔额大小.通过所建立的微积分方程系统,得出了该风险模型生存概率Laplace变换的表达式,并计算出了生存概率所满足的瑕疵更新方程.在索赔额为Kn-分布的情形下,得到了生存概率的精确表达式.     

基于数据挖掘的促销决策支持系统

提出一种根据客户资料和购物历史数据进行数据挖掘的促销决策支持系统，该系统有机地结合RFM模型、关联规则和序列模式的数据挖掘技术，寻找企业最有价值的目标客户群，发掘目标客户群的商品购买模式，预测目标客户群的商品购买趋势，挖掘目标客户群的购买力，为企业提供动态、实时和准确的促镥决策支持．使企业能对目标客户群采取有针对性的高效的促销措施，以更快的速度、更高的准确度和更出色的客户服务，满足客户个性化的需求，以提高企业的客户服务水平，建立并保持客户忠诚度，增加企业的销售额，降低企业的营销成本．实践证明，该系统高效且可广泛使用．     

FABE销售模式：职业点菜师的利器

职业点菜师是顺应以顾客为导向的市场需求而出现的。以利益推销法为理念的FABE销售法将为职业点菜师在餐饮企业的销售运作中提供极为有效的帮助。利益推销已成为推销的主流理念，FABE销售法强调一切以顾客利益为中心，从而激发顾客的购买欲望。     

基于多项式Logit模型的快速消费品促销效果评估

根据消费品选择的用户效用极大化原理,应用促销对消费者满足程度的效用函数,构建了基于多项式Logit模型的快速消费品促销评估模型.通过对从市场调取的妇女卫生巾消费品数据的实证分析,验证了快速消费品促销效果评估模型的可行性.提出的评估模型有助于企业优化资源和提高经济效益.     

大数据背景下物流服务订单分配

针对已存在的多级物流服务供应链订单分配中没有充分考虑客户的最佳配送时间和需求的问题,提出了在大数据背景下,利用大数据的知识分析客户的点击量、浏览时间和销量之间的关联性,预测客户的需求、分析客户的位置数据来预测客户的最佳配送时间.基于大数据的预测结果,以物流服务集成商最小化服务成本为目标,建立三级物流服务供应链的订单分配优化模型,并通过实例仿真进行了验证.结果表明,基于大数据预测的销量和配送时间更贴近客户实际需求,在保证客户服务质量的情况下,获得问题的最优解.     

利用数据挖掘加强客户关系管理

为有效地管理和利用庞大的客户、销售数据,通过关联规则、分类预测、时间序列分析、聚类分析、基于Web在客户关系管理中常用到的数据挖掘技术,对客户数据库的大量客户消费信息进行分析和处理,然后将分析结果反馈给管理者和整个企业内部,为企业的客户关系管理工作提供决策支持。数据挖掘技术在客户关系管理中获得新客户,提高顾客价值,保持新客户等领域的应用。     

联合促销:挡不住的营销新趋势

联合促销作为一种商品促铺的形式，其目的与一般的促销形式并无两样。不同的是联合促稍的企业不只在自家的产品上做文章，而是就两个或两个以上的企业主体，在资源共享、互惠互利的基础上，共同策划、同步适作，以期达到降低成本、互补双赢，最大限度地利用销售资源，实现最佳的促销效果。     

安利在中国的市场营销策略

美国安利（Amway)公司作为一个世界知名的跨国企业，在拓展中国市场时，采取适合中国国情的市场营销策略，充分发挥产品（Product),价格（Price),地点（Place),促销（Promotion)和人（People)的营销组合，采用“店铺销售加雇佣推销员”的独特经营方式，成功地进入了中国市场。本文就安利（中国）开业六年来的发展历程，从七个方面论述了安利在中国的市场营销策略。     

B2C电子商务中情感因素与顾客满意及购买行为的关系

随着E时代的到来,B2C模式已成为一主流营销方式。在电子商务市场中,顾客满意对营销有着重要的作用,而在该市场模式中,无形的情感因素能够影响顾客认知,从而直接影响顾客满意度。本文在B2C的市场模式下,通过对情感因素与顾客满意及购买行为之间的关系的分析,得出以下结论：正面积极的情感因素能产生较高的顾客满意度,反之,则顾客满意度较低。顾客满意会影响其购买行为,高的满意度甚至激发多次购买行为,反之,购买行为将只产生一次,甚至中断或产生投诉。     

生鲜农产品低碳销售渠道选择策略分析

生鲜农产品供应商拥有多种推广销售渠道,不同销售渠道在碳排放上存在差异,生鲜农产品供应商如何选择销售渠道是企业响应低碳号召需面临的问题。因此,构建了单一实体渠道和双渠道销售普通类生鲜农产品、单一渠道和双渠道销售碳标签类生鲜农产品4种策略下的利润函数模型,并分析各策略在利润最大化情况下的最优决策。通过对比分析和案例研究可知：双渠道的开通总能为生鲜农产品供应商带来较高利润,而是否销售碳标签类生鲜农产品,则取决于销售单位碳标签类生鲜农产品与销售单位普通类生鲜农产品所产生的成本差异。     

房地产企业营销渠道选择的影响因素分析

房地产营销渠道的选择要以顾客的需求为核心, 考虑渠道定位、顾客购买行为、产品的特性,与渠道成员的信息沟通及渠道的赢利能力, 以保证销售渠道有效运转.