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    正向權(quán)重組合預(yù)測機制下的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量預(yù)測

    2017-11-22 22:52:05原靜
    江蘇農(nóng)業(yè)科學 2017年19期

    原靜

    摘要:對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進行需求預(yù)測能夠避免冷鏈物流供應(yīng)過剩或不足,并導向投資人員的投資方向。首先研究正向權(quán)重組合預(yù)測方法的最優(yōu)權(quán)值和精確度結(jié)果,進而給出組合預(yù)測的實證探究,對采用延伸趨向、指數(shù)平滑、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸方法和灰色預(yù)測方式進行的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流單向預(yù)測與正向權(quán)重組合預(yù)測的結(jié)果進行對比分析。結(jié)果表明,正向權(quán)重組合預(yù)測方法更接近真實值?;诖耍o出結(jié)論和推動農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的建議。

    關(guān)鍵詞:農(nóng)產(chǎn)品;組合預(yù)測;正向權(quán)重;冷鏈物流;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號: F252 文獻標志碼: A 文章編號:1002-1302(2017)19-0341-05

    收稿日期:2017-05-02

    基金項目:昆明理工大學津橋?qū)W院校級質(zhì)量工程建設(shè)項目(編號:TDGJ1432)。

    作者簡介:原 靜(1979—),女,山東萊州人,碩士,副教授,主要從事經(jīng)濟與管理的研究。E-mail:yuanjing1979@21cn.com。 國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展及大眾消費水平和需求模式的不斷轉(zhuǎn)變,使得國內(nèi)終端消費市場日益活躍。大眾消費需要新鮮、清潔的農(nóng)副食品,因而對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需要量不斷增加。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是一種新的食品運輸技術(shù)手段,和普通消費者的飲食安全密切關(guān)聯(lián)。需要采用冷鏈物流的農(nóng)產(chǎn)品主要包括肉類、蛋類、水果、蔬菜、水產(chǎn)和奶類等。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流即在冷凍技藝與制冷策略的基準下,保障冷鏈商品在保存、包裝、運輸和銷售到消費者的過程中處于低溫狀態(tài)以保持食品質(zhì)量。對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流進行需求預(yù)測能夠?qū)崿F(xiàn)科學配置資源,減少資源浪費,并找到其增長空間達到冷鏈物流需求。此外,農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展息息相關(guān),民眾的生活質(zhì)量、收益水準、可支配收益狀況和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流息息相關(guān)。

    傳統(tǒng)的預(yù)測方案基于現(xiàn)有的不同數(shù)據(jù),其估測精準度、側(cè)重部分也存在差別,若僅單獨選擇某種預(yù)測方式或棄選某些預(yù)測偏差較大的方案則會丟失很多有用數(shù)據(jù),造成資源的無端浪費。國外研究者Dorfman選取貝葉斯模型完成價值的預(yù)測[1];Jaheen則選取Compertz模型實現(xiàn)新型技術(shù)探究,并且整體創(chuàng)新模式需要和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求結(jié)合[2];Enders等則采用組合預(yù)測方式完成線性預(yù)測,實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測[3]。國內(nèi)科研者紀愛兵等采用模糊組合[4]完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流測算[5];張卓倫等則采用協(xié)整單項測算模型并引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[6]實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測[7]。本研究通過分析實際農(nóng)產(chǎn)品物流過程的數(shù)據(jù),結(jié)合各種預(yù)測方案和參量完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測,結(jié)果表明,本研究方法能夠有效預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流狀態(tài)。

    本研究采用正向權(quán)重組合預(yù)測機制對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量進行預(yù)測,并對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流市場的容量進行估測,結(jié)果可為供應(yīng)商提供借鑒和考量,對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展具有重要的意義。

    1 傳統(tǒng)的組合預(yù)測模型

    1.1 組合預(yù)測實質(zhì)

    組合預(yù)測理念[8]為結(jié)合幾種預(yù)測方式并且增加不同權(quán)值,構(gòu)建綜合化的組合預(yù)測方式,即在給定標準下求得最終結(jié)果。通過組合預(yù)測方式能夠得到幾個存在差別的預(yù)測值,并且針對具有獨立數(shù)據(jù)的預(yù)測值加權(quán)擬合,獲得最優(yōu)利用數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)值,提升測算方法的精準程度[9]以及可靠性。

    1.2 傳統(tǒng)組合預(yù)測建模

    設(shè)置觀測序列{mt},t=1,2,…,N,t為觀測參量,針對序列設(shè)置J個預(yù)測方式,則針對觀測序列的預(yù)測結(jié)果或者擬合結(jié)果為git(i=1,2,…,J),設(shè)定第i種預(yù)測算法的加權(quán)參量是qi,i=1,2,…,J,且權(quán)重值能夠達到歸一化約束標準,則:

    q1+q2+…+qi=1。(1)

    在現(xiàn)實狀況處理中,常存在非負約束準則。從式(1)可知,組合預(yù)測的重點在于給定各部分預(yù)測模塊的權(quán)值,而根據(jù)各種權(quán)重規(guī)則能夠得到差別化的預(yù)測模型,權(quán)值的賦予方式[8]也存在差異,并且能夠?qū)㈩A(yù)測精準程度設(shè)定為度量預(yù)測模型狀況的標準。選取組合預(yù)測的重點在于給定單項預(yù)測算法的加權(quán)參量。設(shè)定針對同一狀況存在不少于2種的預(yù)測方式,設(shè)置如下標定:由式(1)轉(zhuǎn)化為式(2),rt是當前觀測結(jié)果,git為第i種預(yù)測方法下觀測量t的結(jié)果,gt為組合權(quán)重下i種預(yù)測方法的累計值:

    ∑ni=1qi=1;(2)

    gt=∑ni=1qigit。(3)

    本研究的目標為最終獲得組合預(yù)測方案的預(yù)測結(jié)果,ut=rt-gt是組合預(yù)測方案的預(yù)測偏差[9]結(jié)果,則

    ut=rt-gt=∑ni=1qigit。(4)

    其中,i=1,2,…,n;t=1,2,…,N。

    則組合預(yù)測方案的預(yù)測偏差平方值為

    J=∑Ni=1u2t。(5)

    將組合預(yù)測方案的加權(quán)參量設(shè)定為Qn=[q1,q2,…,qn]T,第i類偏差預(yù)測參量是Ui=[ui1,ui2,…,uin]T,偏差預(yù)測陣列是u=[U1,U2,…,Un],式(5)轉(zhuǎn)換為

    J=uTu=QTnU(n)Qn。(6)

    式中的U(n)陣列如下:

    U(n)=U11U12…U1n

    U21U22…U2n

    Un1Un2…Unn。(7)

    在U(n)矩陣中,Uij=Uji,U11,U22…Unn為預(yù)測算法的測算偏差結(jié)果的平方和,U(n)表示各種預(yù)測方式所給出的預(yù)測偏差數(shù)據(jù),又稱預(yù)測偏差數(shù)陣列。取單位矩陣Hn=[1,1,…,1]Tn,權(quán)重參量的約束∑ni=1qi=1轉(zhuǎn)換為HTnQn=1,因而組合預(yù)測能夠轉(zhuǎn)換為非線性規(guī)劃形式,即

    minJ=QTnU(n)Qn;s.t.HTnQn=1

    Qn>0。(8)

    傳統(tǒng)的組合預(yù)測方法僅是基于幾種預(yù)測方式值間的凸型組合,以2種預(yù)測方法的預(yù)測結(jié)果為例,預(yù)測目標的實際結(jié)果g(x)和2預(yù)測結(jié)果g1(x)、g2(x)之間的關(guān)聯(lián)如圖1所示。endprint

    傳統(tǒng)的組合預(yù)測方法存在圖1所示的偏差,為突破其局限性,本研究提出結(jié)合指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[10]、回歸方案、灰色預(yù)測方式下的正向權(quán)重組合模式的市場營銷預(yù)測。

    2 正向權(quán)重組合預(yù)測方法

    2.1 正向權(quán)重組合預(yù)測方法的最優(yōu)權(quán)值確定

    本研究設(shè)置I為目標函數(shù),擬合偏差ut是組合預(yù)測方案的預(yù)測偏差結(jié)果,因而組合預(yù)測的規(guī)劃建模為

    minII=∑Nt=1u2t

    s.t.∑Nn=1qn=1。(9)

    為了獲得權(quán)重系數(shù)qn的結(jié)果,U′i為第i類偏差預(yù)測陣列Ui統(tǒng)計偏差,u′為各參量數(shù)值偏差陣列,u′ij為U(n)陣列各參量的相對偏差,則:

    U′i=[ui1(n),ui2(n),…,uin(n)]T;(10)

    u′=(u1,u2,…,un)T,n=1,2,…,N。(11)

    n×n矩陣U(n)為對稱正定陣列,即為數(shù)據(jù)陣列,如下式:

    u′ij=∑Ni=1q(i)Uj=(uj1,uj2,…,ujn)TQ。(12)

    因而式(9)可轉(zhuǎn)換為

    minII=QTnU(n)Qn

    s.t.uTQ=1。(13)

    帶入拉格朗日算子,得到I值最小結(jié)果的必要標準為

    ddn[QTUQ-2λ(UTQ-1)]=0。(14)

    采用拉格朗日算法獲得算子λ,如下式:

    λ=(QTU-1Q)-1。(15)

    進而獲得最優(yōu)權(quán)值結(jié)果,q0以及最小I值結(jié)果I0見式(16)。

    q0=(QTU-1Q)E-1Q

    I0=(QTU-1Q)-1。(16)

    2.2 正向權(quán)重組合算法預(yù)測建模

    正向權(quán)重組合算法可實現(xiàn)多種情況下的系統(tǒng)結(jié)果預(yù)測,假定選取該方案所預(yù)測的將來真實情況為“1”,且預(yù)測值也是“1”,本研究用X11表示;若真實狀況為“1”,所預(yù)測結(jié)果為“0”,則用X10表示;此外,X00和X01的意義同理。通過對之前多次預(yù)測值的統(tǒng)計,本研究將獲取的P00、P01、P10、P11分別作為X00、X01、X10、X11發(fā)生的概率,前面討論了正向權(quán)重組合預(yù)測方法的數(shù)學模型,在此將其視為數(shù)據(jù)變換裝置,給出真實情況和預(yù)測結(jié)果之間的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(圖2)。

    設(shè)定D信號和D′信號的組合為(D,D′),則

    D:“0”“1”

    X00+X01X10+X11;(17)

    D′:“0”“1”

    X00+X10X01+X11;(18)

    (D,D′):P00P11P10P11

    X00X01X10X11。(19)

    2.3 正向權(quán)重組合預(yù)測算法的精確度分析

    設(shè)定q0和I0與最優(yōu)化模型參量對應(yīng),Q和I與隨機模型參量對應(yīng),Q(J)和I(J)則和J個綜合參量模式對應(yīng),式中的目標解析式I能夠保障模型的精準程度,I0為I的最小結(jié)果。此外,Q(J)=(0,…,0,1,0,…,0)T,則從最優(yōu)結(jié)果的唯一特點可知,若不存在Q(J)=Q0,則必然有I>I0,因此,采用正向權(quán)重組合獲得的偏差平方和結(jié)果最優(yōu),其精準程度遠大于任意一個單獨模型。

    設(shè)定δmax、δmin分別為最大、最小的特征結(jié)果,則最優(yōu)綜合模型的偏差平方和結(jié)果I0滿足式(20)。

    δmin/F≤I0≤δmax/F。(20)

    式中:F為組合的數(shù)學模型數(shù)目,整個數(shù)學模型說明F值越大,則I0變化區(qū)間越小,I0值不小于δmin/F,也不大于δmax/F。

    3 正向權(quán)重組合預(yù)測模型下的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流需求量組合預(yù)測實證探究 針對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流[11]的需求量而言,可選取多個單一預(yù)測方式分別預(yù)測,但每種方式僅是在某個方向而言達到最佳,任意一種預(yù)測方案對農(nóng)產(chǎn)品市場價格預(yù)測所參照的變量有限,則其分析的數(shù)據(jù)也有限。單個模型均存在假定基礎(chǔ),但僅選用單一預(yù)測方式很難全面實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品市場狀態(tài)的預(yù)測[12]。各項預(yù)測方式均包含一些獨有的數(shù)據(jù),若舍棄該類數(shù)據(jù)則資源不能夠被充分應(yīng)用,而組合預(yù)測方法能夠結(jié)合單個預(yù)測方法的優(yōu)點。

    3.1 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的單向預(yù)測方案選擇根據(jù)

    農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流單向預(yù)測方案需要依據(jù)實際信息完成測算,通過農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流獲得農(nóng)產(chǎn)品冷鏈變化模型,由圖3可知,水果與奶類呈持續(xù)增長趨勢,而肉類、蛋類和水產(chǎn)類的作用因子較多,肉類農(nóng)產(chǎn)品在2006—2008年間產(chǎn)量不斷減少,而2008年之后不斷增加;蛋類在2006—2011年間銷量波動,2011年后穩(wěn)定上漲;水產(chǎn)類在2009年前呈下降趨勢,2009—2012年間上升速度較快,2012年后產(chǎn)量發(fā)展穩(wěn)定。但整體而言,和冷鏈關(guān)聯(lián)的商品銷量逐步增長。

    對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的作用因子[13]很多,但從國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展狀態(tài)而言,隨著經(jīng)濟增長速率穩(wěn)定提高,可選用延伸趨向策

    略進行預(yù)測;從國內(nèi)城鎮(zhèn)化的變化模式而言,其前期具有明顯的增長速率,因而本研究選用指數(shù)平滑方案完成預(yù)測;而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案適合物流基礎(chǔ)設(shè)施的銷售預(yù)測。此外,農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流和許多經(jīng)濟標準存在關(guān)聯(lián),本研究選用回歸預(yù)測[14]方案實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的線性關(guān)聯(lián)解析,并且得到未來的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測。在整個銷售模型中,存在很多不穩(wěn)定因子,很難掌握全部信息,因而本研究采用灰色預(yù)測方式完成未知因子的測算。

    3.2 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測方案具體分析

    3.2.1 延伸趨向策略預(yù)測經(jīng)濟增長速率下的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流整體趨向隨時間變換而變化,因而需要搭建曲線預(yù)測模型,但僅采用單獨曲線數(shù)學模型不能夠展現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流狀態(tài),本研究選用多曲線模型建模獲得農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流最小偏差,表1為多曲線數(shù)學模型下的預(yù)測結(jié)果。endprint

    由表1可知,采用二次擬合圖線能夠完成信息的最佳擬合,本研究獲得SPSS的二次曲線數(shù)學模型如表2所示。由于2017年數(shù)據(jù)在本研究時尚未統(tǒng)計出,因此僅給出預(yù)測數(shù)據(jù)。

    3.2.2 指數(shù)平滑方案農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測 本研究設(shè)定的初始結(jié)果采用SPSS給定,農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流組合預(yù)測結(jié)果如表

    3所示。在農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流殘差值DFE=6的基礎(chǔ)下,若S0=502,St=ct-ct-1,St為二次平滑值,St-1為一次平滑值,ct為一次參量,ct-1為二次參量,F(xiàn)t+m為各年度預(yù)測值,則各種農(nóng)產(chǎn)品的預(yù)測結(jié)果如表3、表4所示。

    3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流 國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流和經(jīng)濟發(fā)展水平有緊密的關(guān)聯(lián),本研究選用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建兩者中間的函數(shù)關(guān)聯(lián),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習效率為efficiency=0.02,偏差值為direction=1×e-5,采用的測算獲得網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造為1-30-1,即給定節(jié)點值為1,隱含層次為30,給出節(jié)點結(jié)果為1,最后獲得農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測值(表5)。

    3.2.4 采用回歸方案實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測 表6給出的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測的多元化回歸模型中,本研究將解釋參量融入回歸模型中,獲得和解釋參量關(guān)聯(lián)的因子,帶入解析式完成回歸解析值校驗。表7和表8則分別表示農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流整體方差狀況和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流系數(shù)。

    3.2.5 灰色預(yù)測方式完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流測算 本研究通過2007—2016年的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流預(yù)測,搭建灰度預(yù)測體系,并選取Matlab程序完成測算,各個年度的預(yù)測結(jié)果和實際結(jié)果對比如表9所示。

    3.3 正向權(quán)重組合預(yù)測法預(yù)測農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流

    根據(jù)“2”中給出的權(quán)重測算方法,給各個組合預(yù)測[15]中增加的系數(shù)參量分別是0.068、0.125、0.098、0.189、0.113、0.482,分別將正向權(quán)重組合預(yù)測法、延伸趨向策略、指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測、回歸方案和灰色預(yù)測方式表述為W、W1、W2、W3、W4、W5。W=0.068W1+0.125W2+0.098W3+0.189W4+0.113W5。(22)

    由表10可知,通過正向權(quán)重組合預(yù)測所得的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流結(jié)果與實際結(jié)果接近。正向權(quán)重組合預(yù)測法綜合延伸趨向策略、指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸方案和灰色預(yù)測方式所得的預(yù)測結(jié)果和實際結(jié)果對照,偏差較小。

    4 結(jié)論和推動農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的建議

    4.1 結(jié)論

    對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的作用因子和需要考量的因素很多,本研究選用延伸趨向策略完成農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流產(chǎn)量增長速率的預(yù)測;選用指數(shù)平滑方案并結(jié)合國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流完成銷售預(yù)測;基于環(huán)境狀態(tài)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方案完成銷售預(yù)測。此外,由于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流和許多經(jīng)濟標準存在關(guān)聯(lián),本研究 表9 灰度預(yù)測算法估測農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流億t 采用回歸預(yù)測方案實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的線性關(guān)聯(lián)解析。針對整個銷售模型中存在的很多不穩(wěn)定因子,本研究采用灰色預(yù)測方式完成未知因子的測算。采用單項預(yù)測方案對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的預(yù)測均存在一定偏差。本研究采用正向權(quán)重組合預(yù)測法綜合延伸趨向策略、指數(shù)平滑方案、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、回歸方案和灰色預(yù)測方式賦予權(quán)重,所得的預(yù)測結(jié)果和實際結(jié)果相比,偏差較小,所得的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流與實際結(jié)果對比更為接近。

    4.2 推動農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展的建議建議

    4.2.1 把握農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的生命周期 發(fā)展冷鏈物流商品的品牌意識。商品生命周期主要包含商品從融入市場到商品退出市場的整體過程,傳統(tǒng)的商品銷售模式表現(xiàn)為S狀曲線,并且能夠劃分為4個時期,即帶入時期、生長時期、成熟時期以及衰落時期。針對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的不同時期定制相應(yīng)的營銷攻略,當某個品牌的冷鏈物流商品進入市場,即進入到帶入時期時,由于大眾對冷鏈物流商品缺乏了解,因而很少有顧客買入,處在該時期的生產(chǎn)行業(yè)應(yīng)當增大商品宣傳力度,給消費者全新的認識;進入生長時期后,則應(yīng)提升商品質(zhì)量和新穎性,并且拓展冷鏈物流商品的覆蓋面,適當降低價格吸引客戶;在成熟、衰退時期時,則應(yīng)當考量市場、商品以及銷售組合,推進商品售賣。

    4.2.2 不斷優(yōu)化冷鏈物流技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施 農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流是在供應(yīng)和需求之間的不斷變動中發(fā)展的。在當前冷鏈物流技術(shù)尚未完善的狀態(tài)下,很多農(nóng)產(chǎn)品的冷鏈作業(yè)較難實現(xiàn),使得冷鏈農(nóng)產(chǎn)品的保鮮不到位,并且?guī)泶罅坷速M。因此,下一步需要完善我國冷鏈物流技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施。

    4.2.3 充分應(yīng)用農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流品牌戰(zhàn)略 首先定位農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流品牌的目標消費人群,例如針對老年人的秦巴山營養(yǎng)土雞蛋、針對孕婦的泰和烏雞、針對低端消費人群的常規(guī)冷鏈農(nóng)產(chǎn)品、針對高品質(zhì)生活人群的姜曲海綠色蔬菜;其次針對不同消費者進行農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流定制,逐步將品牌深入到消費者心中,將品牌作為市場營銷的要點,不斷提升其競爭實力,并且轉(zhuǎn)變品牌以及商品在使用者心中的位置。

    4.2.4 培育專業(yè)化的營銷團隊 嚴格把握招聘銷售團隊的關(guān)口,并且不斷增強對于市場營銷人員的職業(yè)化培訓,對銷售群體的出差報表、每日工作總結(jié)需要模式化和制度化,增強整個團隊的凝聚力,充分發(fā)揮個體的營銷特色。組織營銷團隊培訓,激發(fā)每個銷售人員的銷售熱情。此外,銷售經(jīng)理應(yīng)當成為企業(yè)中各個銷售團隊的核心,帶動整個團隊完成銷售業(yè)績。

    4.2.5 搭建恒定的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流供需鏈 恒定的供需鏈對農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流銷售非常重要,和廠家建立密切的合作關(guān)系,并且采用聯(lián)合銷售、個性化商品、數(shù)據(jù)分享以及訓練等方式構(gòu)建銷售渠道同盟。通過與營銷商的合作共同推出增值業(yè)務(wù)、銷售服務(wù)、數(shù)據(jù)分享,實現(xiàn)與經(jīng)銷商之間的互動。

    4.2.6 順應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的價格變化 價格的動態(tài)變化引發(fā)需求的變動,能夠反映需求對價格的敏感度,因而在商品定價時需要從不同季節(jié)和供需角度出發(fā),從彈性的方向制定價值。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的需求價值變動和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈需求之間成反比,和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的替代作用成正比。對供不應(yīng)求的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流,價格在一定區(qū)間內(nèi)上漲,對其需求變化endprint

    作用較小,但價值上漲到一定程度后,則對需求產(chǎn)生很強烈的抑制影響;對于供應(yīng)大于需求的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流,價位降低能夠吸引低端消費者,從而不斷增加銷售額度,而要吸引高端消費者則需要不斷從農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流各個方向進行創(chuàng)新。

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