网络销售方面论文范本,与家具网络销售模式统计学相关论文下载
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锁反应,居民或者使用者可以通过口头宣传,介绍的带动下增加顾客.3.时间因素.目前网络营销已经成为消费的一种模式,由淘宝网的销售总会受到时间性的影响和限制,如在2013年淘宝总销售额为350亿元,其中双十一阿里公布的数据显示,淘宝和天猫创下了191亿的销售额,占总销售额的54.57%.据了解,2010年“双十一”全天成交额为19亿元,2013年仅用了13分钟就突破了这个数字,2011年全天成交52亿元,相当于2013年不到40分钟的成交额.
假设其他因素不变,则经济时间序列的变化受许多因素的影响,概括地讲,可以将影响时间序列变化的因素分为四种:长期趋势因素(T),季节变动因素(S),周期变动因素(C),和不规则变动因素(I).我们尝试建立时间序列分解模型,由某家具店商品销售额的2002―2013年的季度数据,采用乘法模型:Y等于T*S*C*I
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Y代表实际销售额,当分解出T,S和C后,剩余部分即为I
季节指数的计算是先用移动平均法剔除长期趋势和周期变动,然后在用按月平均法求出季节指数.
如作散点图,可以看出,本例的销售额Y具有明显的上升趋势,且可以用直线趋势拟合,以时间t作为自变量,以销售额Y作为因变量,可求得如下回归方程见图3.
T等于2736.101+38.94536t
则根据长期趋势方程,即可求得各季节的长期趋势指.将序列TC除以T可以得到周期变动因素C.当时间序列的T,S,C分解出来后,剩余部分即为不规则变动(I等于Y/TSC).
这里主要以季节变动因素作为分析,由此说明了,做好季节销售准备,提前做广告宣传的必要性.
再求出时间序列各因素之后,根据模型进行预测,然而在预测时,一般无法预测不规则变动因素I,则预测模型为^Y等于Tt*St*Ct(根据历史资料我们估计2014年周期变动数在0.98~1.00)
通过时间序列分解法计算求出2014年各个季度的销售额预测值如图4所示:
四、总结
在未来的几年里,家具实体店不会消失,但家具网络销售模式必然因迎合大众的消费习惯而发展,这是市场发展的必然结果.通过以上因素分析,在预测未来家具行业网络销售发展的同时,不仅需要掌握高端的技术,最重要的是需要通过合理的手段或措施维持家具销售过程中所蕴含的成本.比如说为了扩大网络销售,设计有专门的网络销售与售后服务站,或通过合理设计,优化家具的拆装形式,以便于运输等.在家具行业销售模式的转变期,如何才能排除万难,寻找到一个迎合当各方综合需要的模式,还需要不断得探索.
参考文献:
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[3]王琪洁著.季节性监测序列的分析和预报方法研究.中南大学硕士研究生学位论文,2004
[4]余良烁著.GY药业公司销售激励方案设计.中山大学硕士研究生学位论文,2009
[5]范明华.统计方法在旅游数据预测中的应用.内蒙古科技与经济,2004
(作者单位:东北林业大学材料科学与工程学院黑龙江哈尔滨150040)
(责编:吕尚)
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