[发明专利]基于即时互动吃播模式的食品订货决策方法及系统

说明书

本发明公开了基于即时互动吃播模式的食品订货决策方法，使用matlab进行基于熵权法的topsis，进行以销售量为因变量且主播的PI、PF、APP、AC、AS为自变量的综合排序；然后使用spss进行pls回归，在获取了回归方程的辅助下，建立网红食品的订货决策模型，进而计算得到订货决策量。根据该订货决策量，主播或销售方在制定订货决策时，应留心其带货短板，即观察PI、PF、APP、AC、AS中最差的标志量(带货量)，预测其带货量，在此基础上找到相应的订货量，以便降低滞销发生率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别是一种基于即时互动吃播模式的食品订货决策方法。

背景技术

当移动互联网中吃播带货、自媒体电商、网红食品等成为社交行业热点关键词，中国社交营销环境、营销思维、即时互动价值等名词被重新定义。在互联网电商直播爆火的时代，众多优秀网络主播引领互联网即时互动内容创新和突破，通过即时互动销售开拓创新销售渠道帮助品牌高效触及目标消费者，能有效缩短商业品牌营销链。快速发展的互联网即时互动吃播行业见证着吃播主播与网红食品的碰撞，实现网红食品销量增加、吃播主播直播带货盈利额稳定上涨，确保双方实现共赢是现实存在的重要问题。通过对现有研究进行梳理，发现订货决策鲜少被纳入到网红食品的营销中开展研究，尤其对即时互动式的网络大平台环境下各吃播主播的网红食品具体订货量关注较少。

面对互联网直播业务拓展速度上升与内容产出稳定性下降，以及行业竞争加剧等种种压力下。效率是所有电商模式生存的根本，网红直播带货是四方共赢的模式，具备效率和长期性，其特点就是高性价比和高销售量。与普遍认知不同，直播电商是比纯流量交易更复杂的业态，在为客体谋求更高的商品性价比时，同时也要为适应即时互动式的零售商主体创造更恰如其分的订货决策。但是，吃主播或销售方无法对切合实际的订货量进行准确预判，以至于在受到观众需求量存在着不确定性的影响，将导致主播或销售方实际订货量远远大于观众需求量，势必造成库存积压。

发明内容

本发明的发明目的是，针对上述问题，提供一种基于即时互动吃播模式的食品订货决策方法，建立网红食品的订货决策模型，进而计算得到订货决策量。

为达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：

基于即时互动吃播模式的食品订货决策方法，包括以下内容：

S1、基于熵权法Topsis模型对各主播的一定天数N增粉量PI、发布频率PF、平均点赞APP、平均评论AC、平均分享AS进行综合排序，确定各PI、PF、APP、AC、AS数值的层次范围；

S2、将整理后的PI、PF、APP、AC、AS作为自变量，主播的销售量为因变量代入pls模型中进行回归处理，得出销售量与PI、PF、APP、AC、AS的回归方程；其中，销售量的回归方程取，销售量＝0.090*PI+0.565*PF+0.210*APP+0.644*AC+0.462*AS。

S3、构建食品订货决策整数规划模型，如下

进而，求出各PI、PF、APP、AC、AS范围内的主播带货量作为订货决策量。

由于采用上述技术方案，本发明具有以下有益效果：

本发明使用matlab进行基于熵权法的topsis，进行以销售量为因变量且主播的PI、PF、APP、AC、AS为自变量的综合排序；然后使用spss进行pls回归，在获取了回归方程的辅助下，建立网红食品的订货决策模型，进而计算得到订货决策量。根据该订货决策量，主播或销售方在制定订货决策时，应留心其带货短板，即观察PI、PF、APP、AC、AS中最差的标志量(带货量)，预测其带货量，在此基础上找到相应的订货量，以便降低滞销发生率。

附图说明

图1是本发明的决策方法流程图。