基于關聯分析模型的茶葉銷售經濟效益優化方法

高慧芳

（朔州師范高等?？茖W校，山西 朔州 036002）

“好茶多在山間”，“云霧”、“高山”是對高品質茶葉所在地理位置的典型描述方式之一，自唐代以來，我國的茶葉生產已逐步形成規模，并在后續逐步向全國推廣。到了元代，人們注意到茶葉的制作工藝，從而產生了一種極具地方特色的“茗茶”[1]。至晚清，我國的制茶工藝已相當成熟，產量位居全球第一，并向全球大規模出口，開啟了茶葉出口繁榮的時代。隨著栽培技術水平的不斷提高，當前全球茶市場已進入“產大于銷”的“長周期”，茶市場已趨飽和。長久以來的供大于求，對茶葉生產制造企業的生存與發展造成了極大地限制[2]。在日趨緊張的市場形勢下，中小茶企業只有通過提升銷售茶葉的品質，建立自己的特色品牌，提升市場競爭力。目前，我國的茶葉單產仍處于較低水平，茶葉產業的發展效率低下，國內的茶葉產區以南方、散戶為主。茶農在茶藝上的專業技術水平較低，中國茶葉的采收以手工為主，目前還沒有實現規?；?、標準化的機械化采收與加工[3]。導致企業生產效率低下，產品的規范化、標準化程度不高，進一步影響茶葉在市場內銷售的品質與聲譽[4]。為解決此方面問題，全面提高茶葉營銷企業的市場銷售能力，本文將在此次研究中，引進關聯分析模型，開展茶葉銷售經濟效益優化方法的設計研究，旨在通過此次設計，全面提高市場內中小企業的銷售量，實現為企業的發展創造更高效益。

1 茶葉銷售相關數據采集與處理

為實現對茶葉銷售經濟效益的優化，設計方法前應先進行茶葉銷售相關數據的采集與處理[5]。在此過程中，需要先對企業的茶葉營銷渠道進行統計，掌握茶葉在生產、加工、處理、包裝、營銷等環節中產生的相關數據，考慮到不同的數據來源渠道不同，為避免數據冗余對研究成果造成影響，將數據采集過程中的總產值時間序列作為參照，進行采集數據的標注與編碼，此過程如下計算公式所示。

公式（1）中：X表示采集數據的標注與編碼；X0(k)表示第k個數據的子序列；X0(N)表示最后一個數據N的子序列。參照上述方式，將數據以時間序列為標準進行排序，為排除數據集中的重復數據、缺失數據影響茶葉營銷決策，按照下述公式，進行采集數據的無量鋼化處理。

公式（2）中：ΔO(k)表示采集數據的無量鋼化處理；XI(k)表示第I個數據對應的子序列。輸出數據統計結果，完成茶葉銷售相關數據采集與處理。

2 基于關聯分析模型的銷售茶葉潛在效用計算

在上述內容的基礎上，引進關聯分析模型，將茶葉作為營銷產品，進行銷售茶葉潛在效用的計算[6]。在此過程中應明確，在任何時點上，消費者的產品需求經濟理論都會呈現出多個目標，表明在資源有限的情況下，多種需求目標中存在著優先結構，這種需求目標優先結構可以使產品銷售結構發生變化，即實現對產品銷售經濟效益的優化[7]。因此，在關聯分析模型中標注不同目標對應的需求時間點，以此為依據，將產品及產品客戶需求放在普通連續體位置，通過此種方式，充分展示需求成熟度發展趨勢。

任何個體消費者的需求成熟度與某一特定產品的地理位置相近，則該產品更有可能滿足顧客當前的需求，進而購買該產品。為使這一觀點適應于隨機效用理論，建立理想點關聯分析模型[8]。在此過程中，設定用戶表示為M，則M對銷售茶葉的需求表示為Q，按照下述公式，可以計算銷售茶葉潛在效用。

公式（3）中：U表示銷售茶葉潛在效用；β表示二進制選擇決策；D表示個人消費者需求成熟度；γ表示客戶需求目標；ε表示隨機效用。按照上述方式，完成基于關聯分析模型的銷售茶葉潛在效用計算。

3 茶葉組合銷售與經濟效益方案優化

完成上述研究后，引進關聯規則，對產品生產與營銷過程中產生的相關數據進行挖掘。通過對關聯規則的數據挖掘，可以使最小支撐和最小置信度的關聯規則得到有效地滿足[9]。為滿足此方面需求，引入交叉營銷系數概念，將交叉營銷的影響進行量化比較，從中選取最佳產品組合營銷方案。在對關聯商品的交叉銷售效果進行量化的過程中，既要對商品的相關性進行綜合考慮，也要單獨考慮產品的單價及毛利率等數據。

在關聯規則的支撐下，無論任何商品，都可以通過下述方式，進行組合銷售或聯合交叉銷售效果系數的計算，計算公式如下。

P=s*c*t*G+U*m （4）

公式（4）中：P表示組合銷售或聯合交叉銷售效果系數；s表示商品種類；c表示關聯商品組合次數；t表示營銷周期；G表示毛利率；U表示；m表示單獨商品數量。當組合銷售或聯合交叉銷售效果系數較高時，說明對應商品的組合銷售具有一定可行性，由此可以證明對應的方式在應用中可以提升銷售過程的經濟效益[10]。通過上述方式，進行組合營銷方案的持續優化，以此實現茶葉組合銷售與經濟效益方案優化，從而完成基于關聯分析模型的優化方法設計。

4 對比實驗

上文從三個方面引進關聯分析模型，開展了茶葉銷售經濟效益優化方法的設計研究，為實現對此方法在實際應用中效果的評估，下述將以某地區大型茶葉銷售企業為例，應用本文設計的方法，對其茶葉銷售經濟效益的優化。

實驗前，與營銷企業負責人進行交涉，通過交涉發現該企業在數月前，投入了大額資金，用于拓展銷售渠道、完善茶葉產品的線上銷售模式。盡管相關工作的實施已經取得了一定的成績，但顯而易見的是，茶葉銷售經濟效益并未能得到顯著性提升。為更加直觀地掌握企業銷售茶葉情況，聯合企業財務部門，進行企業茶葉產品在市場內的總營銷額度統計，統計結果如下圖1所示。

圖1 企業茶葉產品在市場內的總營銷額度統計

從圖1可以看出，隨著企業線上營銷工作的持續化實施，企業茶葉產品在市場內的總營銷額度呈現逐月下降趨勢，在當年的6月份，企業投入資金進行茶葉的線上營銷，線上營銷模式切入后，企業茶葉產品在市場內的總營銷額度呈現出一定的上升趨勢，但銷售總額在持續上升兩個月后，又發生了下滑現象。由此可見，茶葉營銷企業的現有銷售模式根本無法起到提高企業銷售經濟效益的作用。

針對此方面問題，在與銷售部負責人綜合商議后，提出了使用本文設計的方法，進行茶葉銷售經濟效益優化。先進行茶葉銷售相關數據的采集與處理，在此基礎上，引進關聯分析模型，將茶葉作為企業的營銷產品，對銷售產品在經濟市場內的潛在效用進行計算，將計算結果作為參照，進行茶葉銷售的動態度量，從而實現對企業茶葉銷售經濟效益的全面優化。

為滿足實驗結果的對比性，引進基于OMMLP模型的經濟效益優化方法、基于大數據統計技術的經濟效益優化方法，將提出的兩種方法作為傳統方法1與傳統方法2，使用本文方法與傳統方法，進行茶葉銷售經濟效益優化。

對三種方法應用后的茶葉產品營銷數據進行包絡線分析，對茶葉產品營銷過程中的規模效益情況進行計算，計算公式如下。

公式（5）中：Se表示第e種茶葉在營銷過程中的規模效益；n表示第n種產出；i表示第i種投入；j表示第j種收益；γ表示決策單元；y表示營銷過程中的產品組合比例；Sr+表示決策判斷有效性。按照上述方式，進行Se的計算，完成計算后應明確，Se的計算結果不同，所代表第的規模效益情況不同，對Se的取值標準進行分析，相關內容如下表1所示。

表1 取值標準與對應含義

參照上述標準，對三種方法在茶葉銷售經濟效益優化后的效果進行統計，統計結果如下表2所示。

表2 三種方法在茶葉銷售經濟效益優化后的效果

從上述表2所示的實驗結果可以看出，使用本文方法進行茶葉銷售經濟效益優化，優化后對應品種茶葉的Se均＞1，部分品種茶葉在經濟效益優化后，其效益規模Se甚至>2，說明本文方法可以起到提升茶葉銷售經濟效益的綜合作用，且應用效果良好。而使用傳統方法1進行茶葉銷售經濟效益優化，優化后，存在少部分品種茶葉的效益規模Se=1或Se<1的現象，盡管大部分品種茶葉的效益規模Se滿足>1的要求，但顯而易見的是，傳統方法1的優化效果略差于本文方法的優化效果。在此基礎上，對傳統方法2的應用效果進行分析，發現應用該方法進行茶葉銷售經濟效益優化，優化后，存在大部分品種茶葉的效益規模Se<1，只有少部分品種茶葉的效益規模Se>1。綜合上述實驗結果，得到如下所示的實驗結論：相比傳統方法，本文設計的基于關聯分析模型的茶葉銷售經濟效益優化方法應用效果良好，該方法可以有效提高茶葉銷售經濟效益規模，通過此種方式，為營銷企業創造更高的價值。

5 結語

茶葉的發現、發展和繁榮，是中國古代人類追求與大自然和諧共存的智慧與實踐成果。我國現有的茶葉種植區域被劃分成八個主要區域，每一個區域都有獨具地方特色的茶葉品種。提高經濟效益，是每一個企業，包括茶葉企業，都必須關注的問題。近幾年來，隨著旅游產業的蓬勃發展、茶文化觀念的普及，茶企業的經營狀況也有所好轉。在此種大環境下，越來越多的茶葉企業開始使用數學建模理論，對其市場營銷模式進行經濟效益計算，以此種方式，分析企業的市場經濟狀況，從而為企業未來的發展、決策做出規劃、幫助。因此，研究茶葉生產過程中的關聯模型，對茶葉營銷與企業收益具有較為現實的意義。為落實此項工作，本文引進關聯分析模型，通過茶葉銷售相關數據采集與處理、銷售茶葉潛在效用計算、茶葉銷售動態度量與經濟效益方案優化，開展了茶葉銷售經濟效益優化方法的設計研究。旨在通過此次設計，為茶葉營銷、茶文化宣傳予以技術指導與支持。