云服务驱动的顾客偏好销售物流成本优化模型

本文主要探讨了在云计算背景下，如何通过云服务手段优化销售物流成本的问题。研究者提出了一个创新的模型——云服务下基于终端顾客偏好的销售物流计划模型。该模型的核心在于构建一个云销售平台，其中整合了云计算技术的数据挖掘模型，以洞察消费者的购买行为和偏好。 首先，通过数据挖掘技术，平台能实时收集并分析用户在购物过程中的各种数据，如购物历史、搜索记录、反馈评价等，从而识别出价格敏感和时间敏感的两类消费者群体。针对这两类不同的顾客特征，研究者构建了混合整数规划模型，这个模型涵盖了物流资源固定时的顾客购买决策，一般物流运输计划设计，以及根据不同顾客偏好制定的个性化物流运输策略。 在模型中，物流资源的分配、运输路线优化以及库存管理都被纳入考虑，旨在最大化效率，同时最小化成本。通过采用ILOG CPLEX优化软件进行求解，研究发现，与传统的销售物流计划相比，该模型能显著降低总物流成本，降低幅度达到12.8%，同时降低了缺货成本，降低幅度达17.1%。这一结果证明了云服务下基于顾客偏好的销售物流计划对降低企业运营成本具有显著效果。 此外，该研究还强调了顾客偏好在销售物流中的重要性，因为满足不同消费者的需求和期望是提升客户满意度、增强品牌忠诚度的关键。通过精细化的物流服务，企业能够提高客户体验，进而提高市场份额和盈利能力。 这篇论文为企业在数字化转型中有效利用云服务优化销售物流提供了理论依据和实践指导，对于企业在日益竞争激烈的市场环境中降低成本，提高服务质量具有重要的战略意义。