基于关联分析模型的茶叶销售经济效益优化方法

高慧芳

（朔州师范高等专科学校，山西 朔州 036002）

“好茶多在山间”，“云雾”、“高山”是对高品质茶叶所在地理位置的典型描述方式之一，自唐代以来，我国的茶叶生产已逐步形成规模，并在后续逐步向全国推广。到了元代，人们注意到茶叶的制作工艺，从而产生了一种极具地方特色的“茗茶”[1]。至晚清，我国的制茶工艺已相当成熟，产量位居全球第一，并向全球大规模出口，开启了茶叶出口繁荣的时代。随着栽培技术水平的不断提高，当前全球茶市场已进入“产大于销”的“长周期”，茶市场已趋饱和。长久以来的供大于求，对茶叶生产制造企业的生存与发展造成了极大地限制[2]。在日趋紧张的市场形势下，中小茶企业只有通过提升销售茶叶的品质，建立自己的特色品牌，提升市场竞争力。目前，我国的茶叶单产仍处于较低水平，茶叶产业的发展效率低下，国内的茶叶产区以南方、散户为主。茶农在茶艺上的专业技术水平较低，中国茶叶的采收以手工为主，目前还没有实现规模化、标准化的机械化采收与加工[3]。导致企业生产效率低下，产品的规范化、标准化程度不高，进一步影响茶叶在市场内销售的品质与声誉[4]。为解决此方面问题，全面提高茶叶营销企业的市场销售能力，本文将在此次研究中，引进关联分析模型，开展茶叶销售经济效益优化方法的设计研究，旨在通过此次设计，全面提高市场内中小企业的销售量，实现为企业的发展创造更高效益。

1 茶叶销售相关数据采集与处理

为实现对茶叶销售经济效益的优化，设计方法前应先进行茶叶销售相关数据的采集与处理[5]。在此过程中，需要先对企业的茶叶营销渠道进行统计，掌握茶叶在生产、加工、处理、包装、营销等环节中产生的相关数据，考虑到不同的数据来源渠道不同，为避免数据冗余对研究成果造成影响，将数据采集过程中的总产值时间序列作为参照，进行采集数据的标注与编码，此过程如下计算公式所示。

公式（1）中：X表示采集数据的标注与编码；X0(k)表示第k个数据的子序列；X0(N)表示最后一个数据N的子序列。参照上述方式，将数据以时间序列为标准进行排序，为排除数据集中的重复数据、缺失数据影响茶叶营销决策，按照下述公式，进行采集数据的无量钢化处理。

公式（2）中：ΔO(k)表示采集数据的无量钢化处理；XI(k)表示第I个数据对应的子序列。输出数据统计结果，完成茶叶销售相关数据采集与处理。

2 基于关联分析模型的销售茶叶潜在效用计算

在上述内容的基础上，引进关联分析模型，将茶叶作为营销产品，进行销售茶叶潜在效用的计算[6]。在此过程中应明确，在任何时点上，消费者的产品需求经济理论都会呈现出多个目标，表明在资源有限的情况下，多种需求目标中存在着优先结构，这种需求目标优先结构可以使产品销售结构发生变化，即实现对产品销售经济效益的优化[7]。因此，在关联分析模型中标注不同目标对应的需求时间点，以此为依据，将产品及产品客户需求放在普通连续体位置，通过此种方式，充分展示需求成熟度发展趋势。

任何个体消费者的需求成熟度与某一特定产品的地理位置相近，则该产品更有可能满足顾客当前的需求，进而购买该产品。为使这一观点适应于随机效用理论，建立理想点关联分析模型[8]。在此过程中，设定用户表示为M，则M对销售茶叶的需求表示为Q，按照下述公式，可以计算销售茶叶潜在效用。

公式（3）中：U表示销售茶叶潜在效用；β表示二进制选择决策；D表示个人消费者需求成熟度；γ表示客户需求目标；ε表示随机效用。按照上述方式，完成基于关联分析模型的销售茶叶潜在效用计算。

3 茶叶组合销售与经济效益方案优化

完成上述研究后，引进关联规则，对产品生产与营销过程中产生的相关数据进行挖掘。通过对关联规则的数据挖掘，可以使最小支撑和最小置信度的关联规则得到有效地满足[9]。为满足此方面需求，引入交叉营销系数概念，将交叉营销的影响进行量化比较，从中选取最佳产品组合营销方案。在对关联商品的交叉销售效果进行量化的过程中，既要对商品的相关性进行综合考虑，也要单独考虑产品的单价及毛利率等数据。

在关联规则的支撑下，无论任何商品，都可以通过下述方式，进行组合销售或联合交叉销售效果系数的计算，计算公式如下。

P=s*c*t*G+U*m （4）

公式（4）中：P表示组合销售或联合交叉销售效果系数；s表示商品种类；c表示关联商品组合次数；t表示营销周期；G表示毛利率；U表示；m表示单独商品数量。当组合销售或联合交叉销售效果系数较高时，说明对应商品的组合销售具有一定可行性，由此可以证明对应的方式在应用中可以提升销售过程的经济效益[10]。通过上述方式，进行组合营销方案的持续优化，以此实现茶叶组合销售与经济效益方案优化，从而完成基于关联分析模型的优化方法设计。

4 对比实验

上文从三个方面引进关联分析模型，开展了茶叶销售经济效益优化方法的设计研究，为实现对此方法在实际应用中效果的评估，下述将以某地区大型茶叶销售企业为例，应用本文设计的方法，对其茶叶销售经济效益的优化。

实验前，与营销企业负责人进行交涉，通过交涉发现该企业在数月前，投入了大额资金，用于拓展销售渠道、完善茶叶产品的线上销售模式。尽管相关工作的实施已经取得了一定的成绩，但显而易见的是，茶叶销售经济效益并未能得到显著性提升。为更加直观地掌握企业销售茶叶情况，联合企业财务部门，进行企业茶叶产品在市场内的总营销额度统计，统计结果如下图1所示。

图1 企业茶叶产品在市场内的总营销额度统计

从图1可以看出，随着企业线上营销工作的持续化实施，企业茶叶产品在市场内的总营销额度呈现逐月下降趋势，在当年的6月份，企业投入资金进行茶叶的线上营销，线上营销模式切入后，企业茶叶产品在市场内的总营销额度呈现出一定的上升趋势，但销售总额在持续上升两个月后，又发生了下滑现象。由此可见，茶叶营销企业的现有销售模式根本无法起到提高企业销售经济效益的作用。

针对此方面问题，在与销售部负责人综合商议后，提出了使用本文设计的方法，进行茶叶销售经济效益优化。先进行茶叶销售相关数据的采集与处理，在此基础上，引进关联分析模型，将茶叶作为企业的营销产品，对销售产品在经济市场内的潜在效用进行计算，将计算结果作为参照，进行茶叶销售的动态度量，从而实现对企业茶叶销售经济效益的全面优化。

为满足实验结果的对比性，引进基于OMMLP模型的经济效益优化方法、基于大数据统计技术的经济效益优化方法，将提出的两种方法作为传统方法1与传统方法2，使用本文方法与传统方法，进行茶叶销售经济效益优化。

对三种方法应用后的茶叶产品营销数据进行包络线分析，对茶叶产品营销过程中的规模效益情况进行计算，计算公式如下。

公式（5）中：Se表示第e种茶叶在营销过程中的规模效益；n表示第n种产出；i表示第i种投入；j表示第j种收益；γ表示决策单元；y表示营销过程中的产品组合比例；Sr+表示决策判断有效性。按照上述方式，进行Se的计算，完成计算后应明确，Se的计算结果不同，所代表第的规模效益情况不同，对Se的取值标准进行分析，相关内容如下表1所示。

表1 取值标准与对应含义

参照上述标准，对三种方法在茶叶销售经济效益优化后的效果进行统计，统计结果如下表2所示。

表2 三种方法在茶叶销售经济效益优化后的效果

从上述表2所示的实验结果可以看出，使用本文方法进行茶叶销售经济效益优化，优化后对应品种茶叶的Se均＞1，部分品种茶叶在经济效益优化后，其效益规模Se甚至>2，说明本文方法可以起到提升茶叶销售经济效益的综合作用，且应用效果良好。而使用传统方法1进行茶叶销售经济效益优化，优化后，存在少部分品种茶叶的效益规模Se=1或Se<1的现象，尽管大部分品种茶叶的效益规模Se满足>1的要求，但显而易见的是，传统方法1的优化效果略差于本文方法的优化效果。在此基础上，对传统方法2的应用效果进行分析，发现应用该方法进行茶叶销售经济效益优化，优化后，存在大部分品种茶叶的效益规模Se<1，只有少部分品种茶叶的效益规模Se>1。综合上述实验结果，得到如下所示的实验结论：相比传统方法，本文设计的基于关联分析模型的茶叶销售经济效益优化方法应用效果良好，该方法可以有效提高茶叶销售经济效益规模，通过此种方式，为营销企业创造更高的价值。

5 结语

茶叶的发现、发展和繁荣，是中国古代人类追求与大自然和谐共存的智慧与实践成果。我国现有的茶叶种植区域被划分成八个主要区域，每一个区域都有独具地方特色的茶叶品种。提高经济效益，是每一个企业，包括茶叶企业，都必须关注的问题。近几年来，随着旅游产业的蓬勃发展、茶文化观念的普及，茶企业的经营状况也有所好转。在此种大环境下，越来越多的茶叶企业开始使用数学建模理论，对其市场营销模式进行经济效益计算，以此种方式，分析企业的市场经济状况，从而为企业未来的发展、决策做出规划、帮助。因此，研究茶叶生产过程中的关联模型，对茶叶营销与企业收益具有较为现实的意义。为落实此项工作，本文引进关联分析模型，通过茶叶销售相关数据采集与处理、销售茶叶潜在效用计算、茶叶销售动态度量与经济效益方案优化，开展了茶叶销售经济效益优化方法的设计研究。旨在通过此次设计，为茶叶营销、茶文化宣传予以技术指导与支持。