【正文】 29正文1 緒論團(tuán)購(gòu)，又叫集采，是指一部分有相同購(gòu)買(mǎi)意愿的消費(fèi)者組織起來(lái)，直接向廠商購(gòu)買(mǎi)其產(chǎn)品或服務(wù)，從而達(dá)到降低購(gòu)買(mǎi)成本，使供銷雙方共同達(dá)到利益的最大化。相比后者，團(tuán)購(gòu)可以產(chǎn)生較穩(wěn)定的提前現(xiàn)金流，在利潤(rùn)最大化目標(biāo)的引導(dǎo)下，企業(yè)可以根據(jù)自身制定的價(jià)格來(lái)估計(jì)真正的客流量，從而決策出最優(yōu)的訂貨量。本文立足于企業(yè)，綜合考慮了企業(yè)的定價(jià)和訂貨決策，對(duì)企業(yè)的實(shí)際運(yùn)營(yíng)有較大的指導(dǎo)意義。網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)是指在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上將有類同商品購(gòu)買(mǎi)需求的消費(fèi)者組成一個(gè)整體與廠商談判，由某個(gè)組織或個(gè)人向商品提供者購(gòu)買(mǎi)，以便獲得集團(tuán)消費(fèi)的商品價(jià)格和更好的服務(wù)。這兩個(gè)方面都是忽視了企業(yè)的最終目的是利潤(rùn)最大化。早在1989年Dave就對(duì)時(shí)變需求進(jìn)行了研究和分析。模型中作者假設(shè)庫(kù)存按照固定速率進(jìn)行補(bǔ)充，建立的庫(kù)存模型可以通用于允許缺貨或者不允許缺貨的庫(kù)存系統(tǒng)。Rau和OuYang對(duì)三種線性時(shí)變需求的庫(kù)存系統(tǒng)給出了最優(yōu)策略分析并且給出了簡(jiǎn)單的算法。迄今為止，已有很多的研究者對(duì)這個(gè)基本的Newsboy問(wèn)題進(jìn)行了廣泛的擴(kuò)展性研究。Mostard 等研究了零售商在接到訂單后又發(fā)生大量退貨的情況，作者認(rèn)為這些退貨若未超過(guò)銷售季節(jié)則又可以放到下次銷售。 國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展針對(duì)餐飲業(yè)的產(chǎn)品易腐特性，國(guó)內(nèi)很多學(xué)者做了大量的研究。由于越來(lái)越多的高科技產(chǎn)品具有易逝品的特性，許多相關(guān)研究也層出不窮。楊慧和周晶研究了基于Gallego和Van Ryzin的兩級(jí)價(jià)格策略，構(gòu)建了兩種競(jìng)爭(zhēng)性易逝品降價(jià)時(shí)的點(diǎn)設(shè)定問(wèn)題的Cournot博弈模型，應(yīng)用圖解法求得Cournot均衡點(diǎn)，得出在競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境下先動(dòng)企業(yè)會(huì)推遲降價(jià)時(shí)點(diǎn)而后動(dòng)企業(yè)會(huì)提前降價(jià)的結(jié)論，通過(guò)實(shí)例分析驗(yàn)證了這一結(jié)論，同時(shí)指出了轉(zhuǎn)移概率對(duì)均衡結(jié)果的影響。不同于傳統(tǒng)折扣營(yíng)銷，團(tuán)購(gòu)?fù)迺r(shí)進(jìn)行。3 理論基礎(chǔ) 考慮到銷售風(fēng)險(xiǎn)的訂貨問(wèn)題是經(jīng)典的報(bào)童模型問(wèn)題,該理論是存儲(chǔ)論中最基本和最常用的，學(xué)術(shù)界針對(duì)這個(gè)理論做出了大量的研究，在放松各種變量的基礎(chǔ)上提出了不同的變形應(yīng)用，以適應(yīng)各行各業(yè)的特殊情況。通常需求量r的取值和購(gòu)進(jìn)量n都相當(dāng)大，將r視為連續(xù)變量更便于分析和計(jì)算，這時(shí)概率轉(zhuǎn)化為概率密度函數(shù)，(1)式變成 （2）計(jì)算，令。兩者均是企業(yè)進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)決策的重要依據(jù)，但針對(duì)的重點(diǎn)以及適用條件不同。因此，在長(zhǎng)久經(jīng)營(yíng)的前提下，相比不進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)的商家，網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購(gòu)的商家的賬戶上往往能夠獲得一批穩(wěn)定的可用資金。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在餐飲業(yè)規(guī)范經(jīng)營(yíng)的比率非常少，大多數(shù)店家在采購(gòu)時(shí)往往具有很大的隨意性。暫不考慮企業(yè)對(duì)材料的加工成本計(jì)入購(gòu)入成本。根據(jù)實(shí)際情況，此處設(shè)小于1）8) 企業(yè)提前收款期（由企業(yè)與合作團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站協(xié)商確定，一般在某次營(yíng)銷結(jié)束之后、真正消費(fèi)之前的某個(gè)時(shí)間點(diǎn)） 待求參數(shù)1) 產(chǎn)品價(jià)格2) 單次訂貨量 目標(biāo)參數(shù)1) 單周期收入2) 單周期支出3) 單周期利潤(rùn) 模型建立 收入的確定在一定的定價(jià)策略下，企業(yè)的單周期賬面收入為：根據(jù)前文，企業(yè)提前獲得消費(fèi)款，而資金自有時(shí)間價(jià)值，因此企業(yè)每周期從此獲益為：若材料剩余，留存到下一運(yùn)營(yíng)周期，則可視為等價(jià)收入，此部分為：因此，由上分析可得，企業(yè)收入為： 成本的確定企業(yè)材料購(gòu)買(mǎi)成本為：因缺貨造成的期望損失為：因此，由上分析可得，企業(yè)年成本為： 利潤(rùn)最大化模型綜上，企業(yè)的利潤(rùn)最大化目標(biāo)函數(shù)為： 模型求解 解的存在性證明 在利潤(rùn)函數(shù)中，和都是關(guān)于連續(xù)函數(shù)，因此可以通過(guò)多元微分法求解極值。結(jié)果如下表所示：表32 敏感性分析表120% 220% 320% 420% 520% 620% 720% 820% 920% 1020% 對(duì)利潤(rùn)和做趨勢(shì)圖如下：圖32 敏感性分析圖 敏感性分析由于的取值范圍為[0,1]，所以在本例中取目標(biāo)區(qū)間上的均勻分布的10個(gè)數(shù)作為的變量。另外，雖然分析了資金時(shí)間價(jià)值，但沒(méi)有考慮到利率波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，并且因只考慮單周期模型，沒(méi)有系統(tǒng)的分析支出和其他利潤(rùn)源的時(shí)間價(jià)值。以前也有過(guò)促銷或提前訂購(gòu)的打折等模型對(duì)生產(chǎn)進(jìn)行指導(dǎo)，但沒(méi)有一個(gè)能夠向團(tuán)購(gòu)這樣提供一個(gè)如此穩(wěn)定的資金提前來(lái)源。當(dāng)然，在實(shí)際調(diào)查中也是這樣的，因此，在這一點(diǎn)上，本模型較符合現(xiàn)在以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。另外團(tuán)購(gòu)的廣告效應(yīng)也是不容忽視的，這也是和傳統(tǒng)折扣不同的地方，但此部分屬于市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)內(nèi)容，在此不予展開(kāi)，后人可以在此做些拓展。根據(jù)實(shí)際情況中，團(tuán)購(gòu)企業(yè)往往對(duì)某種或某幾種產(chǎn)品或套餐式搭配進(jìn)行團(tuán)購(gòu)，而不是對(duì)所有的產(chǎn)品都進(jìn)行團(tuán)購(gòu)。但是這種影響并不是一成不變的，因?yàn)樵趯?shí)際操作中當(dāng)面臨過(guò)多需求時(shí)，可以引入替代品進(jìn)行折價(jià)銷售，以避免商譽(yù)損失等。第一章闡述了本文的研究背景，指出未來(lái)團(tuán)購(gòu)必將成為餐飲業(yè)重要的營(yíng)銷方式之一，而目前國(guó)內(nèi)外針對(duì)參與團(tuán)購(gòu)的餐飲業(yè)企業(yè)的研究甚少；第二章對(duì)涉及本文研究?jī)?nèi)容的國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了大體的梳理和概括；第三章對(duì)本文的主要理論背景——報(bào)童模型進(jìn)行了細(xì)致的描述；第四章針對(duì)餐飲企業(yè)現(xiàn)實(shí)運(yùn)作中存在的問(wèn)題，對(duì)本文的主要論述點(diǎn)和創(chuàng)新點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)；第五章為本文核心章節(jié)，本章針對(duì)上文提出的種種問(wèn)題設(shè)定合適的參數(shù)和函數(shù)，對(duì)企業(yè)的定價(jià)及訂貨機(jī)制進(jìn)行了一系列的優(yōu)化分析，并證明了最終解的存在性，而且進(jìn)行了實(shí)例分析。然而實(shí)際庫(kù)存經(jīng)常發(fā)生貶值或者增值的情況。s response to special sales: price discount vs. trade (29).417421.[4]Arjunji RV. 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