execl一个单元格和一列单元格对比的问题,要求是精准

城市物流配送方案优化模型数学建模 城市物流配送方案优化模型数学建模 PAGE / NUMPAGES 城市物流配送方案优化模型数学建模 天津大学数学建模选拔赛 题 目 城市物流配送方案优化设计 摘 要 所谓物流配送就是依照用户的货物(商品)订货要乞降物流配送计划,在物流配送节 点进行储存、分拣、加工和配货等作业后,将配好的货物送交收货人的过程。本文就怎样 设计该城市的配送方案和增设新的配送网点并区分派送范围睁开议论。 第一问中,第一,在设计合理的配送方案时,我们要知道评论一个配送方案的好坏需 考虑哪些指标。依据层次剖析法所得各指标的权重及各要素之间关系可知:合理的配送方 案需要优化货车的调动以及行驶路线。 而后,依据该城市的流配送网络路网信息以及客户地点及需求数据信息,用 EXCEL进 行数据统计并用 matlab 绘制物流信息图, 在图中能够清楚地看出客户地点密集和稀少的区 域。以后,我们运用雷达图切割法将城市分为 20 个兼顾区(以及 100 个二级子地区)。 接着,我们针对一个二级子地区剖析货车行驶的最正确路线。利用聚类剖析和精准重心 法在二级子地区 N1中设置了 7 个卸货点,该目标地区内的用户都将在该地区的卸货点取货。 我们利用图论中的 Floyd 算法和哈密尔顿圈模型求解来回最短路线问题,得悉最短路线为 配送中心 1 2 4 6 7 5 3 配送中心 ,最短行程为 84.4332KM,最短运货用 时为 2.11 小时。 最后,依据用户地点和需货量,计算出货车数目和车次,并给出了此中一种合理的针 对整个城市的货车调动配送方案。 第二问中,我们成立了多韦伯模型,经过非线性 0-1 规划,确立了城市增添的 5 个分 配中心的地点以及各自的分派送范围。配送中心地点结果以下: 配送中心编号 经度 一.问题重述 配送是指在经济合理地区范围内,依据客户要求,对物件进行挑选、加工、包装、 切割、组配等作业,并准时送到指定地址的物流活动,即按用户定货要求,在配送中心 或其余物流结点进行货物装备,并以最合理方式送交用户。 配送是从用户利益出发、 按用户要求进行的一种活动, 所以,在观点上一定明确 “用 户第一”,把用户利益作为设计配送方案时第一要考虑的问题。城市的配送系统不只需 考虑公司自己和用户的利益,也应从民众利益出发,尽量减少交通拥挤和废物排放。这 无疑更增添了配送系统管理的难度, 有效解决该问题对于改良城市出行环境和提升公司 服务水平拥有重要意义。 鉴于以上背景,为某公司设计其配送方案,成立数学模型剖析以下问题: (1)假定该公司在整个城区仅有一个配送中心(107., 26.2)。附件 1 中给出了公司顾客地点和需求数据。附件 2 为配送网络路 网信息。因为顾客需求为均匀量,为战胜需求顶峰车辆不够的状况,实质中往常对每辆 车的装载量进行限制,实质载货量为规定满载量的 70%。司机工作时间为每天 8 小时。 不考虑车辆数目限制,请为公司设计合理的配送方案。 (每件产品规格:长: 27.5CM, 宽: 9CM,厚: 5CM)。配送用车请参照实质货车规格自己选定。 (2)适合增添配送中心数目,能降低配送成本,假定计划增设 5 个配送中心,请为 各配送网点区分派送范围。 二、问题背景和问题剖析 2.1 问题背景 所谓物流配送就是依照用户的货物(商品)订货要乞降物流配送计划,在物流配送 节点(库房、商铺、货物站、物流配送中心等)进行储存、分拣、加工和配货等作业后, 将配好的货物送交收货人的过程, 城市物流配送是指在城市范围内进行的物流配送业务 活动,城市物流配送系统的服务对象归类为:政府、工业、商业、农业、大众客户。城 市物流配送已随客户需求变化从“少品种、大量量、少批次、长周期”向“多品种、小 批量、多批次、短周期”转变。跟着中国城市化进度的进一步加速,不论是从城市经济 发展,仍是从城市空间结构、城市交通运输布局及城市基础设备建设来考虑,每个城市 都面对一个对原有的物流配送系统进行改造、成立新的物流配送系统的问题,这就是城 市物流配送系统优化提出的原由。 2.2 问题剖析 [1] 对于第一问,为了获得最优的配送方案,我们侧重从货车的调动和货车的行走路线 进行

广东第二师范学院番禺附属中学高二英语教案:Unit2 Wor

[版权声明] 本站所有资料由用户提供并上传,若内容存在侵权,请联系邮箱。资料中的图片、字体、音乐等需版权方额外授权,请谨慎使用。网站中党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽)仅限个人学习分享使用,禁止广告使用和商用。

还剩 1 页未读, 点击可继续阅读 >


8月27日,美国第二大零售商、全球第七大零售商Costco(开市客)宣布在中国大陆的首家门店在上海闵行开业了。 这家以会员制著称的全球第二大零售商,在短短几年时间内,用一种“能看懂,但模仿不来”的商业模式,唤起了中国零售业对付费会员制的全部热情。
当其他零售商都在为提升销量、毛利率而疯狂吸引顾客时,这家公司却绞尽脑汁通过少赚钱、降低毛利率来笼络消费者。 通过各式“奇招”让它成为了零售界名副其实的“网红”,并被巴菲特、雷军等名人推崇备至,在国内也不乏拥趸,从盒马鲜生、鲸选店、超级物种,连拼多多也说借鉴它的模式。
今天我们就来说说市值还在不断增长的Costco,作为传统的零售企业为什么能顶住互联网的冲击?有哪些值得传统企业学习的地方?


一、Costco的前世今生
美国在经历上世纪“婴儿潮”时期后,中产阶级成为核心人群,作为美国相对富裕阶层(Costco的典型用户年收入为10万美元),他们的消费偏好带有明显的标签特点: 有限支出追求品质化的商品与服务。
Costco看准了市场动向,于1976年加州圣迭戈成立的Price Club,七年后在华盛顿州西雅图成立的Costco,开启了一条独具特色的会员制仓储量贩零售模式。 Costco主打“量贩店”和“会员店”的业态特点,以推出高性价比商品作为核心运营理念,通过商品折扣让利付费会员,保持店客的高频互动,2015年Costco成为全美第二大零售商。



2018年,Costco营收为1415.76亿美元,同比2017财年的1290.25亿美元增长了9.73%。 其中,商品销售营收为1384.34亿美元,占总体营收97.78%,会员费营收为31.42亿美元,占总体营收2.22%; 净利润为31.34亿美元,同比增长16.98%。


二、Costco与众不同的运营
1.价格便宜,性价比高

Costco以便宜著称,所有商品的毛利率不超过14%,一旦超过了这条标准线就需要向CEO汇报,并经由董事会批准。从知名品牌的母婴产品、非处方药、肉类,到汽车、家庭旅行等特殊性产品服务,Costco都能提供不同力度的折扣优惠。

2.品类“少”,覆盖面广


Costco的产品品类“少”,门店平均保持3800个活跃SKU,而美国同等规模的超市则平均保有5万个。每一种类目可选品牌并不多,但品质皆为上乘,且品牌覆盖比沃尔玛更宽,真正解决了美国家庭基本所需。久而久之消费者便产生了“决策放权”的习惯。

Costco的门店设计难免会让不了解仓储量贩店的顾客感到惊奇,与其说是门店,不如称之为仓库。平均3-5米的货架、宽敞的走道,让消费者能够快速切换类目;而大包装也是一项特色,比成人还大的毛绒熊、超大桶装的奶油、72磅车轮奶酪……Costco一直在刷新顾客对商品尺寸想象的界限。


4.会员制度与特色服务
Costco是纯会员制零售公司,东西只卖给会员,还为会员提供精选一站式购买服务,比如,除了电子产品有退换货期限外,其他商品没有退货期限,也不需要退货理由,只要会员卡有消费记录,就可以退掉。
店铺都可以无限试吃,在里边吃到饱都可以,常年提供低价引流商品,类似宜家的冰激凌。 其实Costco不仅仅是一家大型商超那么简单,很多分店会有修轮胎、药店、洗照片、加油站等生活服务,油价还比市区便宜,另外Costco还是全美最大的汽车经销商,卖车就像卖水一样,关键是还比较便宜。


三、Costco本质是会员服务
商超企业的盈利能力分析,可以替换成: 毛利率(净利率)*存货周转率。 如果企业追求的是薄利多销(大多数超市的选择),那毛利率定的低的同时,就要追求高的存货周转率,这是线下零售的本质。
超市的存货是什么? 就是向品牌商进的那些商品。 如果设想一下,同样一批货,一周卖完跟半年卖完相比,前者相当于让超市扮演了一个中转站角色,进来的货马上就能出; 而后者相当于一个展示台或仓库。 那肯定是前者更赚钱,这也正是Costco的精髓。
传统零售商卖商品都是要赚差价的,差价是公司的收入,然后覆盖掉人工,房租,水电煤支出等,剩下的就是利润。 过去几十年的趋势就是规模化零售,代表人物就是沃尔玛。 但是,沃尔玛就算差价再低,还是要赚钱的。
而Costco依靠会员费赚钱,卖商品的差价可以非常低,甚至部分商品以亏损的状态出售。 从最初的商业模式上,Costco就做到了降维攻击,以一种远远优于传统零售商的模式出现。
当所有人都想着怎么赚差价时,Costco内部规定任何商品的毛利率都不能超过15%。 通过主动降价,牢牢掌握了用户忠诚度,然后通过会员费的量价齐升来赚钱。 最终Costco的单店收入很高,在1.7亿美元左右。 而他的竞争对手沃尔玛单店收入是4300万。 同样的道理,低毛利+会员费模式,让Costco就算卖得便宜,也能赚钱。
四、数字化经营提高运营效率
Costco模式的核心在于两点,其一是我们上面提到的付费会员制,其二则在于商品管理,两者缺一不可。付费会员的前提,是高性价比、品类丰富、以及独家的商品供给能力; 而保证商品高性价比供给,在供应链上游的议价能力和渠道把控力,则来自于被锁定的海量付费用户群体贡献的销量数据。
这是一个先有鸡还是先有蛋的问题,与常规流量变现逻辑不同的是Costco门槛前置。 门槛是百亿级的资金投入和及其准确的选品能力,最终实现了让消费者消费更多,并将成本保持在极低水平。
从某种意义上来说,Costco靠会员赚钱的商业模式很多企业都能看懂,但模仿不来的是数字化的高效经营策略,比如: 基于会员画像实现精准营销、强大的爆款商品管理体系以及供应链的高效运营。
1.基于会员画像实现精准营销
Costco会员制是最能代表Costco商业模式价值的一项资产,通过定位于美国最广泛的中产阶级,一方面,提供服务更加聚焦,另一方面,预付费机制除了为经营活动提供持续且稳定的现金流外,在心理学上,还会形成“自助餐效应”,有效提升用户购买活跃度。
但会员制的成功与否,会员数并不具备实际意义,核心是续费率和复购率。 而Costco提高续费率和复购率是依据清晰的用户画像,提供差异化的商品、服务,解决功能型问题,比如通过大量销售数据可以获悉用户的真实需求。
例如: Data Analytics为零售企业制作的 “客户消费特征分析”
通过目标用户的过往消费数据,形成用户人群的年龄、职业、喜好等画像分析,从而在商品层面以及运营层面做出更好的策略,提供个性化、多元化的服务; 另一方面掌握更多的数据以后,可以有选择性地借助平台开展个性推荐以及精准营销。
2.强大的爆款商品管理体系
Costco在商品管理上采取的策略,是坚持用远低于竞争者的严选SKU和头部商品精准填补顾客的主要需求。 SKU基本维持在3700,不超过4000, 主要选择中高端品牌。
每种SKU都经过“买手”团队亲自挑选、测试、评价、调研,再进行集中议价,保证每一个SKU成为“高频”和“爆款”。 最终,经过多轮过滤的SKU,降低了用户选择成本,也提升了用户体验,实现了海量进货、海量出货。
例如: Data Analytics为零售企业制作的“库存观察”
Costco单店销量大,超低SKU,单SKU的进货量非常大,在降低采购成本的同时,对整条供应链拥有绝对控制权。 有时,Costco还会买断某个品牌的供应商,成为独家入口。 Costco的运营策略为其带来了高坪效、快库存周转和议价能力,进而增加了超市的可让利空间。
店仓一体化的设计节省了仓配中的冗余环节,使商品直接触达顾客; 大包装的商品摆放在特制的巨型“货架”上,既减少了中间存放和二次运输的费用,又能够靠量贩优惠引导会员大批量购买,减少库存时间和资金占用。 而这种门店和货架设计理念,主要是为了和供应链结构运营战略相匹配。
Costco还投资开发数字化技术,赋能供应链体系与店仓运营流程,解放了大批人力,降低流通环节的损耗和其他成本,进一步为价格竞争力加码。 此外,物流中转仓库也会随时跟进门店的扩张,保证1/30的仓-店比例以满足存货的及时供应。
例如: Data Analytics为零售企业制作的“实时预警”
据公司最近公告显示,Costco门店的周均坪效约270美元,存货周转天数为30.5天,而沃尔玛的周均坪效约235美元,存货周转天数为45天。 Costco商品的周转天数是31天,对于销售吃喝用的零售商来说,已经是非常高的效率了: 海量采购冠军商品,并低价销售,极大加快了商品周转。 因此,Costco在向供应商付款前早就已经收回了所有商品款项。

总的来说Costco表象不是高性价比、甚至是卖的便宜,而应是背后的高效的管理能力(对库存、运营等)、严格的选品与品控,以及贴心的服务。 这也是为什么在互联网冲击下,Costco依然能够持续增长的动能所在。
对传统的零售企业来说,判断零售的效率是“定倍率”,中国今天的平均定倍率是4倍,从全球范围来看,都是特别高。 所以今天要想思考真正的零售问题,就要思考如何从产品设计一直到消费者这一段,不断减掉中间,才能真正提高零售的效率,而DataHunter就能帮到你了。
Data Analytics是一个轻量级业务数据可视化平台,可一键快速接入企业本地和云端内外部Execl/CSV等数据文件,无需编程仅需简单的拖拽即可制作酷炫的数据可视化看板,用直观的数据帮你做好零售的经营管理。
例如: Data Analytics为零售企业制作的 “实时库存监测”
本文中所有图表都是借助Data Analytics软件免费版做出来的。 想尝试自己做图,点击“阅读原文”即可学习如何制作,记得先注册哦~
使用Data Analytics数据可视化软件制作,原数据已做脱敏处理第 261篇 数据分析展示就用DataHunter

【1】《Costco、名创优品、喜茶的连锁生意经》长江商学院案例中心

【2】《刘润:Costco为什么有巨大的勇气不赚产品一分钱?》 刘润 笔记侠

【3】《小米、网易、拼多多,中国公司为啥都爱“蹭”Costco?》 keykey7 一千二百字

【4】《拼多多偶像Costco上海开店,我们抢先看了看什么叫真便宜》 韩璐 21世纪商业评论

DataHunter 是一家专业的数据分析和商业智能服务提供商,注册于2014年。团队核心成员来自IBM、Oracle、SAP等知名公司,深耕大数据分析领域,具有十余年丰富的企业服务经验。

DataHunter 旗下核心产品智能数据分析平台Data Analytics、数据大屏设计配置工具Data MAX已在业内形成自己的独特优势,并在各行业积累了众多标杆客户和成功案例。


成立以来,DataHunter就致力于为客户提供实时、高效、智能的数据分析展示解决方案,帮助企业查看分析数据并改进业务,成为最值得信赖的数据业务公司。

8年极速登榜世界500强,小米是如何做到的?

世界最会赚钱的书店之一“茑屋书店“:数据驱动是秘密武器

企业如何利用数据分析提高营销推广ROI | 推荐收藏

私域流量火爆的背后,企业该如何搭建属于自己的私域流量

600万销量优衣库KAWS联名UT,藏着哪些数字化的经营之道

特别声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布,本平台仅提供信息存储服务。

我要回帖

更多关于 一个单元格和一列比较 的文章

 

随机推荐