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零售業管理

為了解決家樂福便利購dm的問題，作者張保隆、伍忠賢 這樣論述：

　　大處著眼，小處著手。零售業以顧客為尊、佐以「注意細節」的執行力、「毫不妥協」的毅力，方能成就其品質。 本書特色 ＊本書參考近二百篇英文、博碩士論文，理論架構完整，圖表清晰易 懂。 ＊集合零售業五大行業，清楚分析這些行業的狀況、趨勢和經營方 式。 ＊重要觀念皆有中外公司實際案例解說，讓您輕鬆抓住精髓。 ＊口語白話、並且以生動活潑的說明方式講解內容，易引起閱讀者興 趣。 第一章 零售業快易通第一節 零售業的定義第二節 零售業的重要性第三節 顧客需求分析第四節 零售業分類第二章 零售公司策略管理第一節 零售公司關鍵成功因素第二節 政府對零售業的政策第三節 零售業公司策略趨勢第四節 零售業行銷策

略趨勢第三章 展店策略--兼論物流第一節 展店的策略決策:區域順序--兼論展店速度第二節 展店的戰術決策:地段選擇第三節 展店的戰技決策:A、B、C級店第四節 定位:如何因地制宜第五節 加盟連鎖--以便利商店加盟為例第六節 物流第四章 無店舖零售第一節 無店舖零售快易通第二節 無店舖零售的限制第三節 郵購第四節 電視購物第五節 網路購物第五章 商店吸引力PartⅠ:硬體建設部分第一節 商店形象塑造第二節 旗艦店第三節 打造頂級展示間第四節 店面設計和內部空間規劃第五節 店面經營第六章 商店吸引力PartⅡ:軟性訴求部分第一節 店內氣氛的營造第二節 服務第三節 店員對顧客的服務第四節 商店自動化

:顧客端第五節 付款服務第七章 商品與定價策略第一節 商品力快易通第二節 品類和品項管理第三節 商店品牌第四節 零售公司定價策略導論第五節 零售公司定價策略專論第六節 零售公司存貨管理第八章 供貨公司跟零售公司的關係-兼論零售公司的生產管理第一節 商店採購第二節 供貨公司跟零售公司的關係第三節 通路衝突一:垂直衝突第四節 通路衝突二:水平衝突第五節 從共生到策略聯盟第六節 供貨公司跟零售公司的夥伴關係第九章 促銷策略第一節 DM、刊物和店內溝通第二節 促銷第三節 促銷專論:節慶行銷第四節 忠誠方案:會員卡與聯名卡第十章 零售公司資訊管理第一節 資訊技術在零售業的運用第二節 零售公司的跨公司資訊

共享第三節 存貨管理、結帳的利器:電子標籤第四節 銷售時點系統第十一章 零售業人力資源管理第一節 員工招募第二節 薪資制度第三節 零售人員訓練第四節 零售主管訓練第十二章 零售公司績效評估第一節 零售公司績效衡量第二節 零售業的顧問公司第十三章 便利商店經營第一節 便利商店經營快易通第二節 便利商店的展店趨勢第三節 商品策略快易通--兼論統一超商的商品策略第十四章 超市與3C專賣店經營第一節 超市經營快易通-超市雙雄頂好惠康和松青的競爭策略第二節 3C專賣店經營快易通第十五章 量販店經營第一節 量販店經營快易通第二節 業態一:對抗百貨公司的商場型量販店:以家樂福為例第三節 業態二:對抗同業的郊

區型量販店:以大潤發為例第四節 業態一:對抗超市的都會中心型量販店:以大潤發的北市中崙店為例第五節 店址第六節 商品策略第七節 量販店價格戰--兼論負毛益操作第十六章 百貨公司經營第一節 百貨公司經營快易通第二節 商店策略PartⅠ:專櫃商品第三節 商店策略PartⅡ:商店商品第四節 百貨公司促銷第五節 促銷專論:百貨公司周年慶

家樂福便利購dm進入發燒排行的影片

以機器學習演算法為基礎建構 OMO便利商店營收預測模型之研究

為了解決家樂福便利購dm的問題，作者蔡雅安 這樣論述：

隨著經濟的成長、產業競爭以及疫情後消費型態改變，越來越多無法預測的威脅與競爭對手出其不意的創新方案，讓零售產業之競爭型態朝向多元化、多樣化和創新性。再加上網路購物商業發達，購物選擇多元又便利，迫使連鎖式便利商店面臨朝向數位應用、虛實整合、會員經營及創新複合之通路新業態的商業模式，以便能滿足競爭市場的消費需求。 本研究以線下實體便利商店之門市商圈立地、硬體設施、賣場規劃、貨架商品、相關經營坪效為情境變數並結合 OMO (Online Merge Offline) 線上電商平台之銷售數值，運用多種變數來讓機器學習，使用演算法包括多層感知器 (Multilayer Perceptro

n, MLP) 、隨機森林 (Randow Forest, RF) 、極端梯度提升樹方法(Extreme Gradient Boost, XGB) ，用以建構有效的預測模型，預測今後未來一段時間門市的銷售情況供賣場規劃之參考，以降低賣場硬體設備及裝潢投資成本並提升銷售管理效能。 本研究使用共三種演算方法及蒐集到 40 個變數來進行多店鋪模型預測後，再透由預測評價指標來比較各模型間的準確率，以全部變數的資料採隨機森林 (RF)演算法，得出平均絕對誤差 ( Mean Absolute Error, MAE) 值為 2148.409 及平均絕對百分比誤差 (Mean Absolute Perc

entage Error, MAPE) 值為 0.031 均為最佳值，故隨機森林演算法為最佳預測摸型。透過此模型，可以提供給經營者針對實體門市面臨競爭及數位轉型時，優化管理策略、增加產業競爭力並提升消費者滿意度和服務品質。