Therefore, this study recommends op

Therefore, this study recommends optimal increases in stock availability so as to avail adequate quantities of all
brands and packages to customers and to mitigate all stock outage situations. Reduce order cycle times to the bare
minimum of 1 day (same day) in order to increase stock replenishment speed, reduce delayed deliveries at all costs.
The recommendations may be implemented by paying attention on the behaviour of the study variables on sales.
Future researchers may generate a larger list of predictor and predicted variables through extensive literature review
and interviews with key managers in distribution and logistic functions. They can then model the problem using
structural equation modelling (SEM) techniques such as the use of LISREL models to continuously predict customer
value and make improvements in view of offering the highest value to customers (Henseler, et al.,, 2009). The
LISREL method estimates the unknown coefficients of a set of linear structural questions. It is particularly designed
to accommodate models that include latent variables, measurement errors in dependent and independent variables,
reciprocal causation, simultaneity, and interdependence. These are clear measurement problems in marketing and
business research. Implemented in LISREL 7 program, the method has special cases such as confirmatory factor
analysis, multiple regression analysis, econometric models for time-dependent data, recursive and non-recursive
models for cross-sectional and longitudinal data, and covariance structure models (Henseler, et al., 2009).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังนั้นการศึกษานี้ให้คำแนะนำที่เหมาะสมเพิ่มขึ้นในสินค้าคงคลังเพื่อให้เป็นเพื่อประโยชน์ในปริมาณที่เพียงพอของทุกยี่ห้อ
และแพคเกจให้กับลูกค้าและเพื่อบรรเทาทุกสถานการณ์ดับหุ้น ลดระยะเวลาการทำงานเพื่อที่จะเปลือย
อย่างน้อย 1 วัน (วันเดียวกัน) เพื่อเพิ่มความเร็วในการเติมเต็มสต็อกลดการส่งมอบล่าช้าค่าใช้จ่ายทั้งหมด
แนะนำอาจจะดำเนินการโดยให้ความสนใจกับพฤติกรรมของตัวแปรที่ศึกษาในการขาย
นักวิจัยในอนาคตอาจมีการสร้างรายการที่มีขนาดใหญ่ของการทำนายและคาดการณ์ตัวแปร
ผ่านการทบทวนวรรณกรรมที่กว้างขวางและการสัมภาษณ์กับผู้จัดการสำคัญในการจัดจำหน่ายและฟังก์ชั่นโลจิสติก พวกเขาก็สามารถจำลองปัญหาในการใช้
สมเทคนิค (SEM) การสร้างแบบจำลองโครงสร้างเช่นการใช้รูปแบบของลิสเรลอย่างต่อเนื่องคาดการณ์ของลูกค้ามูลค่า
และทำการปรับปรุงในมุมมองของการเสนอค่าสูงสุดให้กับลูกค้า (henseler, et al., 2009)
วิธีการประเมินค่าสัมประสิทธิ์ลิสเรลที่ไม่รู้จักของชุดคำถามโครงสร้างเชิงเส้น มันถูกออกแบบมาโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
เพื่อรองรับรูปแบบที่มีตัวแปรแฝงข้อผิดพลาดในการวัดตัวแปรตามและอิสระ
สาเหตุเชื่อมโยงซึ่งกันและกันพร้อมกันและการพึ่งพาซึ่งกันและกัน ปัญหาเหล​​่านี้เป็นวัดที่ชัดเจนในด้านการตลาดและการวิจัยทางธุรกิจ
การดำเนินการในลิสเรล 7 โปรแกรมวิธีการที่มีกรณีพิเศษเช่นองค์ประกอบเชิงยืนยัน
การวิเคราะห์การวิเคราะห์การถดถอยหลายแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับข้อมูลที่ขึ้นกับเวลา, ซ้ำและไม่ซ้ำ
รูปแบบสำหรับข้อมูลที่ตัดขวางและตามยาวและรูปแบบโครงสร้างความแปรปรวนร่วม (henseler, et al. 2009)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้น การศึกษานี้แนะเพิ่มสูงสุดในสต๊อคเพื่อประโยชน์ปริมาณที่เพียงพอทั้งหมด
แบรนด์ และแพคเกจ เพื่อลูกค้า และ เพื่อบรรเทาสถานการณ์กระแสหุ้นทั้งหมด ลดรอบเวลาสั่งไปเปลือย
อย่างน้อย 1 วัน (วันเดียว) เพื่อเพิ่มความเร็วในการเติมสินค้าคงคลัง การจัดส่งล่าช้าในต้นทุนทั้งหมดลด
คำแนะนำอาจนำมาใช้ได้ โดยการจ่ายความสนใจในพฤติกรรมของตัวแปรศึกษาการขาย
ในอนาคตนักวิจัยอาจสร้างรายการใหญ่ของจำนวนประตูและคาดการณ์ตัวแปร โดยการทบทวนวรรณกรรมอย่างละเอียด
และสัมภาษณ์กับผู้จัดการหลักในการกระจายสินค้าและโลจิสติกฟังก์ชันได้ พวกเขาสามารถแล้วรุ่นปัญหาใช้
สมการโครงสร้าง (SEM) เทคนิคการใช้โมเดล LISREL เพื่อทำนายลูกค้าอย่างต่อเนื่องเช่นการสร้างแบบจำลอง
มูลค่า และปรับปรุงมุมมองการนำเสนอค่าสูงสุดให้แก่ลูกค้า (Henseler, et al., 2009) ใน
LISREL วิธีประเมินชุดคำถามโครงสร้างเชิงเส้นสัมประสิทธิ์ไม่ทราบ มันถูกออกแบบมาโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
เพื่อรองรับรูปแบบที่มีตัวแปรแฝงอยู่ ผิดขึ้นอยู่กับการวัดและตัวแปรอิสระ,
causation ซึ่งกันและกัน สัมพันธ์ และอิสระเสรี เหล่านี้เป็นปัญหาของวัดชัดเจนในตลาด และ
วิจัยธุรกิจ ดำเนินการในโปรแกรม LISREL 7 วิธีการมีกรณีพิเศษเช่นปัจจัยเสร็จ
วิเคราะห์ หลายวิเคราะห์การถดถอย รุ่น econometric ข้อมูลขึ้นอยู่กับเวลา ซ้ำ และไม่ซ้ำ
รูปแบบสำหรับข้อมูลที่เหลว และระยะยาว และแบบจำลองโครงสร้างความแปรปรวนร่วม (Henseler, et al., 2009)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษาดังนั้นจึงขอแนะนำให้เพิ่มขึ้นได้ดีที่สุดใน ผลิตภัณฑ์ ที่มีในสต็อกเพื่อใช้ประโยชน์จากปริมาณเพียงพอในแพ็คเกจและ
แบรนด์ทั้งหมดให้ลูกค้าและเพื่อช่วยลดปัญหาไฟฟ้าขัดข้องหุ้นทั้งหมด ลดรอบระยะเวลาการสั่งซื้อในการคลอดบุตร
ต่ำสุดของ 1 วัน(วันเดียวกัน)ในการสั่งซื้อเพื่อเพิ่มความเร็วแคชเชียร์หุ้นลดจัดส่งล่าช้าที่ลดค่าใช้จ่ายทั้งหมด
คำแนะนำที่ให้ไว้นี้จะสามารถนำมาปรับใช้โดยการให้ความสำคัญกับพฤติกรรมของตัวแปรการศึกษาที่เกี่ยวกับการขาย นักวิจัย
ในอนาคตอาจสร้างรายการขนาดใหญ่ของตัวทำนายและตัวแปรคาดว่าผ่านการตรวจสอบเอกสารที่หลากหลาย
และ สัมภาษณ์ ผู้จัดการคีย์ในการทำงานและการกระจายการส่งกำลังบำรุง พวกเขาสามารถรุ่นปัญหาโดยใช้แล้ว
สมการโครงสร้างการสร้างแบบจำลอง(ความหมายอย่างไรต่อ)เทคนิคเช่นการใช้ของรุ่น lisrel เพื่อทำนายถึงลูกค้า
มูลค่าและทำการปรับปรุงในมุมมองของจัดให้บริการความคุ้มค่าสูงสุดให้กับลูกค้าอย่างต่อเนื่อง( henseler et al ." 2009 ) วิธีการ
lisrel coefficients ได้ประมาณการไว้ที่ไม่รู้จักของชุดของคำถามเชิงโครงสร้างตามแนวยาว โรงแรมคือการออกแบบ
เพื่อรองรับผู้ใช้บริการแบบที่ว่ารวมถึงตัวแปรแฝงตัวอยู่โดยเฉพาะข้อผิดพลาดในการวัดและเป็นอิสระขึ้นอยู่กับตัวแปร
เชื่องซึ่งกันและกันพร้อมกันและไปเป็นสมมุติฐาน. เหล่านี้คือปัญหาการวัดชัดเจนในการวิจัย
ทางด้านธุรกิจและการตลาด ใช้ใน 7 โครงการ lisrel วิธีที่มีกรณีพิเศษเช่นรับรองปัจจัย
การวิเคราะห์การวิเคราะห์ทางเศรษฐมิติหลายรุ่นสำหรับข้อมูลเวลา - ขึ้นอยู่กับการสอบถามแบบสอบถามซ้ำและไม่มีการสอบถามแบบสอบถามซ้ำ
รุ่นสำหรับข้อมูลแบบตัดขวางตามยาวและรุ่นและโครงสร้าง covariance ( henseler et al . 2009 )