第十八章 市场营销管理中的模型和定量研究方法课件.pptx

第十八章市场营销管理中的模型和定量研究方法1课程概览市场营销学第一篇认识营销管理第二篇分析营销机会第三篇制定营销战略第四篇设计营销策略第五篇展望营销趋势2第16章 营销延伸与拓展第17章 数字营销新发展第18章 市场营销管理中的模型和定量研究方法课程概览市场营销学第一篇认识营销管理第二篇分析营销机会第三篇制定营销战略第四篇设计营销策略第五篇展望营销趋势第16章 营销延伸与拓展第17章 数字营销新发展第18章 市场营销管理中的模型和定量研究方法3目 录目录 思考与案例4市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.105市场营销收益模型18.1121212(,.,)=( ,.,)(,.,)mtsPp ppXx xxYy yyip营销组合向量， 为营销变量， 1,2,.,im确定的状态向量， 为确定的状态变量，jx1,2,.,jtky不确定的状态向量， 为不确定的状态变量，1,2,.,ks121t12= (p ,p ,.,p , ,.,.,)( , ),msfx xx y yyf P X Y设6 市场营销收益模型18.1使 最大是一个企业最主要的任务，但 是要受到一定约束或限制的。如政府对价格的浮动限制，价格受生产规模等限制，从而产量也是一个有约束的变量，不妨设它们的约束条件为：12,.,mp pp112(,.,)0mgp pp212312( ,.,)0(,.,)0tsgx xxgy yy12(,)f p p12(,)=0g p p12,p p,X Y为方便起见，下面仅考虑两个变量 ，且 均为常数，则可以得到下面的模型：71.1市场营销收益模型利用微分学中的拉格朗日数乘法，有 （18-1）从而得1212= (,)(,)U f p pg p p111=0Ufgp222=0Ufgp12=g(,)0Up p式中：12(,)iif p pfp12(,)iig p pgp1 2i， 市场营销收益模型18.18从中解出p1和p2，能使它们成为极大值的条件应满足g1dp1+g2dp2 = 0dp1、dp2同时满足2211ddijijijfpp 0。而其一阶条件为 市场营销收益模型18.110 = CQ + FC + MC利用利润方程和销售方程的模型18.1，。 = RC(18-4)而R = P Q (18-5)得又C = VC + FC + MC(18-7)（18-6）P= PKVC表示变动成本，FC表示固定成本，MC表示营销成本，C表示每单位销量的成本。为此设R为产品收入，C为生产成本，Q为销量，P为标价，K为佣金和各种折扣。11，。则由以上几式可得 = RC= PQ(CQ + FC + MC )= (PKC)QFCMC(18-8)我们称(PKC)为单位贡献毛利，而(PKC)Q则称为总贡献毛利。式(18-8)就称为利润方程式。Q = f(x1，x2，xn，y1，y2，ym)Y =(y1，y2，ym)主要包括生活费用指数、打算进入市场的规模、目标顾客的收入等在市场中，销量Q会受到许多因素的影响：这些因素中有些是企业可控的，不妨设它们是x1，x2，xn而将那些不可控的因素记为y1，y2，yn，利用利润方程和销售方程的模型18.112，。假定某企业对Y的估计是一定水平(即常量)Q = f(x1，x2，x n /Y)将企业的可控因素视为P(价格)、C (单位变动成本)、K(折扣)和MC(营销成本)Q = f(P，C，K，MC /Y) 或 Q = f(P，C，K，MC) (18-9)或 Q = f(X/Y)MC又可以分为广告费用A、推销费用S、销售队伍的激励费用D和市场调研费用R等 Q = f(P，C，K，A，S，D，R ) (18-10) 式(18-9)和式(18-10)就称为销售方程式利用利润方程和销售方程的模型18.11314销售反应函数18.1指在特定时期内，其他市场营销组合因素不变，只有一个因素在各种可能水平下变化时所引起的销量的改变。企业可用销售反应函数来解释销量和市场营销组合因素间的关系。销售反应函数曲线统计法实验法判断法几种可能的销售反应函数曲线15一般在估计销售反应函数时，常用以下几种方法： 统计法 实验法 判断法在估计销售反应函数时，需注意以下几个问题：(1) 销售反应函数是在假设除此变量外其他因素不变的前提下给出的。(2) 销售反应函数进一步还假设企业在支付市场营销费用时，企业效率应保持在一定水平之内，否则，销售反应函数应有相应变动。销售反应函数18.116营销组合的最优化18.1Q = (A，S，R)M = f(A，S，R)，A，S，R)= f(A，S，R)若其反应函数表达式为得X = 1 600，又因为 ，且X 0，所以，X = 1 600是唯一的极值点，即企业每月应花费1 600元用于促销。322220d XXdX 120.8X一企业的产品价格为100元/件，固定成本为6 000元。由市场测试，知道价格与促销间并无关联，且销售反应函数为 ，求每月最佳促销预算X。营销组合的最优化18.1解：由利润方程式知1718R. Dorfman 和P. Q. Steiner 的营销组合最优化理论18.1(18-11)(18-12)设营销组合的需求函数和成本函数分别为短期利润函数为销售、成本和利润取决于营销的投入和组合。要使其最佳，必有使其价格最佳，则对于求最佳广告费用、最佳分销费用等均可用同样的方法得出。目 录目录 思考与案例19市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10影响消费者购买行为的主要因素 18.2文化因素社会阶层特点：同一社会阶层的人，行为较相似；不同阶层的人所处的社会地位也不同；人是可变化的，即其所处的社会阶层可以改变，因为一个人所处的阶层是由职业、收入、所受教育和价值观等多种变量约束。其他因素消费者购买行为同时还受到所处社会中各种群体、家庭、社会角色等许多社会因素的影响。社会因素个人因素和心理因素 20消费者购买决策过程18.2引起需要不是立刻就可以得到满足的，消费者需要有某些信息来源，通常包括个人来源、商业来源、公共来源、经验来源等方面引起需要引起需要收集信息评价方案买后行为确定购买收集信息对消费者的评价将会涵盖产品属性、属性权重、品牌信念、效用函数和评价模型等方面消费者的买后满意感S是其产品期望E、可察觉性能P和实际效用W的函数，即S = f(E，P，W)。品牌学习模型过去的品牌购买对于将来的品牌偏好显然起着强化作用。这种强化作用可用库恩(Alfred A. Kuehn)的品牌学习模型来表明21品牌选择模型18.2某消费者对其中意冰箱品牌的评价 设某消费者打算购买一台冰箱，经过信息找寻过程，对其中意的品牌分别做如下表的评价。 期望值模型 理想品牌模型 其他数据模型221ijknjkikiAW BAjk代表顾客k对品牌j的态度分值；Wik代表顾客k主观上给予属性i的权重；Bijk代表k对于品牌j所具有的属性i的信念；n代表属性个数。理想品牌模型niikijkikjkIBWD1Djk是消费者k对品牌j的不满意程度；Iik是消费者k对属性i的理想水平。 期望值模型其他模型赫尼特模型库恩模型利廉模型鲁斯模型品牌选择模型18.223目 录目录 思考与案例24市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10新产品开发风险的客观性18.3，。在新产品开发的过程中，风险是不可避免的，因此在其开发的过程中就不得不对风险进行度量。度量各种方案风险的指标有多种，这里仅介绍用“熵”来度量风险指标的方法。下表所示是就某一决策中各种方案的数据。25，。 Ai为第i个行动方案；Pij为第i个行动方案对应第j个客观状态出现的概率。设H(Ai)为第i个行动方案的熵，则H(Ai)可由下式确定：njnjPijijijijiPPPAH11lglg)(18-13)H(A1)= H(A2)121211jjnnPPjjjjPP这样我们得出，方案A1和A2所冒的风险相同，即新产品开发风险的客观性18.3 进一步对上式展开讨论，有（1）若有A1和A2两个方案，则对应的状态概率应满足等式26，。表18-3 各行动方案的熵从表18-3中看出，尽管三个方案的熵相同，却又有着明显的差异。新产品开发风险的客观性18.3(2) 若A1的收益为 ，则表明无论出现何种状态 ，它所获得的收益都相同，这样A1的风险为0，但H(A1)未必为0，表18-3中的A3就是如此。 (3)因为0 1，所以 0，H(Ai)0。 越接近1，熵就越小。同时，Pij越接近1或0，就显示客观状态越趋于稳定njPijijP110njPijijP10lgnjPijijP127表18-4 客观状态表 风险是客观状态的不唯一性和收益变化共同作用的结果。这样，我们很容易得出：客观状态越不稳定及收益的变化范围越大，或收益与期望值的偏离程度越高，方案的风险也就越大 在此，收益和期望的偏离程度可以用 来 表示，而将Pij作为客观状态的影响权数，这样就有 ，则就可以体现出客观状态下收益和期望值的偏离程度，也就代表方案所冒风险的大小。将 用 表示。更进一步，考虑到运算上的方便，用 来代表，称其为期望标准差，又可简记为ED(Ai)。期望值和期望标准差究竟应该先考虑哪一个，从理论上讲，将两项指标综合考虑较稳妥。新产品开发风险的客观性18.328新产品开发中的风险决策18.3，。1 1 2 1 2 ()ijiiijijniijijjafAimPg AjnE Aa P， ， ，2() ()iijiED AEaE A新产品开发中的风险决策基本步骤 基本数学模型的结构为选出期望值达到最大和期望标准差达到最小的方案iiKKDiiKKEAEDAEDAAAEAEAA)(max)()(max)(21如果 ，则 中所有方案均为最优方案12EDAAA A如果 ,将A1和A2两方案进行比较A 111111222222minmax()EDEADAAA AAED AED AAA AAE AE A，且 （ ）（ ），且（ ）利用上面两式，从两个方案中任取其一为基准方案29新产品开发中的层次分析法18.3，。1. 建立层次结构模型在分析问题的组成元素及其相互关系的基础上，将这些元素按属性分组，并确定所属层次，同一层次的元素对下一层次的某些元素起支配作用，同时又受上层元素的支配。总之，分层以便于比较为准。2. 构造判断矩阵根据企业环境对系统的要求，比较同层次各元素之间的相对重要性。实质上是将人的判断思维数学化。3. 确定优先顺序根据判断矩阵，计算对于上一层某元素来说，本层与之有联系的元素的重要性次序的权值。最后，权值最大的产品是最优先入选的产品。AkB1 B2 BnB1 b11 b12 b1nB2 b21 b22 b2n. . . . . . . . . .Bn bn1 bn2 bnn 30，。设某企业将对某产品的元素A进行重点评价，其评价层次分析框图如图所示。新产品开发中的层次分析法18.331，。AB1B2B3B4相对权重B112410.3636B21/211/20.1819B31/41/211/40.0909B412410.3636对于Bi来说，其下层元素Cj(i = 1，2，3，4；j = 1，2，8)如表所示。对Bi来说B1B2B3B4评价指标C1C2C3C4C5C6C7C8相对权重0.50.50.70.30.60.40.60.4产品重点评价A来说，B1，B2，B3，B4的比较如表所示。AB判断矩阵 BC表新产品开发中的层次分析法18.332，C1D1D2D3D4D5相对权重D1134360.5033D21/314/3120.1678D31/43/413/43/20.0773D41/314/3120.1678D51/61/22/31/210.0838C1D判断矩阵C2D1 D2D3D4D5相对权重D111/225/23/20.2190D2214530.4380D31/21/415/43/40.1095D42/51/54/513/50.0876D52/31/34/35/310.1459C2D判断矩阵新产品开发中的层次分析法18.3C3D1D2D3D4D5相对权重D115/221/230.2362D22/514/51/56/50.0945D31/25/411/43/20.1185D4254160.4725D51/35/62/31/610.0787C4D1 D2D3D4D5相对权重D113/61/61/32/30.1111D2211/32/34/30.2222D3631240.6667D433/21/2120.3333D53/23/41/41/210.1667C5D1 D2D3D4D5相对权重D1115/3220.1598D2115/3220.1598D33/53/516/56/50.0959D41/225/6110.1054D5335660.4791C6D1 D2D3D4D5相对权重D1126330.4286D21/2133/23/20.2143D31/61/311/21/20.0714D41/32/32110.1429D51/32/32110.1428C4D判断矩阵C5D判断矩阵C3D判断矩阵C6D判断矩阵C7D1 D2D3D4D5相对权重D1111/41/21/20.1000D2111/41/21/20.1000D3441220.4000D4221/2110.2000D5221/2110.2000C8D1 D2D3D4D5相对权重D115/23/221/20.2190D22/513/54/51/50.0876D32/35/314/31/30.1460D41/25/43/411/40.1095D5253410.4399C7D判断矩阵C8D判断矩阵产品D1 =0.2454 产品D2 = 0.1857产品D3 = 0.2071产品D4 = 0.1953产品D5 = 0.199533目 录目录 思考与案例34市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10西蒙模型18.4西蒙模型 关于品牌生命周期相关联的价格弹性动态模型qit表示t时品牌i的销售量，Cit为t时品牌i与市场上所有其他品牌的价格差异效应(即交叉弹性效应)，Bit为t时品牌i的纯粹价格效应，Ait为非价格因素对t时品牌i的遗留和废弃效应4.1 西蒙模型，qit = Ait + Bit + CitAI= a1 + a2qi,t-1(1a3)ttAII=(a1 + a2qi,t-1 )(1a3)tt价格弹性动态模型Ait 的两种表达形式式中， 表示产品导入时间；AI表明了不因废弃而导致的对品牌的需求潜量，而第2个AII反映的是出现废弃时的情形。2341123435，。1212211)(: )()(: )(tititititqPcShcCCPcShcCCititititPPPPnijjititjtitmPmP11njtitqq11,12)x(Shxxee西蒙模型18.4Bit反映了销售量与纯粹价格水平的关系 Bit = bPit 。这里，b 0，Pit为t时品牌i的价格。Cit反映了品牌 i 与市场上所有其他品牌的价格差异对品牌 i 销售的影响 西蒙模型 - 应用举例18.4。西蒙模型 运用这一模型对清洁剂、药品等产品的生命周期和价格弹性之间的关系进行表述结果显示：导入期价格弹性大于成长期价格弹性的情况为95%成长期价格弹性大于成熟期价格弹性的情况为71%成熟期价格弹性小于衰退期价格弹性的情况占100%为了实现净现值利润最大化，企业经营的管理目标表述为如果竞争品牌价格已知，则t时的最优价格P*t可这样得出(1)/2*23111()(1)(1)1 (1/)1 (1/)tT trr rrrttt rt rrttPCPCaaree根据经济学中边际成本等于边际收益的原则ttttttCePePMRC)1 (11)11 (*或37拉奥夏昆模型18.4，。拉奥夏昆模型 拉奥(Ambar G. Rao)和夏昆(Melvin F. Shakun)于1972年提出了关于新品牌进入市场的价格模型。这一模型的特点是，充分考虑市场结构，同时也考虑到了实现价格战略过程中的企业品牌目标和竞争者目标。 模型假设模型考虑的目标38，拉奥夏昆模型18.4设Pi为品牌i的价格，Pi=lnP；i为随意抽取的顾客选择品牌i的概率；(x)为标准正态分布的密度函数，若市场上只有品牌i以价格Pi在销售，则i=1 认为Pi太高的概率 认为Pi太低的概率)()(ii令 ，则 ，这就是单一品牌的最优价格d0diiP2i)2exp(iiePP39，。 更进一步，如果作出另外的行为假设(强调两点)：注重产品质量的顾客群体占所有顾客的比例为 ，他们在可接受的价格范围内愿意购买较高价格的品牌；注重产品价格的顾客群体占所有顾客的比例就是 ，这样，当0 P2P1 时，从顾客群体中随机抽取一人购买品牌1的概率为 (1) = P2太高但P1可接受的概率+ (1)两种品牌价格均可接受的概率同样可得，12112()()(1)()()PPPP)()()()()2(2112PPPP拉奥夏昆模型18.440，。借助上面的两个公式，可得：(1) 占所有顾客比例为j的人不会转向品牌2，因为他们认为价格太高，这一比例即为品牌忠诚细分市场，而(2) 如果P2 P1，则两个品牌不构成竞争关系，因为它们并不分享同一市场上的购买者。在这种情况下，企业可通过市场的结构分析来决定是否用另一品牌进行补充。(3) 品牌1可通过强调其质量来夺取品牌2的一些市场占有率，此举为值下降的结果，当然，品牌2也可因其价格低廉来夺取品牌1的某些市场份额。 (4) 品牌i的市场占有率Si为 i = 1，2)()(12PPjii12=S，拉奥夏昆模型18.441，。 若品牌1已占据市场而品牌2想进入，用上述方程，考虑品牌定价目标，便可求出均衡价格。为此，不妨设双方均追求最大化。通过对(1)和(2)的方程求导，并令其为零，则 该方程表述了在竞争条件下的结果。当企业采取合作战略(即第三种品牌定价目标)时，市场销售最大化的最优价格分别是2)ln(22)1ln(22221PP21PP拉奥夏昆模型18.442目 录目录 思考与案例43市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10广告预算决策常用方法18.544量力而行法在其他营销费用都优先分配经费之后再考虑广告的费用销售百分比法企业按照销售额(实绩或预算销售额)或单位产品售价的一定百分比来确定广告费用竞争对比法与竞争对手相比较来决定本企业的广告费用，以求保持竞争优势。竞争对比法 - 计算方法18.545假设：本企业的广告预算a与竞争者广告预算s越接近越好；再假设竞争者和本企业广告预算之差成平方比例增加，即：f(a, s)= k(a s)2本企业的损失为最小，则要求右式的a为最小 2()( )dEk asp ss2()( )dEk asp ss22( )2( )( ) dka p sasp ss p ss=2( )( ) dEkap ssp ssa令其等于002( )( ) dkap ssp ss( )d1p ss ( )dasp ss表现概率分布的状态变量s的均值a为最佳的广告预算 广告决策模型 -利特尔(J.D.C.Little)模型。18.546模型假设：(1) 开始时，广告预算为0。市场占有率虽然减少，但应存在最小值，且这一最小值是可以测算出来的(2) 最大限度将广告预算扩大至饱和状态，市场占有率应随之增加，但也有最大值，它也能测算出来(3) 为维持最初的占有率，要保持必要的广告预算水平，这一数据可得到(4) 当广告预算水平比维持占有率的必要预算高50%时，市场占有率的增加可根据数据和经验测算出来)()(min)(maxminACACM)5 . 1 ()5 . 1 (min)(maxmin)()(min)(maxmin0050000ACACMACACMM0为初期市场占有率；AC0为维持M0的必要广告预算；M50为广告预算比AC0高50%的相应市场占有率；min，max分别表示市场占有率最小和最大值；和为参数。01()YACYminmaxminminmaxmin050MYMX广告预算和市场占有率调整AC*t为调整后t期的广告预算；MEt为t期的媒体效率；CQt为t期广告展露效果；M*为调整后的市场占有率；NA为非广告因素指标；M为调整前的市场占有率。目 录目录 思考与案例47市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10判断方法18.648类比法类比法一般用于新产品的生命周期判断。对于正在销售的新产品，由于没有销售资料或者销售资料不全，很难进行分析判断，就可运用类似产品的历史资料进行比照分析。 销售增长率法 成长曲线法成长曲线(戈珀兹曲线)是一种描述动植物生长、变化的曲线，很适合反映产品生命周期的发展变化情况。用此种方法可以在事中、事前推测，判断出产品所处生命周期的阶段 成长曲线法18.649成长曲线的戈珀兹曲线的表达式为： 式中，k，b，t为三个参数。y值在0.1%10%之间属成熟期；y值在接近0或小于0时，则已进入衰退期。tbkay abkytlnlnln两边取自然对数成长曲线法 - 参数确定18.650一般采用“三和法”确定参数。b b，a a，k k 公式为：tbtkay lglglgttykba3221lglglglgnnnyybbbyy，212) 1(1)lglg(lgnbbyyaabbynknlg11lg1lg1成长曲线法 - 应用举例18.651某产品销售额如下表所示，先判断其产品生命周期：时间/年199019911992199319941995199619971998销售额/万元4.96.97.27.68.48.58.69.29.0时间/年销售额/万元tlgy19904.900.690219916.010.778219927.220.867319937.630.880819948.440.924319958.550.929419969.660.934519979.270.963819989.080.9543n=9/3=3=70.4 =7.91273221lglglglgnnnyybbbyy，212) 1(1)lglg(lgnbbyyaabbynknlg11lg1lg1b=0.66081ga=0.2741gk=0.9668 0b1 lga0所以该产品目前正处于生命周期的成长期 目 录目录 思考与案例52市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10因子分析18.753因子分析 将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计方法，基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系。示意初始模型模型特点模型不受量纲的影响因子的负荷不是唯一的 (18-16) 确定初始因子数18.754提取初始因子的方法 主成分分析法迭代主因子分析法最大似然法因子数决定方法 最小特征值法特征值图检验法公因子方差比率法 因子的旋转与因子得分18.755初始模型最大方差旋转法正交最大方差旋转法正交最大方差旋转基础上进行斜交旋转 旋转后的因子模型(i=1，2，p；j=1，2，m) (18-18) 因子得分(i=1，2，p；j=1，2，m) (18-19) 目 录目录 思考与案例56市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10聚类分析简介及类型18.857聚类分析 又称集群分析是研究“物以类聚”的一种统计分析方法，是应用最为广泛的分类技术。通过聚类分析，可以将性质相近的个体归为一类，性质差异较大的个体属于不同的类，使得类内个体具有较高的同质性，类间个体具有较高的异质性。 类型观测指标的聚类(常称为R型)观察单位聚类(常称为Q型)12211()()()()mijikjkkijmmijikjkkkxxxxrxxxx皮尔逊相关系数 Pearson correlation 欧氏距离 Euclidean distance 21()mijikjkkdxx应用示例 18.858本例中选定的样本对象为15岁以上具有独立购买能力的消费者。样本的抽取采用随机方法，采用Kish表(随机表)决定家庭中的受访者，以保证样本的代表性。 研究消费者的生活方式，通常采用心理描述测试法 ；调查中采用7分评价法，1分表示“非常同意”，7分表示“非常不同意” 我喜欢购买新潮的东西 a在其他人眼中我是很时髦的 b我用穿着来表现个人性格 c我对自己的成就有很大期望 d生命的意义是接受挑战和冒险 e我会参加/自学一些英语和电脑课程来接受未来的挑战 f我习惯依计划行事 g我喜欢品味独特的生活 h放假时我喜欢放纵自己，什么事都不做 i无所事事会使我感到不安 j我的生活节奏很紧凑 k优柔寡断不是我的处事方式 l经济上的保障对我来说是最重要的 m我选择安定和有保障的工作 n我宁愿少休息多工作，以多挣些钱 o我很容易与陌生人结交 p我活跃于社交活动 q我对朋友有很大影响力 r我很注意有规律的饮食习惯 s我定期检查存款余额，以免入不敷出 t应用示例因子分析 18.859组 合 因 子因子中包含的陈述(相关系数大于0.5)因 子 含 义因子1a，b，c，h对时尚的观点因子2d，e，f，j，k个人的事业心与进取性因子3m，n，o对经济利益的看法因子4p，q，r社交能力与影响力因子5s，g，i生活的计划性应用示例聚类分析 18.860因 子类 别1234561. 追求时尚新潮-1.209130.507170.779360.077170.43515-0.029902. 积极的生活态度-0.00178-0.181460.10136-1.456830.88757-0.272683. 注重经济利益与保障-0.32459-0.83205-0.53811-0.798611.06779-0.032864. 社交能力与影响力-0.17170-1.06183-1.18052-0.015720.34527-0.151375. 生活有计划-0.39631-0.26929-0.54317-0.01171-0.36465-1.11666类别的实际意义非常重视时尚社交影响能力不强，注重经济保障社交影响能力强，不大注重时尚生活态度积极，不注重经济利益不注重经济利益，态度消极生活没有计划，平庸消费者的分类时尚型自保型领袖型上进型迷惘型平庸型目 录目录 思考与案例61市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10回归分析的概念与种类 18.962回归分析 是指在相关分析的基础上，把变量之间的具体变动关系模型化，求出关系方程式，就是找出一个能够反映变量间变化关系的函数关系式，并据此进行估计和推算。通过回归分析，可以将相关变量之间不确定、不规则的数量关系一般化、规范化。种类变量数量表现形式简单回归：一个自变量，一个因变量多元回归：一个自变量，多个因变量直线回归：以直线方程进行回归分析 曲线回归：以曲线方程进行回归分析研究一个或一组被影响的指标(常称为因变量，dependent variable)与一个或一组影响指标(常称为自变量，independent variable)间线性数量关系(包括因果关系、伴随关系)的统计分析方法 线性回归方程：是市场研究中应用最为广泛的统计技术之一 一元线性回归18.963一元线性回归模型1xy10(1) 误差项是一个期望值为0的随机变量，即E()=0。(2) 对于一个给定的x值，y的期望值为 E(y)= 0+1x。(3) 对于所有的x值，的方差2都相同。(3) 误差项是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立，即 N( 0，2)。一元线性回归方程 3xyE10)(估计的回归方程 4xy10参数估计最小二乘法 5xyxxnyxyxnniniiiniiniiniii101121111基本假定2(18-20) (18-21) (18-23) (18-23) 回归方程的检验(1)18.964拟合优度检验 1回归方程的显著性检验2niiniiniiniiyyyyyyyySSTSSRr1212121221提出假设 2.1H0: 线性关系不显著计算检验统计量F 2.2212111(12)22niiniiyySSRFFnSSE nyyn，计算检验统计量F 2.3若FF，拒绝H0；若F t/2，拒绝H0； t t/2，接受H0。(18-26) )2(11ntSt对于一元线性回归，回归方程的显著性检验与回归系数的显著性检验是等价的 多元线性回归18.966假定Y为因变量，X1，X2，X3，Xn为n个自变量，模型为式中，b1，b2，bn表示相应变量的回归系数，b0表示常数项。 标准化线性回归方程后，进行最小二乘估计与方程的解21()niiiQyABx112111nniiiinnniiiiiiinAx Byx Ax Bx y1112211/() /nnniiiiiiinniiiix yxynBxxnAyBx 1()BX XX Y目 录目录 思考与案例67市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10马尔科夫模型简介及原理18.1068马尔科夫模型 是利用某一变量的现在状态和动向，去预测该变量未来的状态及其动向的一种分析手段 。由于其具有的马尔科夫性(无后效性)，对历史数据需求不多，即它不需要从复杂的预测因子中寻找各因素之间的相互规律，只需要考虑事件本身的历史状况的演变特点，通过计算状态转移概率预测内部状态的变化。 马尔科夫模型原理X(k+1)=X(k)P式中，X(k) 表示趋势分析与预测对象在t=k时刻的状态向量；P 表示一步转移概率矩阵；X(k+1) 表示趋势分析与预测对象在 t=k+1 时刻的状态向量。当X：XP 时，称X是P的稳定概率，即系统达到稳定状态时的概率向量，也称X是P的固有向量或特征向量，而且它具有唯一性。马尔科夫转移矩阵法的应用18.1069以对市场占有率的预测为例分析步骤调查目前的市场占有率情况1调查消费者购买产品时的变动情况 2建立数学模型 3预测未来市场的占有率 4提高市场占有率策略设法保持原有顾客 尽量争取其他顾客 既要保持原有顾客又要争取新的顾客 措施扩大宣传扩大销售改进包装开展促销活动 调整经营策略 目 录目录 思考与案例70市场营销计划的模型18.1有关市场购买行为的模型18.2新产品开发的决策与模型18.3定价决策模型18.4广告预算决策模型18.5产品生命周期各阶段的判断18.6因子分析18.7聚类分析18.8回归分析18.9市场预测：马尔科夫模型18.10思考题a. 请参照品牌选择模型，实地考察某类产品不同品牌的市场表现。b. 请运用西蒙模型分析在不同产品生命周期阶段的定价策略。c. 请用因子分析和聚类分析研究某类产品(如汽车)消费者的关键影响因素，并进行聚类分析。d. 请用线性回归模型分析某产品销量和4P要素之间的关系，如价格、广告的投入、质量、品牌知名度等。e. 请用马尔科夫模型预测某产品(如某汽车品牌)未来三年内的销量走势71课外阅读主要内容请详见精品视频公开课新经济时代的营销发展网址/二维码：http:/72