熊文麗 劉家誠(chéng)

[摘要]首先分析了影響高科技品牌消費(fèi)者評(píng)價(jià)的因素，然后利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了高科技品牌延伸的決策模型，并通過(guò)高科技品牌虛擬延伸產(chǎn)品進(jìn)行了實(shí)證研究，目的是通過(guò)建立高科技品牌延伸的決策模型指導(dǎo)高科技企業(yè)進(jìn)行品牌延伸的決策。

[關(guān)鍵詞]高科技品牌；品牌延伸；決策模型；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

引言

為了保持市場(chǎng)份額，一些高科技企業(yè)如Apple、Sony、三星、聯(lián)想、海爾、小米等，都選擇通過(guò)品牌延伸策略來(lái)向市場(chǎng)導(dǎo)入新產(chǎn)品，并取得了較好的效果，但也有延伸失敗的例子，如諾基亞。高科技企業(yè)在品牌延伸時(shí)該如何決策，能否建立一個(gè)高科技品牌決策模型為高科技企業(yè)進(jìn)行品牌延伸提供決策指導(dǎo)，本文將確立高科技品牌延伸的決策評(píng)價(jià)指標(biāo)，并建立高科技品牌延伸的決策模型。

國(guó)內(nèi)外有關(guān)品牌延伸方面的研究綜述

國(guó)外的營(yíng)銷(xiāo)雜志如URM、JM、JCR、JMR等都刊載了大量有關(guān)品牌延伸的文獻(xiàn)，其中經(jīng)典的和最新的研究如表1。

從表1可看出，國(guó)外關(guān)于品牌延伸研究的內(nèi)容很豐富，成果頗多，但多集中于消費(fèi)者心理及行為的認(rèn)知、品牌延伸的影響消費(fèi)者評(píng)價(jià)因素的分析。并且國(guó)外關(guān)于品牌延伸評(píng)價(jià)因素的研究多為單因素的研究，而實(shí)踐中影響品牌延伸成功的因素是多方面的，并缺乏一些系統(tǒng)的、相關(guān)的定量模型研究。

國(guó)內(nèi)關(guān)于品牌延伸評(píng)價(jià)的各個(gè)方向只有少數(shù)的學(xué)者進(jìn)行了研究，比較有代表性的有：盧泰宏、謝執(zhí)于1997年在《中山大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版）》發(fā)表的“品牌延伸的評(píng)估模型”[17]；孫平、馬建新于2008年在《現(xiàn)代財(cái)經(jīng)-天津財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》發(fā)表的“基于SEM高科技品牌延伸的消費(fèi)者評(píng)價(jià)研究”[18]；孫平、王興元于2010年在《科技進(jìn)步與對(duì)策（雜志）》發(fā)表的“基于FUZZY-AHP的高科技品牌延伸決策評(píng)價(jià)研究”[19]；孫平于2010年在《山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）》發(fā)表的“消費(fèi)類(lèi)高科技品牌延伸成功的關(guān)鍵影響因素實(shí)證研究”[20]；張鵬、王興元于2012年在《軟科學(xué)（雜志）》發(fā)表的“基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的品牌延伸延伸決策模型”[21]，這些研究都采用了國(guó)際主流的多因素綜合評(píng)估方法，受?chē)?guó)外影響較大，相似性較高。

本文將建立高科技品牌延伸的決策模型，并通過(guò)消費(fèi)者調(diào)查問(wèn)卷對(duì)延伸效果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

品牌延伸的決策指標(biāo)體系

本文在建立決策指標(biāo)的過(guò)程中借鑒了學(xué)者孫平、王興元[21]所建立的高科技品牌延伸的評(píng)價(jià)指標(biāo)，將一、二級(jí)指標(biāo)重新分類(lèi)，并在文獻(xiàn)挖掘和專(zhuān)家意見(jiàn)綜合的基礎(chǔ)上對(duì)評(píng)價(jià)因子進(jìn)行修正和豐富，對(duì)一些難以界定的因子進(jìn)行了剔除，如根據(jù)對(duì)Apple、三星、小米、海爾等產(chǎn)品的問(wèn)卷發(fā)現(xiàn)，高科技企業(yè)的文化魅力、消費(fèi)者的積極情緒、延伸產(chǎn)品與母品牌在質(zhì)量上是否一致等均會(huì)影響消費(fèi)者對(duì)高科技品牌延伸成功的評(píng)價(jià)，因此加入企業(yè)文化、消費(fèi)者積極情緒、質(zhì)量一致性等指標(biāo)；而原決策因子中專(zhuān)家技術(shù)在范圍上涵蓋了技術(shù)水平因子，且消費(fèi)者非專(zhuān)業(yè)人士，很難對(duì)產(chǎn)品技術(shù)水平做出客觀準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)，因此剔除技術(shù)水平指標(biāo)；原指標(biāo)中有兩個(gè)感知質(zhì)量因子，消費(fèi)者易混淆，因此剔除一個(gè)。根據(jù)以上原則，最后建立了如下高科技品牌延伸的決策評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系共有5類(lèi)一級(jí)指標(biāo)，8個(gè)二級(jí)指標(biāo)，23個(gè)決策因子，如表2所示。

1.模型選擇

本研究欲建立的是非線性的決策模型，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恰好是一種應(yīng)用十分廣泛的非線性數(shù)學(xué)模型。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中目前在研究領(lǐng)域被學(xué)者應(yīng)用最廣泛的是多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（英文簡(jiǎn)稱(chēng)RBFNN）是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較典型的通過(guò)局部逼近來(lái)建立學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)上包括很多具有處理信息的能力的神經(jīng)元，具有類(lèi)似于動(dòng)物大腦的學(xué)習(xí)能力、容錯(cuò)能力、自適應(yīng)能力、推廣能力，被廣泛地應(yīng)用研究領(lǐng)域。因此，本研究建立的決策模型將選用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高科技品牌延伸決策模型如圖1所示。該模型由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成。

2.模型算法

本研究采用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高科技品牌延伸是否成功的決策進(jìn)行評(píng)分，以感知質(zhì)量，積極情緒等23個(gè)評(píng)價(jià)因子指標(biāo)為輸入向量，用表示；隱含層用向量表示，k值具體數(shù)目根據(jù)訓(xùn)練集來(lái)確定，輸出層神經(jīng)元數(shù)目與品牌延伸評(píng)價(jià)數(shù)目相同，節(jié)點(diǎn)為1，。將訓(xùn)練集的實(shí)際輸出數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為[0，1]的數(shù)值，期望輸出以向量D=（d1）表示，對(duì)品牌延伸的結(jié)果做出5種預(yù)測(cè)，依次是從“非常不成功”到“非常成功”5個(gè)等級(jí)。在采用樣本集進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，如果樣本評(píng)價(jià)為“非常成功”，則輸出；如果樣本評(píng)價(jià)為“比較成功”，則輸出，依此類(lèi)推；輸入層和隱含層之間可以看做連接權(quán)值為1的連接，隱含層到輸出層的權(quán)值用向量表示，隱含層選擇高斯函數(shù)作為激活函數(shù)。

實(shí)證檢驗(yàn)

按照面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想，在模型建立后進(jìn)行了樣本檢驗(yàn)。模型的檢驗(yàn)需要根據(jù)設(shè)立的決策指標(biāo)體系設(shè)置量化標(biāo)準(zhǔn)，再通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷獲得足夠的樣本，對(duì)高科技品牌延伸的指標(biāo)進(jìn)行學(xué)習(xí)，根據(jù)訓(xùn)練效果，反復(fù)修正調(diào)整網(wǎng)絡(luò)設(shè)置和學(xué)習(xí)參數(shù)設(shè)置，訓(xùn)練得到具有較好性能的的RBF徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而獲得較好的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的品牌延伸決策模型。步驟如下：

第一步，發(fā)放消費(fèi)者調(diào)查問(wèn)卷以收集足量具有代表性的訓(xùn)練樣本目的是檢驗(yàn)決策模型的效度與信度。

為確保調(diào)查結(jié)果的有效性及嚴(yán)肅性，被調(diào)查者自身需要具有一定的管理學(xué)知識(shí)，日常生活學(xué)習(xí)中接觸的商業(yè)信息比較充分，對(duì)品牌延伸管理實(shí)踐較為敏感，因此選擇來(lái)自商學(xué)院或管理學(xué)院的學(xué)者、學(xué)生、在職人士為樣本，受調(diào)查者為120人，被調(diào)查者就問(wèn)卷對(duì)23項(xiàng)指標(biāo)及其品牌延伸成功度進(jìn)行5級(jí)打分，分值在[0，1]之間，所表示的程度逐漸遞增，如受調(diào)查者認(rèn)為該高科技品牌延伸其感知質(zhì)量非常強(qiáng)，則對(duì)“感知質(zhì)量”項(xiàng)打第5級(jí)，分值在[0.8，1.0]之間，調(diào)查問(wèn)卷的結(jié)果作為檢驗(yàn)的訓(xùn)練樣本。

目標(biāo)品牌。對(duì)于品牌研究的消費(fèi)者來(lái)說(shuō)，測(cè)試品牌的選擇至關(guān)重要，母品牌要有知名度高、品牌聯(lián)想鮮明特點(diǎn)，而延伸產(chǎn)品則選擇母品牌在現(xiàn)實(shí)中已實(shí)施過(guò)品牌延伸的產(chǎn)品，同時(shí)為保證檢驗(yàn)的合理性，在已有的高科技品牌中分別選擇功能型和象征型兩類(lèi)高科技品牌的5個(gè)延伸產(chǎn)品進(jìn)行第一部分測(cè)試。為減小隨機(jī)誤差，選擇這5個(gè)品牌遵循以下原則：①生產(chǎn)的產(chǎn)品有兩種或兩種以上相同，便于比較；②選擇的品牌盡量來(lái)自不同國(guó)家，為了模型的針對(duì)性，中國(guó)的品牌選兩個(gè)，且消費(fèi)者比較熟悉。遵循以上原則，分別選了蘋(píng)果、三星、索尼、聯(lián)想、海爾等5個(gè)品牌進(jìn)行測(cè)試。

發(fā)放的120份問(wèn)卷中，有效問(wèn)卷86份，根據(jù)有效問(wèn)卷的結(jié)果，73%的消費(fèi)者明顯認(rèn)為蘋(píng)果是聲望型品牌，67%的消費(fèi)者認(rèn)為聯(lián)想是功能型品牌，因此在第二部份問(wèn)卷中選擇蘋(píng)果和聯(lián)想來(lái)做調(diào)查。

消費(fèi)者高科技品牌延伸評(píng)價(jià)因素調(diào)查。在第二份問(wèn)卷中為排除對(duì)兩個(gè)品牌不熟悉的消費(fèi)者，先設(shè)計(jì)了品牌認(rèn)知調(diào)查問(wèn)卷，認(rèn)知調(diào)查問(wèn)卷包括三個(gè)問(wèn)題，分別是品牌熟悉度調(diào)查，品牌最開(kāi)始形成時(shí)生產(chǎn)的產(chǎn)品種類(lèi)調(diào)查，品牌包含的產(chǎn)品種類(lèi)調(diào)查。在第二部分發(fā)放的200份問(wèn)卷中，有效問(wèn)卷118份。因此在第三部份問(wèn)卷中，以這118個(gè)消費(fèi)者作為第三部分問(wèn)卷的調(diào)查對(duì)象，第三部分的問(wèn)卷是高科技品牌延伸評(píng)價(jià)因素調(diào)查，調(diào)查問(wèn)卷中涉及兩個(gè)品牌的手機(jī)和筆記本產(chǎn)品，利用5個(gè)級(jí)別測(cè)定消費(fèi)者對(duì)該品牌延伸產(chǎn)品的評(píng)價(jià)，在回收的118份問(wèn)卷中有效問(wèn)卷96份。

第二步，設(shè)置學(xué)習(xí)參數(shù)。此過(guò)程主要依據(jù)模型需達(dá)到的來(lái)設(shè)置模型訓(xùn)練次數(shù)，模型的精度（即最小誤差）以及學(xué)習(xí)速率。這些參數(shù)和上一步的決策指標(biāo)體系共同影響RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果，通過(guò)設(shè)置可以訓(xùn)練得到合適的高科技品牌延伸的評(píng)價(jià)模型。

第三步，網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練。將樣本輸入已建立的模型，對(duì)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，訓(xùn)練時(shí)對(duì)效果不好的重新設(shè)置，直到訓(xùn)練樣本得到的樣本期望值與實(shí)際值在允許的誤差范圍內(nèi)，則認(rèn)為模型達(dá)到了預(yù)期的效果。

根據(jù)以上的調(diào)查問(wèn)卷的結(jié)果對(duì)建立的模型進(jìn)行了訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中，將兩個(gè)品牌的70份問(wèn)卷結(jié)果作為訓(xùn)練樣本，剩余的26份作為檢驗(yàn)對(duì)象。在訓(xùn)練過(guò)程中，功能型品牌和聲望型品牌并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的差異，因此這一模型對(duì)于功能型和聲望型品牌具有普適性。圖2是訓(xùn)練樣本的結(jié)果。

第四步，在整個(gè)建模過(guò)程中，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高科技品牌延伸決策模型中的各個(gè)參數(shù)都已完全確定。將已達(dá)到期望標(biāo)準(zhǔn)的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型保存到數(shù)據(jù)庫(kù)，基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高科技品牌延伸的決策模型就建立完成。

第五步，模型試運(yùn)行。高科技企業(yè)在采取品牌延伸策略時(shí)可根據(jù)延伸產(chǎn)品所期望達(dá)到的效果對(duì)決策因子進(jìn)行調(diào)整并賦值，在模型中進(jìn)行模擬得到產(chǎn)品延伸的效果以輔助決策。模型選擇北京小米科技有限公司（以下簡(jiǎn)稱(chēng)“小米公司”）。

目前國(guó)產(chǎn)的高科技品牌關(guān)注度最高的當(dāng)屬小米，小米公司通過(guò)品牌延伸已從最初的手機(jī)延伸到小米盒子、小米電視、平板等產(chǎn)品，未來(lái)小米將會(huì)延伸出更多的產(chǎn)品。設(shè)想小米準(zhǔn)備生產(chǎn)PC，在是否大規(guī)模生產(chǎn)之前，需要用模型來(lái)預(yù)測(cè)一下以產(chǎn)品目前擁有的功能其延伸是否能成功，預(yù)測(cè)時(shí)只需將已延伸產(chǎn)品的消費(fèi)者評(píng)價(jià)結(jié)果作為樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)建立模型，然后先試制一批PC，請(qǐng)120位發(fā)燒友進(jìn)行體驗(yàn)并對(duì)小米PC的這23個(gè)因子進(jìn)行評(píng)價(jià)打分，去除其中一些誤差較大的結(jié)果，將有效的結(jié)果輸入到已建立的模型，得到如圖3所示的預(yù)測(cè)，目前小米向PC延伸將會(huì)是比較不成功的，還需要更廣泛收集發(fā)燒友的意見(jiàn)對(duì)產(chǎn)品的性能進(jìn)行一些改進(jìn)。

展望與不足

本文通過(guò)對(duì)品牌延伸的消費(fèi)者決策指標(biāo)因子進(jìn)行系統(tǒng)性地研究，設(shè)置了高科技品牌延伸的決策指標(biāo)，并選用了徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了高科技品牌延伸的決策模型。通過(guò)調(diào)查問(wèn)卷結(jié)果對(duì)模型的效度和信度進(jìn)行了檢驗(yàn)，使決策模型的性能更加完善，具備了對(duì)高科技品牌延伸的決策評(píng)價(jià)提供參考的能力。使用模型對(duì)高科技品牌延伸決策進(jìn)行評(píng)價(jià)，可以減少高科技企業(yè)在品牌延伸時(shí)失敗的概率。建立的模型具有一定的靈活性，在一定的程度上弱化決策者主觀認(rèn)為的誤判因素，高科技企業(yè)可根據(jù)自身情況及品牌特點(diǎn)對(duì)決策因子進(jìn)行評(píng)價(jià)，幫助企業(yè)進(jìn)行品牌延伸時(shí)的決策，但檢驗(yàn)樣本需要足夠大，使模型才能得到充分的訓(xùn)練，輸出正確的結(jié)果。因此將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于高科技品牌延伸的決策中，具有廣泛的應(yīng)用前景。

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國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金資助項(xiàng)目

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作者簡(jiǎn)介

熊文麗（1992年-），女，湖北黃岡人，海南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部學(xué)生。

劉家誠(chéng)（1972年-），男，湖北建始人，海南大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授/博士。