孫倩 束禮菊 李堅(jiān)強(qiáng) 劉健

摘?要：本文篩選出高峰期交通的順暢性、日常充電工作面、車型大小、日?；顒?dòng)半徑和共享單車的便捷程度等五個(gè)騎行環(huán)境因素，利用聯(lián)合分析對(duì)電動(dòng)車的騎行偏好進(jìn)行量化與分析，指出了日?；顒?dòng)半徑和高峰期交通的順暢性的效用值隨因素水平變化呈顯著上升趨勢(shì)，車身大小和日常充電工作面的效用值變化速度次之，共享單車投放市場(chǎng)對(duì)電動(dòng)車騎行效用影響微乎其微。在此基礎(chǔ)上，提出了優(yōu)化電動(dòng)車銷售的對(duì)策。

關(guān)鍵詞：電動(dòng)車;騎行環(huán)境;效用函數(shù)

中圖分類號(hào)：F713.55??????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A??????文章編號(hào)：1008-4428（2018）07-0049-03

電動(dòng)自行車自1983年首次問世以來，經(jīng)歷了35年風(fēng)雨洗禮，不僅在能源、環(huán)境方面有其獨(dú)特的競(jìng)爭(zhēng)力，而且在款式上融入了時(shí)尚元素，以其特有的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)入了千家萬戶，尤其是滿足了中低收入水平的居民的出行需求。電動(dòng)自行車方便了人們的生活，緩解了前所未有的交通壓力，同時(shí)經(jīng)濟(jì)實(shí)用，為使用者節(jié)約了很多生活成本。但是，當(dāng)前電動(dòng)車生產(chǎn)廠商眾多，銷售網(wǎng)點(diǎn)云集，終端銷售壓力加劇。究其原因，除了原材料價(jià)格上漲、產(chǎn)品創(chuàng)新乏力之外，營(yíng)銷手段的創(chuàng)新可能成為銷售疲軟問題的解決之道。銷售商需要了解顧客的需求，找出影響消費(fèi)者購買力的因素，做到精準(zhǔn)營(yíng)銷。

一、 聯(lián)合分析

（一）聯(lián)合分析的基本思想

聯(lián)合分析通常用來分析具有多個(gè)特征組成的產(chǎn)品或服務(wù)，通過測(cè)算消費(fèi)者對(duì)多個(gè)特征的產(chǎn)品或服務(wù)的總體偏好，來估測(cè)每個(gè)特征的相對(duì)重要性及其具體特征水平的局部效用值。聯(lián)合分析能夠幫助銷售方熟悉消費(fèi)者的內(nèi)在價(jià)值工程體系，可以幫助銷售方研究為什么消費(fèi)者選擇具有某些特征水平的產(chǎn)品或者服務(wù)，而不是選擇其他特征水平的產(chǎn)品或者服務(wù)，同時(shí)銷售方可以根據(jù)不同特征水平的效用值，來決定為消費(fèi)者定制出哪些具體特征水平的產(chǎn)品或者服務(wù)。

本文引入聯(lián)合分析方法分析具有多個(gè)主要因素決定的電動(dòng)自行車的不同組合騎行環(huán)境，通過測(cè)算受訪者對(duì)多因素決定的電動(dòng)自行車不同組合騎行環(huán)境的需求迫切程度，來估計(jì)每個(gè)因素的相對(duì)重要程度及其具體主因素水平?jīng)Q定的局部效用值。再根據(jù)估計(jì)的局部效用值來細(xì)分目標(biāo)市場(chǎng)，制定相應(yīng)的營(yíng)銷策略。

（二）數(shù)學(xué)模型

1. 市場(chǎng)的效用函數(shù)

設(shè)電動(dòng)車市場(chǎng)騎行環(huán)境共有r個(gè)主因素，ki為第i個(gè)主因素的因素水平賦值變量，i=1，2，…，r;kij為第i個(gè)主因素的第j個(gè)因素水平的取值。假定此主因素有pi個(gè)因素水平，即j=1，2，…，pi。確定以下虛擬變量dim（i=1，2，…，r;m=1，2，…，pi-1）的取值，若第i個(gè)主因素為定性因素，則

dim=1?若ki=kim

0?其他

（1）

因此，某個(gè)受訪者對(duì)于該電動(dòng)車市場(chǎng)騎行環(huán)境的效用函數(shù)為：

u=ε+b+∑ri=1∑pi-1m=1bimdim

（2）

其中，u為某個(gè)受訪者對(duì)該電動(dòng)車組合騎行環(huán)境的效用值，bim（m=1，2，…，pi-1）為該受訪者對(duì)第i主因素的第m虛擬因素水平的偏好權(quán)重;b是常數(shù)項(xiàng)，ε是該組合騎行環(huán)境效用函數(shù)的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

對(duì)于具有r個(gè)主因素的n個(gè)備選組合騎行環(huán)境，根據(jù)（2）式，定義某個(gè)受訪者對(duì)n個(gè)虛擬組合騎行環(huán)境效用函數(shù)回歸矩陣模型為：

U=DB+E

（3）

其中U=（u1，u2，…，un）T，且uh表示第h組合騎行環(huán)境的效用值，h=1，2，…，n，該效用值依據(jù)該受訪者對(duì)組合騎行環(huán)境的偏好排序而得。

Di=d111d121…drp1-1，1

d112d122…drpr-1，2

…………

d11nd12n…drpr-1，n

（4）

且dimh表示第h騎行環(huán)境在第i主因素的第m因素水平上的取值，m=1，2，…，pi-1。Bi=（b11，b12，…，brpr-1）T且bim為受訪者對(duì)第i個(gè)定性因素的第m個(gè)因素水平偏好的權(quán)重，為待估回歸系數(shù)。E=（ε，ε2，…，εn）T且εh為第h個(gè)騎行環(huán)境的效用值擾動(dòng)項(xiàng)。

利用最小二乘法對(duì)（3）式進(jìn)行回歸估計(jì)，以及F檢驗(yàn)和每個(gè)b11，b12，…，brpr-1的t檢驗(yàn)，得到某個(gè)受訪者在該組合騎行環(huán)境的效用函數(shù)回歸模型為：

u^=b^+∑ri=1∑pi-1m=1b^imdim

（5）

2. 特征相對(duì)重要性

設(shè)受訪者對(duì)某種組合騎行環(huán)境第i個(gè)主因素的第j個(gè)因素水平的邊際效用為aij，則

ai1-aipi=bi1，ai2-aipi=bi2，…，aipi-1-aipi=bipi-1，ai1+ai2+…+aipi=0

（6）

主因素的重要性Ii定義為受訪者在第i個(gè)主因素上的極差效用，即該因素上因素水平最大效用與因素水平最小效用值的差：

Ii={max（aij）-min（aij）}，i=1，2，…，s;j=1，2，…，qi

（7）

受訪者對(duì)某種組合騎行環(huán)境的第i個(gè)主因素的偏好權(quán)重為wi;則

wi=Ii/∑ri=1Ii

（8）

二、 應(yīng)用案例研究

運(yùn)用上述模型，篩選出電動(dòng)車市場(chǎng)消費(fèi)的主要環(huán)境因素，討論騎行環(huán)境的主要因素對(duì)消費(fèi)者偏好決定程度及其營(yíng)銷策略。

（一）篩選騎行環(huán)境的主要因素

根據(jù)電動(dòng)車的使用環(huán)境，將其分解為交通高分期道路順暢與否、日?；顒?dòng)半徑、日常充電工作面、車型大小、電池續(xù)航里程、信息對(duì)稱程度、工作或?qū)W習(xí)的彈性程度、共享單車便利程度等10余項(xiàng)影響因素。根據(jù)消費(fèi)者購買電動(dòng)車的影響因素，將電動(dòng)車市場(chǎng)騎行環(huán)境因素分為下列3類：第一類因素，消費(fèi)者對(duì)因素水平具有共同的認(rèn)識(shí)，例如，與騎行半徑在9km以上相比，絕大多數(shù)消費(fèi)者都喜歡3km以內(nèi)的日常騎行半徑，這種理性認(rèn)識(shí)占主導(dǎo)的因素可以稱之為理性環(huán)境因素。第二類因素，因素水平帶給不同消費(fèi)者的效用差別很大，稱之為感性環(huán)境因素。第三類因素，因素的一系列因素水平效用是理性占主導(dǎo)，而該因素的另一系列因素水平的效用又取決于個(gè)人偏好，稱之為雙重性質(zhì)的因素。