回歸分析在某產(chǎn)品促銷分析中的應(yīng)用

摘要：回歸分析是一種重要的統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法。本文通過用回歸分析法建立了三元線性模型，分析了某促銷產(chǎn)品銷量與商場人均消費(fèi)水平、商場人氣、促銷產(chǎn)品價格之間的關(guān)系，成功地對新商場中該促銷產(chǎn)品的銷量進(jìn)行了預(yù)測。

關(guān)鍵詞：回歸分析;多元回歸;促銷產(chǎn)品;預(yù)測

回歸分析（Regression Analysis）是一種統(tǒng)計(jì)學(xué)上分析數(shù)據(jù)的方法，目的在于了解兩個或多個變量間是否相關(guān)、相關(guān)方向與強(qiáng)度，并建立數(shù)學(xué)模型以便觀察特定變量來預(yù)測研究者感興趣的變量[1-3]。首先通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，對大量試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，找到因變量Y（或稱依變量，反應(yīng)變量）與自變量X（或稱獨(dú)變量，解釋變量）之間的聯(lián)系方式并建立回歸分析數(shù)學(xué)模型，再根據(jù)各變量的規(guī)劃指標(biāo)，進(jìn)行外延性預(yù)測分析，估算出各時段的預(yù)測值?；貧w預(yù)測中的因變量和自變量在時間上是并進(jìn)關(guān)系，即因變量的預(yù)測值要由并進(jìn)的自變量來旁推?；貧w分析法不僅考慮了時間因素，還考慮了變量之間的因果關(guān)系，因此，它在現(xiàn)實(shí)工作中被廣泛地應(yīng)用于各個領(lǐng)域。回歸分析法包括一元線性回歸方法、多元線性回歸方法和非線性回歸分析法（含一元、多元）等。

促銷是指企業(yè)利用各種有效的方法和手段，使消費(fèi)者了解和注意企業(yè)的產(chǎn)品、激發(fā)消費(fèi)者的購買欲望，并促使其實(shí)現(xiàn)最終的購買行為?，F(xiàn)如今，商場內(nèi)的產(chǎn)品促銷活動十分常見，但如何總結(jié)影響促銷產(chǎn)品銷量的因素一直是個難題。本文結(jié)合商場檔次（人均消費(fèi)）、商場人氣（每天進(jìn)入商場平均人次）、促銷產(chǎn)品的價格三個重要因素，研究它們對該促銷產(chǎn)品銷量的影響，旨在發(fā)現(xiàn)它們對產(chǎn)品銷量的影響程度，從而為該產(chǎn)品的促銷提供一些營銷建議。

1.建模的前期準(zhǔn)備工作——自變量的確定

影響促銷產(chǎn)品銷量的因素很多，可能包括所在商場的檔次（人均消費(fèi)）、商場人氣（每天進(jìn)入商場平均人次）、促銷產(chǎn)品的價格、促銷產(chǎn)品的質(zhì)量、促銷的時間、促銷的宣傳力度等，因此選擇合適的自變量是分析促銷產(chǎn)品銷量中的重要準(zhǔn)備工作。

這些可能的影響因素中，既有需要的“信號”，也有不相干的“噪聲”。這里所說的信號和噪聲并不是它們傳統(tǒng)意義上的定義（信號：運(yùn)載消息的工具，是消息的載體;噪聲：影響人們生活休息的聲音），而是根據(jù)納特·西爾弗的定義[4]，信號是我們想要和需要的事實(shí)，噪聲則是不相干的、至?xí)璧K或誤導(dǎo)信號的信息。因此，在進(jìn)行回歸分析前，首先必須區(qū)分影響因素中的信號和噪聲。

通過前期對各種影響因素的研究分析經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合模型建立的難易程度，我們最終選擇了商場檔次（人均消費(fèi)）、商場人氣（每天進(jìn)入商場平均人次）、促銷產(chǎn)品的價格三個因素作為自變量，研究這三個因素對促銷產(chǎn)品銷量的影響。

2.模型建立

某產(chǎn)品在眾多消費(fèi)水平不等的商場中都進(jìn)行過促銷，表1是該產(chǎn)品的銷量、價格、各商場的人均消費(fèi)、進(jìn)入商場人數(shù)等的數(shù)據(jù)匯總。例如，商場3的人均消費(fèi)是100元，每天進(jìn)入商場約30552人次，該促銷產(chǎn)品在商場3的單價為105元/件，每天的銷量為302件。

用多元回歸分析中的方差分析檢驗(yàn)原假設(shè)[5]，結(jié)果表明以上線性回歸方程顯著，采用線性回歸是有意義的，即y與x1，x2，x3的線性關(guān)系顯著。

當(dāng)在新的商場進(jìn)行該產(chǎn)品促銷時，可以根據(jù)收集的商場基本數(shù)據(jù)，結(jié)合建立的線性回歸方程，對促銷產(chǎn)品的銷量進(jìn)行預(yù)測。如商場6的人均消費(fèi)水平是200元，商場每天進(jìn)入26032人次，該促銷產(chǎn)品在商場6的定價是112元/件，則可以預(yù)測出產(chǎn)品在商場6的銷售量是296件/天。

4.結(jié)論

本文分析了商場人均消費(fèi)水平、商場人氣、促銷產(chǎn)品價格對促銷產(chǎn)品產(chǎn)量的影響，用回歸分析法建立了三元線性模型，分析了某促銷產(chǎn)品銷量與商場人均消費(fèi)水平、商場人氣、促銷產(chǎn)品價格之間的關(guān)系。文中建立的模型可以預(yù)測在新商場中該促銷產(chǎn)品的銷量，預(yù)測結(jié)果比較可靠。模型貼近實(shí)際，具有一定的通用性和實(shí)際性，對企業(yè)更好地實(shí)施產(chǎn)品促銷策略有一定的借鑒和指導(dǎo)作用。

參考文獻(xiàn)

[1]石東偉，孫用明. 回歸分析法在預(yù)測參會人數(shù)中的應(yīng)用[J]. 河南科學(xué)，2010，28（11），1386-1388.

[2]馬媛媛. 手機(jī)品牌體驗(yàn)對消費(fèi)者品牌態(tài)度及購買意愿的影響研究[D]. 浙江工商大學(xué)碩士學(xué)位論文，2013.

[3]彭俞超，朱映惠，顧雷雷. 金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長影響的結(jié)構(gòu)效應(yīng)——基于NETA回歸分析方法[J]. 南開經(jīng)濟(jì)研究. 2017，（05）， 20-36.

[4]納特·西爾弗. 信號與噪聲[M]. 北京：中信出版社，2013，1.

[5]張謙明. 線性回歸分析方法在人才需求預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 市場論壇，2006，（4），250-252.

作者簡介

叢穎，1988年11月出生，海洋石油工程股份有限公司，研究方向?yàn)槭袌龇治觥?/p>