回歸分析在某產(chǎn)品促銷(xiāo)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(guò)用回歸分析法建立了三元線性模型，分析了某促銷(xiāo)產(chǎn)品銷(xiāo)量與商場(chǎng)人均消費(fèi)水平、商場(chǎng)人氣、促銷(xiāo)產(chǎn)品價(jià)格之間的關(guān)系，成功地對(duì)新商場(chǎng)中該促銷(xiāo)產(chǎn)品的銷(xiāo)量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：回歸分析;多元回歸;促銷(xiāo)產(chǎn)品;預(yù)測(cè)

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(gè)或多個(gè)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(lái)預(yù)測(cè)研究者感興趣的變量[1-3]。首先通過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)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(cè)分析，估算出各時(shí)段的預(yù)測(cè)值?；貧w預(yù)測(cè)中的因變量和自變量在時(shí)間上是并進(jìn)關(guān)系，即因變量的預(yù)測(cè)值要由并進(jìn)的自變量來(lái)旁推?；貧w分析法不僅考慮了時(shí)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(gè)領(lǐng)域?；貧w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(xiāo)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(gòu)買(mǎi)欲望，并促使其實(shí)現(xiàn)最終的購(gòu)買(mǎi)行為。現(xiàn)如今，商場(chǎng)內(nèi)的產(chǎn)品促銷(xiāo)活動(dòng)十分常見(jiàn)，但如何總結(jié)影響促銷(xiāo)產(chǎn)品銷(xiāo)量的因素一直是個(gè)難題。本文結(jié)合商場(chǎng)檔次（人均消費(fèi)）、商場(chǎng)人氣（每天進(jìn)入商場(chǎng)平均人次）、促銷(xiāo)產(chǎn)品的價(jià)格三個(gè)重要因素，研究它們對(duì)該促銷(xiāo)產(chǎn)品銷(xiāo)量的影響，旨在發(fā)現(xiàn)它們對(duì)產(chǎn)品銷(xiāo)量的影響程度，從而為該產(chǎn)品的促銷(xiāo)提供一些營(yíng)銷(xiāo)建議。

1.建模的前期準(zhǔn)備工作——自變量的確定

影響促銷(xiāo)產(chǎn)品銷(xiāo)量的因素很多，可能包括所在商場(chǎng)的檔次（人均消費(fèi)）、商場(chǎng)人氣（每天進(jìn)入商場(chǎng)平均人次）、促銷(xiāo)產(chǎn)品的價(jià)格、促銷(xiāo)產(chǎn)品的質(zhì)量、促銷(xiāo)的時(shí)間、促銷(xiāo)的宣傳力度等，因此選擇合適的自變量是分析促銷(xiāo)產(chǎn)品銷(xiāo)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(hào)”，也有不相干的“噪聲”。這里所說(shuō)的信號(hào)和噪聲并不是它們傳統(tǒng)意義上的定義（信號(hào)：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(hào)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(hào)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(hào)和噪聲。

通過(guò)前期對(duì)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(chǎng)檔次（人均消費(fèi)）、商場(chǎng)人氣（每天進(jìn)入商場(chǎng)平均人次）、促銷(xiāo)產(chǎn)品的價(jià)格三個(gè)因素作為自變量，研究這三個(gè)因素對(duì)促銷(xiāo)產(chǎn)品銷(xiāo)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(chǎng)中都進(jìn)行過(guò)促銷(xiāo)，表1是該產(chǎn)品的銷(xiāo)量、價(jià)格、各商場(chǎng)的人均消費(fèi)、進(jìn)入商場(chǎng)人數(shù)等的數(shù)據(jù)匯總。例如，商場(chǎng)3的人均消費(fèi)是100元，每天進(jìn)入商場(chǎng)約30552人次，該促銷(xiāo)產(chǎn)品在商場(chǎng)3的單價(jià)為105元/件，每天的銷(xiāo)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(chǎng)進(jìn)行該產(chǎn)品促銷(xiāo)時(shí)，可以根據(jù)收集的商場(chǎng)基本數(shù)據(jù)，結(jié)合建立的線性回歸方程，對(duì)促銷(xiāo)產(chǎn)品的銷(xiāo)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。如商場(chǎng)6的人均消費(fèi)水平是200元，商場(chǎng)每天進(jìn)入26032人次，該促銷(xiāo)產(chǎn)品在商場(chǎng)6的定價(jià)是112元/件，則可以預(yù)測(cè)出產(chǎn)品在商場(chǎng)6的銷(xiāo)售量是296件/天。

4.結(jié)論

本文分析了商場(chǎng)人均消費(fèi)水平、商場(chǎng)人氣、促銷(xiāo)產(chǎn)品價(jià)格對(duì)促銷(xiāo)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(xiāo)產(chǎn)品銷(xiāo)量與商場(chǎng)人均消費(fèi)水平、商場(chǎng)人氣、促銷(xiāo)產(chǎn)品價(jià)格之間的關(guān)系。文中建立的模型可以預(yù)測(cè)在新商場(chǎng)中該促銷(xiāo)產(chǎn)品的銷(xiāo)量，預(yù)測(cè)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(duì)企業(yè)更好地實(shí)施產(chǎn)品促銷(xiāo)策略有一定的借鑒和指導(dǎo)作用。

參考文獻(xiàn)

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[2]馬媛媛. 手機(jī)品牌體驗(yàn)對(duì)消費(fèi)者品牌態(tài)度及購(gòu)買(mǎi)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(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的結(jié)構(gòu)效應(yīng)——基于NETA回歸分析方法[J]. 南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究. 2017，（05）， 20-36.

[4]納特·西爾弗. 信號(hào)與噪聲[M]. 北京：中信出版社，2013，1.

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作者簡(jiǎn)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?chǎng)分析。