毛茁嶸

摘要：本文以大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)的餐飲折扣券為研究對象，收集各類折扣卷的基本靜態(tài)數(shù)據(jù)，基于相關(guān)性分析和回歸分析，研究團(tuán)購券的購買數(shù)量與消費(fèi)因素的關(guān)系。結(jié)果顯示購買數(shù)量與品牌、折扣率和評(píng)價(jià)人數(shù)有正相關(guān)關(guān)系，并得到團(tuán)購券購買數(shù)量的回歸方程，可為團(tuán)購網(wǎng)站和商家設(shè)計(jì)團(tuán)購產(chǎn)品，制定營銷策略提供決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購 折扣券 餐飲 回歸分析 營銷策略

一、前言

在過去的這兩三年中，團(tuán)購成為了互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)的重要部分。自中國首家Groupon公司上線幾個(gè)月之內(nèi).團(tuán)購網(wǎng)站的數(shù)量就增加到了1726家。除了第三方團(tuán)購網(wǎng)站外，三大門戶、B2C電子商務(wù)平臺(tái)、SNS社區(qū)等也都紛紛推出了自己的團(tuán)購平臺(tái)。一夜之間。團(tuán)購網(wǎng)站紛紛出場.其中的銷售策略之一就是團(tuán)購券。它讓我們足不出戶地拿到了優(yōu)惠券并且購買到了產(chǎn)品.也為商家提供了促銷平臺(tái)。這說明團(tuán)購網(wǎng)能方便大眾的消費(fèi)，給商家和購買者都帶來了便利。

基于此，本文將重點(diǎn)研究商家的促銷手段之～團(tuán)購券的銷量與購買因素的關(guān)系。并進(jìn)一步對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而得出其與商品的銷量、好評(píng)率等其他因素的關(guān)系，也就是得出團(tuán)購券銷量與以上變量的回歸方程。通過對其中關(guān)系的分析，得出網(wǎng)絡(luò)團(tuán)購的主要營銷策略以及進(jìn)一步提高團(tuán)購券質(zhì)量的方法。

二、大眾點(diǎn)評(píng)實(shí)證案例分析

（一）“大眾點(diǎn)評(píng)”團(tuán)購網(wǎng)站簡介及與此研究的聯(lián)系

大眾點(diǎn)評(píng)是中國領(lǐng)先的本地生活信息及交易平臺(tái)，也是全球最早建立的獨(dú)立第三方消費(fèi)點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站。本研究主要基于大眾點(diǎn)評(píng)售賣優(yōu)惠券的平臺(tái)服務(wù)，網(wǎng)站能夠精確傳遞優(yōu)惠信息，幫助優(yōu)惠券持續(xù)刺激消費(fèi)欲望。截止到2015年第一季度，大眾點(diǎn)評(píng)月活躍用戶數(shù)超過2億，收錄商戶數(shù)量超過1400萬家，覆蓋全國2500多個(gè)城市及美國、日本、法國等近百個(gè)熱門旅游國家和地區(qū)。大眾點(diǎn)評(píng)月綜合瀏覽量（網(wǎng)站及移動(dòng)設(shè)備）超過150億?？梢妶F(tuán)購覆蓋范圍之廣。被使用頻率之高。

（二）消費(fèi)者對于此問題的自我評(píng)估

我們首先從用戶自我感覺切入，挖掘可能影響折扣券銷量的因素，我們將設(shè)計(jì)的調(diào)查問卷投入社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上，收到近300封答卷。問題主要涉及到答卷者的有關(guān)基本信息的收集以及在對購買折扣券過程中可能考慮到的因素的考慮程度評(píng)估.目的是了解答卷者在自己作為折扣券消費(fèi)者時(shí)。評(píng)估做購買決定時(shí)對于折扣券各項(xiàng)因素的考慮程度，并將此問卷結(jié)果作為后續(xù)收集數(shù)據(jù)的參考。問題中將因素的影響程度劃分為五個(gè)等級(jí)，一為該因素基本不影響購買決定，五為購買決定幾乎依賴于該因素，問題中涉及到的因素包括折扣券的折扣率大小，折扣券的銷量，以往購買者對于折扣券的評(píng)價(jià)，折扣券原價(jià)，折扣券的使用限制，折扣券的有效期，商家提供菜品菜系及分類。

答卷者對于上述的因素影響購買決定程度評(píng)估有細(xì)微的差別，但是沒有一個(gè)因素體現(xiàn)出了明顯的與購買決定不相關(guān)，選擇影響程度三至五的總和均達(dá)到百分之五十，因此上述因素都為潛在影響因素，可量化的都作為后續(xù)收集數(shù)據(jù)的目標(biāo)，另外根據(jù)答卷者的反饋，發(fā)放折扣券的商家是否為連鎖品牌也將影響購買決定，因此在后續(xù)收集數(shù)據(jù)的過程中將它作為虛擬變量成為數(shù)據(jù)收集的目標(biāo)之一。通過答卷者對于影響程度的我評(píng)估，影響購買決定程度排序參考的因素從大至小依次是以往評(píng)價(jià)，折扣率大小，折扣券使用限制，折扣券原價(jià)，折扣券有效期，提供菜品菜系及分類，折扣券銷量（折扣券使用限制，折扣券原價(jià)，折扣券有效期三個(gè)因素的影響程度相近，先后意義不大）。

三、數(shù)據(jù)收集和初步處理

根據(jù)調(diào)查問卷的初步分析所得到的折扣卷購買因素，我們收集了大眾點(diǎn)評(píng)相關(guān)折扣券銷售頁面上的靜態(tài)數(shù)據(jù).涉及到四百余種來自不同菜系不同商家的在售折扣券。采集的數(shù)據(jù)基本描述：

折扣券銷量指從折扣券發(fā)售開始直至收集數(shù)據(jù)期間所銷售的折扣券張數(shù)，考慮到銷量的改變性，收集數(shù)據(jù)的時(shí)間非常集中，因此由時(shí)間差導(dǎo)致的不確定性可以忽略。

品牌連鎖指該折扣券是否可以通用，即該商家是否為品牌連鎖店，此變量為虛擬變量，若商家為品牌連鎖店且折扣券可以在雙數(shù)以上商家通用，記為1，反之記為0。

折扣券原價(jià)為折扣券的票面值，若用戶只需話90元購買價(jià)值為100元的代金券。100元為折扣券原價(jià)。

折扣券的有效期計(jì)算單位為月份，超過15天即記為一個(gè)月。

使用限制也為虛擬變量，特指折扣券是否有商家規(guī)定的關(guān)于使用人數(shù)和購買張數(shù)的限制，若明確由使用人數(shù)的限制，如“折扣券只能一人使用”，或購買張數(shù)的限制，如“一人只能購買三張一下的該種折扣券”，即記為1，反之記為0.

其中一分人數(shù)指對折扣券評(píng)價(jià)為一分的人數(shù)，以此類推。

折扣券銷量與其影響因素的雙變量相關(guān)性分析

我們對上述方式和規(guī)定采集數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，利用“統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案”軟件（SPSS）進(jìn)行雙變量相關(guān)性分析。

四、研究結(jié)果分析

（一）折扣券銷量與其影響因素的雙變量相關(guān)性分析

利用SPSS軟件對收集的折扣卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，獲得如下結(jié)果。

從圖1中我們可以看到因變量和自變量兩兩之間的相關(guān)性分析，由于研究各自變量與因變量銷量的關(guān)系，我們關(guān)注第三列的Pearson相關(guān)性數(shù)值，可以看到品牌，折扣率，團(tuán)購券有效期，評(píng)價(jià)人數(shù)與折扣券銷量有較為顯著的相關(guān)性，顯著性均小于0.005.因此可以將上述變量看作對銷量影響較大的變量，其改變能夠有效預(yù)測因變量的改變。

（二）折扣券銷量與其影響因素的輸入回歸分析

其中：y表示銷量，X1表示品牌，X2折扣券原價(jià)，X3表示折扣券折扣率，X4表示團(tuán)購券有效期，X5表示團(tuán)購券的使用限制，X6表示以往評(píng)價(jià)人數(shù)，X7表示平均評(píng)價(jià)。

觀察表格中的個(gè)自變量t值即回歸系數(shù)t檢驗(yàn)的結(jié)果，以及顯著性，其中折扣率和評(píng)價(jià)人數(shù)的顯著性顯示為.000，小于0.05，表示該自變量可以有效預(yù)測因變量（折扣券銷量）的改變。觀察每一個(gè)自變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，發(fā)現(xiàn)某些變量的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)較小，得出該自變量與因變量的相關(guān)性不大。定義標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)的絕對值大于0.075的自變量與因變量的相關(guān)性較大，相關(guān)性較大的自變量包括：評(píng)價(jià)人數(shù)，折扣率，品牌，順序?yàn)闃?biāo)準(zhǔn)化系數(shù)從大至小。

（三）折扣券銷量與其影響因素的逐步回歸分析

為了驗(yàn)證，重新利用SPSS進(jìn)行逐步線性相關(guān)分析.排除相關(guān)性較小的項(xiàng).篩選出相關(guān)性較大的變量。

從圖3中的R，R平方，調(diào)整后的R平方的值來看建立的第三個(gè)模型的效果是最理想的，第三個(gè)模型只講且僅將評(píng)價(jià)人數(shù)，折扣率，品牌納入自變量范圍，研究與因變量（銷量）的關(guān)系。

從圖4中的F值和顯著性的只可以看出.顯著性均顯示為.000.小于0.005，因此建立的三個(gè)模型中的自變量都能起到預(yù)測因變量變化的作用。因?yàn)榈谌齻€(gè)模型的R值，R平方，調(diào)整后的R平方的值最大，表示其效果最理想，因此可以選擇第三個(gè)模型中被排除的變量，包括團(tuán)購券原價(jià)，團(tuán)購券有效期，使用限制，平均評(píng)價(jià)。

我們可以看出隨著影響因素包括評(píng)價(jià)人數(shù)、折扣率、品牌的增加，折扣券的銷量增加，即銷量與上述三個(gè)自變量成正相關(guān)。

從圖5中可以看出經(jīng)過逐步回歸分析篩選剩下的自變量的系數(shù)得到方程，

Y=-24666.142+10.949X1+344.012X2+6789.764X3，

其中：y表示折扣券銷量，X1表示以往評(píng)價(jià)人數(shù)，X2表示折扣率.X3表示品牌

從標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)中我們可以看出三個(gè)自變量中對銷量影響最大的是評(píng)價(jià)人數(shù)，其次是折扣率，然后是商家是否為品牌及折扣券是否可以多店通用.與調(diào)查問卷的結(jié)果相符。每個(gè)變量都與銷量成正相關(guān)。

五、結(jié)論與啟示

（一）對于商家目的的假設(shè)

售賣的代金券作為商家的商業(yè)行為。目的可能有利益最大化（profit maximization），收入最大化（revenue maximization），發(fā)展最大化（growth maximization），實(shí)現(xiàn)社會(huì)責(zé)任（corporate socialresponsib川ty），滿意度（satisfaction），其中利益最大化是最常被商家定為目標(biāo)也是相對來說對于商家生存最重要的一點(diǎn)。且可被看成是其它目標(biāo)實(shí)現(xiàn)后的最終結(jié)果。發(fā)展最大化通過增加商家自身的市場支配力，可以提高自己改變價(jià)格的能力，以此達(dá)到利潤的提升；實(shí)現(xiàn)社會(huì)責(zé)任可以帶來良好的品牌名譽(yù)，加強(qiáng)消費(fèi)者對于品牌的忠誠度，使得市場支配力上漲，同樣能夠提升商家利潤。由此合理地假設(shè)所有商家都以利益最大化為目標(biāo)。

（二）商家利益最大化目的與折扣券銷量的聯(lián)系說明

因?yàn)楝F(xiàn)代社會(huì)中商家有多種方法降低邊際成本（marginalcost），商家能夠克服規(guī)模不經(jīng)濟(jì)（diseconomies of scale），使得產(chǎn)量增長時(shí)，成本的增長率小于收入的增長率，因此普遍認(rèn)為增長的銷量也就是產(chǎn)出能夠帶來更多的利潤。售賣折扣券作為商家的促銷手段。目的是增加該產(chǎn)品的銷量以獲取更多的利益。而折扣券銷量作為這種促銷商業(yè)行為效果的判別標(biāo)準(zhǔn)和效果非常合理，因此我們可以認(rèn)為若團(tuán)購券的銷量增加表明商家促銷的效果理想。產(chǎn)品的產(chǎn)量增加。利潤增加。

（三）商家可使用的增加折扣券銷量及獲取更多利益的方法

為了使得商家設(shè)計(jì)出增加自己利潤的銷售手段，可以從增加折扣券銷量切入.而從上述方程中的全部大于零的自變量系數(shù)可以看出，增加任意一個(gè)自變量，保持其它自變量不變或者增加都可以帶來因變量（折扣券銷量）的增加。其中評(píng)價(jià)的人數(shù)控制的主語偏向于消費(fèi)者。因此折扣券的折扣率和品牌成為商家較好控制且效果較為明顯的增加銷量的手段。對于連鎖店鋪，將折扣券的可用范圍擴(kuò)大至大于單個(gè)店鋪將使得銷量顯著增長。同時(shí)，發(fā)行團(tuán)購券的宣傳方式可以擴(kuò)大品牌知名度，優(yōu)化自己的品牌聲譽(yù)，增加品牌的可信度，進(jìn)一步擴(kuò)大利潤。

另一方面商家可以在接受范圍之內(nèi)。使得折扣率最大化。售賣折扣券是非價(jià)格競爭的一種手段。但可以被看成直接改變商品價(jià)格的變形，因此商家可以參考自己產(chǎn)品的價(jià)格彈性，增加折扣券的折扣率，增加商品銷量，增加自己的利潤。

同時(shí)，雖然評(píng)價(jià)人數(shù)的控制于消費(fèi)者更多，商家也可以合理開發(fā)鼓勵(lì)消費(fèi)者給出肯定評(píng)價(jià)的策略。