高 昉

（上海城建職業(yè)學(xué)院 城市發(fā)展研究中心，上海 200438）

隨著人民群眾消費(fèi)結(jié)構(gòu)的不斷升級(jí)，中國(guó)白酒行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)更趨激烈，品牌化趨勢(shì)明顯，品牌決定著中國(guó)白酒的未來(lái)。品牌定位就是對(duì)品牌要素進(jìn)行設(shè)計(jì)和傳播，從而使其能在目標(biāo)顧客心目中占據(jù)一個(gè)獨(dú)特的、有價(jià)值的位置。品牌定位是尋找競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)立足點(diǎn)的有效戰(zhàn)略，品牌定位的成功與否關(guān)系到白酒企業(yè)的興衰，正確的品牌定位對(duì)白酒企業(yè)在市場(chǎng)上的成功具有重要的影響[1]。

目前白酒品牌定位的誤區(qū)主要有[2]：品牌定位過(guò)寬，主題模糊；品牌定位過(guò)窄，市場(chǎng)萎縮；品牌定位過(guò)空，天方夜譚；品牌定位過(guò)亂，不知所云；品牌延伸失當(dāng)，品牌定位稀釋等。形成這些誤區(qū)的一個(gè)主要原因是，營(yíng)銷(xiāo)人員主要根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和印象、想象，為企業(yè)推出品牌定位。然而由于信息量的急劇增加，市場(chǎng)情況的千變?nèi)f化，營(yíng)銷(xiāo)人員經(jīng)驗(yàn)的缺乏和過(guò)時(shí)，其主觀(guān)想象與客觀(guān)現(xiàn)實(shí)發(fā)生偏差的可能性越來(lái)越大。隨著多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)的發(fā)展和普及，品牌定位的科學(xué)化勢(shì)在必行。

在確定品牌屬性的過(guò)程中，往往需要對(duì)多個(gè)變量進(jìn)行大量的觀(guān)察，收集大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，尋找規(guī)律[3]。在大多數(shù)情況下，許多變量之間存在一定的相關(guān)關(guān)系，因此，有可能用較少的綜合指標(biāo)分析存在于多個(gè)變量中的各類(lèi)信息，而綜合指標(biāo)之間彼此是不相關(guān)的，代表各類(lèi)信息的綜合指標(biāo)成為因子。因子分析法最早由英國(guó)心理學(xué)家SPEARMEN C等[4]提出的，其宗旨是通過(guò)研究含有眾多變量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，找出少數(shù)幾個(gè)能控制基本變量信息的公因子去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系[5]。因子分析法的基本思想是通過(guò)分析多個(gè)變量之間協(xié)方差矩陣的內(nèi)部依賴(lài)關(guān)系，將相關(guān)性比較密切的幾個(gè)變量歸為一類(lèi)，每一類(lèi)變量成為一個(gè)公因子，以較少的幾個(gè)公因子反映全部變量[6-7]。因子分析是一種實(shí)用的降維技術(shù)，是用少數(shù)幾個(gè)因子來(lái)描述許多指標(biāo)或因素之間的聯(lián)系，以較少幾個(gè)因子反映原始資料的大部分信息的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。因子聚類(lèi)法[8-10]是在得到因子與諸指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)以及各品牌的因子得分之后，再根據(jù)各品牌的因子得分進(jìn)行聚類(lèi)分析，通過(guò)冰柱圖或樹(shù)圖可以知道樣本聚類(lèi)的合適數(shù)量，以及每類(lèi)中包含哪些品牌，從而為白酒品牌定位提供參考。

1 數(shù)據(jù)描述

本研究以中國(guó)白酒品牌為例，來(lái)說(shuō)明因子聚類(lèi)法在品牌定位研究中的運(yùn)用。數(shù)據(jù)來(lái)源于采納品牌營(yíng)銷(xiāo)國(guó)際顧問(wèn)機(jī)構(gòu)，本次調(diào)研主要關(guān)注了白酒品牌的功能性?xún)r(jià)值定位，以白酒品牌的口味屬性為內(nèi)容[11]。品牌功能性?xún)r(jià)值是指產(chǎn)品的物理屬性和使用價(jià)值，是品牌能提供給顧客的最基本價(jià)值。白酒能提供給顧客的功能性?xún)r(jià)值主要有口感、香氣、工藝、功效等。調(diào)查者選擇中國(guó)白酒市場(chǎng)上的11個(gè)品牌，讓調(diào)查對(duì)象對(duì)每個(gè)品牌在列出的13個(gè)口味屬性中進(jìn)行多項(xiàng)選擇。具體做法是：讓每個(gè)調(diào)查對(duì)象根據(jù)自己的判斷在相應(yīng)的單元格中劃鉤，然后匯總統(tǒng)計(jì)所有調(diào)查對(duì)象在各個(gè)單元格上的頻數(shù)，作為每個(gè)品牌在各屬性上的分值，它反映了消費(fèi)者對(duì)于各品牌在口味屬性上的心理認(rèn)知。匯總之后的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 各品牌口味屬性頻數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 1 Statistical results of taste attribute frequency of each brand

2 因子分析

2.1 因子分析適合性

由于原始數(shù)據(jù)中存在13個(gè)口味屬性指標(biāo)，較為冗雜，不利于迅速簡(jiǎn)潔地對(duì)品牌的定位做出判斷，因此存在數(shù)據(jù)降維的客觀(guān)需求，同時(shí)又希望不損失大部分原始信息，因子分析法是符合這一需求的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。接下來(lái)擬對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，目的是減少指標(biāo)的數(shù)量，形成若干有意義的公因子。本文使用IBM SPSS Statistics 25軟件進(jìn)行分析。

在做因子分析前，通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，如果將全部13個(gè)口味屬性作為因子分析的變量，相關(guān)矩陣的行列式值為0，說(shuō)明變量之間完全線(xiàn)性相關(guān)，也就是說(shuō)，有一些變量是冗余的，不能提供有價(jià)值的信息。因此需要去掉一些多余的變量，使得指標(biāo)的個(gè)數(shù)小于樣本個(gè)數(shù)[12]。本例中品牌數(shù)量為11，保留的指標(biāo)數(shù)量應(yīng)當(dāng)小于11，以計(jì)算KMO值等檢驗(yàn)性指標(biāo)，判斷進(jìn)行因子分析的適合性。本例中去掉了與其他指標(biāo)在含義上重合較多的4個(gè)變量：爽口、溫和的、后勁綿長(zhǎng)和入口順滑，剩余9個(gè)屬性指標(biāo)。

接下來(lái)進(jìn)行KMO和Barlett球形檢驗(yàn)，以驗(yàn)證是否適合做因子分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)（表2），KMO統(tǒng)計(jì)量的值為0.648，一般認(rèn)為該數(shù)值大于0.6即表示適合做因子分析。Barlett球形檢驗(yàn)給出的相伴概率為0.000，一般認(rèn)為該數(shù)值小于0.05即可進(jìn)行因子分析，因此拒絕Barlett球形檢驗(yàn)的零假設(shè)，認(rèn)為適合于因子分析。這說(shuō)明指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，可以用少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)來(lái)取代原來(lái)的9個(gè)指標(biāo)，并且不損失原始資料的大部分信息。

表2 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Results of KMO and Bartlett's test

2.2 公因子提取

采用主成分分析法進(jìn)行因子分析。提取公因子的方法一般有兩種，一是選取相關(guān)系數(shù)矩陣中特征值大于1的所有因子，二是固定因子個(gè)數(shù)提取公因子，主要是考慮累積方差貢獻(xiàn)率，以及所研究問(wèn)題本身的特點(diǎn)和現(xiàn)實(shí)意義[13]。本研究采用了第二種方法，即固定因子個(gè)數(shù)提取公因子，并按方差極大法進(jìn)行了旋轉(zhuǎn)。提取了3個(gè)公因子，使得累積方差貢獻(xiàn)率超過(guò)了95%，而且從第4個(gè)特征值開(kāi)始，出現(xiàn)了迅速遞減的趨勢(shì)（表3）。提取出的這3個(gè)公因子也具有很好的命名性，符合白酒口味屬性的自身特點(diǎn)和現(xiàn)實(shí)意義。從公因子方差來(lái)看（表4），旋轉(zhuǎn)后提取出的3個(gè)因子可以解釋所有9個(gè)原始變量各自方差的88%以上，說(shuō)明經(jīng)過(guò)提取公因子后損失的信息極少，因子分析的效果較好。

表3 主成分分析法提取的因子總方差Table 3 Total variance of factors extracted by principal component analysis

表4 主成分分析法提取的公因子方差Table 4 Variance of common factors extracted by principal component analysis

表5 旋轉(zhuǎn)后的因子矩陣Table 5 Factors matrix after rotation

根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子矩陣（表5），去掉因子載荷在0.4以下的，以便于對(duì)所有因子進(jìn)行歸類(lèi)，并且給3個(gè)提取出的公因子命名。為此需要查看哪些指標(biāo)在哪個(gè)公因子上具有較高的因子載荷。結(jié)果顯示，酒香綿長(zhǎng)、酒香濃郁、有回味、酒味清香、不沖口這5個(gè)指標(biāo)在第1個(gè)公因子上具有較高的因子載荷，這個(gè)公因子可以命名為酒香濃郁。有點(diǎn)辣、度數(shù)較高在第2個(gè)公因子上具有較高的因子載荷，這個(gè)公因子可以命名為度數(shù)較高。酒味較淡、度數(shù)較低在第3個(gè)公因子上具有較高的因子載荷，這個(gè)公因子可以命名為酒味較淡。

2.3 根據(jù)因子得分描繪認(rèn)知定位圖

在品牌定位研究中，只是提取出公因子還不夠，還需要計(jì)算因子得分以供后續(xù)研究之用。本文根據(jù)回歸法計(jì)算因子得分，并保存每個(gè)品牌的因子得分值作為新的變量（表6）。品牌的因子得分反映了顧客對(duì)于每個(gè)品牌相應(yīng)屬性的認(rèn)知，據(jù)此可以描繪每個(gè)品牌在品牌空間中的位置。

表6 各品牌白酒的因子得分Table 6 Factors score of Baijiu with different brands

從因子得分的協(xié)方差矩陣來(lái)看（表7），不同因子之間的數(shù)據(jù)為0，從而證實(shí)了3個(gè)公因子之間是不相關(guān)的。因此可以以3個(gè)公因子為軸，做各品牌的因子得分散點(diǎn)圖，即認(rèn)知定位圖（圖1），從而了解每個(gè)品牌在顧客心目中的位置。如果因子分析提取出的公因子有兩個(gè)，那么認(rèn)知定位圖能比較清楚地顯示各品牌在二維空間中的分布，從而有利于判斷自身位置和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手位置，找到一個(gè)合適的定位位置。然而，由于本研究提取出了3個(gè)公因子，因而認(rèn)知定位圖形成一個(gè)三維空間，導(dǎo)致各品牌的位置在這樣的三維圖形的平面表示圖中看起來(lái)并不是那么直觀(guān)。因此后面引入聚類(lèi)分析來(lái)更好地處理這個(gè)問(wèn)題，進(jìn)一步深化研究。

表7 因子得分協(xié)方差矩陣Table 7 Covariance matrix of factors score

圖1 各品牌白酒認(rèn)知定位圖Fig.1 Cognitive positioning mapping of Baijiu with different brands

2.4 聚類(lèi)分析和條形圖

為了能對(duì)本研究中的品牌位置有一個(gè)更清楚的了解，以因子得分為變量，做Q型層次聚類(lèi)分析[14-15]。采用類(lèi)間平均法和平方歐氏距離，11個(gè)品牌都進(jìn)入了聚類(lèi)分析。從樣本類(lèi)歸屬情況來(lái)看，分為4組比較合適（圖2）。為了更清楚地看到各組分組的理由，以及同組內(nèi)各品牌之間的具體差異，再做基于因子得分的復(fù)式條形圖[16-17]（圖3）。

圖2 各品牌白酒的聚類(lèi)譜系圖Fig.2 Cluster pedigree diagram of Baijiu with different brands

圖3 因子得分條形圖Fig.3 Bar chart of factors score

第1組包括金六福、古綿純、皖酒王。其共同特點(diǎn)是酒精度較低，酒味較淡。皖酒王和金六福在香味上優(yōu)于古綿純。第2組包括五糧液和茅臺(tái)。其共同的口味屬性是酒香濃郁。其中，五糧液酒香更濃郁，酒精度更高。第3組包括高爐家酒、稻花香、劍南春、泰山特曲、水井坊。其共同特點(diǎn)是香味不大，酒精度適中。第4組包括紅星二鍋頭。其顯著特點(diǎn)是酒精度較高，有點(diǎn)辣。

3 結(jié)論

本文說(shuō)明了運(yùn)用因子分析和聚類(lèi)分析進(jìn)行中國(guó)白酒品牌定位研究的方法[18-20]。首先，分析數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析。得到肯定的答案后，再正式進(jìn)行因子分析，提取出公因子，并使之具有良好的解釋能力。然后分析各指標(biāo)在公因子上的因子載荷，據(jù)此為公因子命名。下一步計(jì)算因子得分，根據(jù)因子得分繪制了品牌認(rèn)知定位圖、譜系圖和復(fù)式條形圖，進(jìn)行了聚類(lèi)分組。至此明確了中國(guó)白酒市場(chǎng)上消費(fèi)者看重的口味屬性，各品牌在消費(fèi)者心理認(rèn)知中所處的位置和主要競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。從分析結(jié)果來(lái)看，當(dāng)前中國(guó)白酒的主要口味屬性有3種：酒香濃郁，酒味較淡和酒精度較高。所考察的白酒品牌根據(jù)這3種屬性可以相應(yīng)地分成4組。

本文所介紹的因子聚類(lèi)分析方法對(duì)于白酒品牌進(jìn)行功能性?xún)r(jià)值定位具有直接的應(yīng)用價(jià)值。白酒企業(yè)以調(diào)研消費(fèi)者對(duì)于各品牌屬性的心理認(rèn)知為基礎(chǔ)，通過(guò)多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)可以得到一個(gè)相對(duì)客觀(guān)的品牌定位，而非營(yíng)銷(xiāo)人員和企業(yè)自身的主觀(guān)臆想，有助于改變以往品牌定位不科學(xué)的現(xiàn)象，這能夠幫助白酒品牌明確自身現(xiàn)有的定位，設(shè)計(jì)未來(lái)調(diào)整的方向進(jìn)行品牌再定位，找到差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和市場(chǎng)立足點(diǎn)。

在運(yùn)用因子分析法進(jìn)行品牌定位時(shí)，一定要準(zhǔn)確選擇屬性，每方面的屬性都有2～3個(gè)條目或指標(biāo)，指標(biāo)的數(shù)目要小于調(diào)查品牌的個(gè)數(shù)。同時(shí)因子分析作為一種探索性的初步研究，必須結(jié)合其他多元統(tǒng)計(jì)方法，比如聚類(lèi)分析等，以得到更有意義的信息，和更有把握的結(jié)論。

最后，本文雖以白酒品牌的口味屬性這一品牌功能性?xún)r(jià)值為內(nèi)容進(jìn)行了品牌定位研究，但文中所介紹的因子聚類(lèi)分析的研究方法適合于基于廣泛內(nèi)容的品牌定位研究，包括品牌認(rèn)同感，品牌情感性?xún)r(jià)值，品牌文化性?xún)r(jià)值，品牌心理價(jià)值等，并且適用于廣泛類(lèi)別的品牌定位研究。