陳玖豪 楊智豪 秦家輝

摘 要：營(yíng)銷策略的制定與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的開(kāi)展密切相關(guān)，本文以1964名目標(biāo)客戶的體驗(yàn)數(shù)據(jù)和個(gè)人特征為對(duì)象，研究對(duì)不同品牌電動(dòng)汽車銷售產(chǎn)生影響的因素，并幫助企業(yè)建立客戶挖掘模型。結(jié)果表明，體驗(yàn)數(shù)據(jù)越大，客戶購(gòu)買的可能性越大;個(gè)人特征方面，全年房貸支出占家庭年收入的比例與汽車銷售的關(guān)系最為密切;在衡量客戶購(gòu)買意愿時(shí)，使用貝葉斯模型判斷合資品牌和自主品牌的效果較好，而對(duì)新勢(shì)力品牌則應(yīng)使用逐步判別模型進(jìn)行判斷。

關(guān)鍵詞：H檢驗(yàn)法;判別分析;客戶挖掘;營(yíng)銷策略

本文索引：陳玖豪，楊智豪，秦家輝.<變量 2>[J].中國(guó)商論，2022（09）：-050.

中圖分類號(hào)：F274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2022）05（a）--04

1 引言與文獻(xiàn)綜述

隨著社會(huì)的發(fā)展，汽車已經(jīng)成為居民生活中不可缺少的一部分。傳統(tǒng)燃油汽車數(shù)量的激增，致使我國(guó)能源供應(yīng)越發(fā)緊張，而尾氣過(guò)度排放造成的環(huán)境危害，迫使政府必須采取一系列政策限制燃油車的使用。作為處理能源環(huán)境問(wèn)題的有效手段，以電動(dòng)汽車為代表的新型戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)受到政府的大力推廣。對(duì)于汽車廠商來(lái)說(shuō)，優(yōu)化銷售策略有助于更好地打開(kāi)市場(chǎng)。因此，探討如何制定電動(dòng)汽車目標(biāo)客戶的營(yíng)銷策略成為研究熱點(diǎn)。

李帆（2019）對(duì)ZH電動(dòng)汽車的內(nèi)外部營(yíng)銷環(huán)境和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境進(jìn)行研究，并基于整體環(huán)境形式，對(duì)新能源汽車進(jìn)行STP分析[1]。柴鑫（2020）運(yùn)用PEST分析、4P理論等，針對(duì)江淮公司電動(dòng)汽車銷售存在的問(wèn)題，提出細(xì)分市場(chǎng)差異化營(yíng)銷、精準(zhǔn)價(jià)格定位、改進(jìn)營(yíng)銷方法的策略[2]。宋欣蕊（2016）應(yīng)用SWOT理論對(duì)北京現(xiàn)代汽車系統(tǒng)進(jìn)行分析，從而提出北京現(xiàn)代在“新常態(tài)”背景下發(fā)展戰(zhàn)略的意見(jiàn)[3]。徐濤（2019）分析我國(guó)基于大數(shù)據(jù)的汽車精準(zhǔn)營(yíng)銷的營(yíng)銷現(xiàn)狀和不足，總結(jié)了基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營(yíng)銷模式[4]。

綜上，現(xiàn)有研究大多采用定性方法分析結(jié)果，缺少數(shù)據(jù)佐證。本文通過(guò)建立統(tǒng)計(jì)模型對(duì)客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以期幫助企業(yè)實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷。

2 研究設(shè)計(jì)

在開(kāi)展研究之前，本文對(duì)模型進(jìn)行如下假設(shè)：（1）各品牌電動(dòng)汽車銷量保持穩(wěn)定，行業(yè)處于良性競(jìng)爭(zhēng)。（2）國(guó)家扶持電動(dòng)汽車行業(yè)的政策不變。（3）各品牌電動(dòng)汽車客戶的購(gòu)買意愿長(zhǎng)期有效。（4）廠商產(chǎn)品的供給穩(wěn)定，不會(huì)出現(xiàn)缺貨和斷貨的情況。（5）沒(méi)有任何特殊事件（公共衛(wèi)生、質(zhì)量問(wèn)題等）發(fā)生。

本文以目標(biāo)客戶對(duì)合資、自主及新勢(shì)力三種電動(dòng)汽車品牌的體驗(yàn)數(shù)據(jù)和個(gè)人特征數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，共1964個(gè)觀測(cè)值，具體研究變量的定義如表1所示。

3 電動(dòng)汽車銷售影響因素的H檢驗(yàn)

目標(biāo)客戶是否購(gòu)買電動(dòng)車，一方面受電動(dòng)汽車本身的影響，另一方面與顧客個(gè)人特征密切相關(guān)。在研究控制變量是否會(huì)對(duì)觀測(cè)變量產(chǎn)生影響時(shí)，通常使用方差分析或非參數(shù)統(tǒng)計(jì)的方法。本文先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)和方差齊性檢驗(yàn)，判斷是否滿足方差分析的使用條件。通過(guò)kstest檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，由于部分?jǐn)?shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，故不能使用方差分析。因此，本文使用非參數(shù)統(tǒng)計(jì)中的H檢驗(yàn)法研究哪些因素會(huì)對(duì)電動(dòng)汽車的銷售產(chǎn)生影響，結(jié)果如表2所示。

由表2可知，對(duì)于不同品牌汽車的目標(biāo)客戶體驗(yàn)數(shù)據(jù)指標(biāo)，其p值均小于0.05，說(shuō)明體驗(yàn)數(shù)據(jù)值的大小對(duì)顧客是否購(gòu)買電動(dòng)汽車有直接影響。進(jìn)一步分析消費(fèi)者的個(gè)人特征可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)于合資品牌汽車，B15、B16、B17共3項(xiàng)特征與客戶購(gòu)買意愿有關(guān);對(duì)于自主品牌汽車，B2、B11、B13、B14、B15、B16、B17共7項(xiàng)特征與客戶購(gòu)買意愿有關(guān);對(duì)于新勢(shì)力品牌汽車，B16與客戶購(gòu)買意愿有關(guān)。對(duì)于三種品牌來(lái)說(shuō)，全年房貸支出占家庭收入比例這一個(gè)人特征與客戶購(gòu)買意愿密切相關(guān)。因此，企業(yè)需要加強(qiáng)與該類客戶的聯(lián)系，實(shí)施差異化服務(wù)戰(zhàn)略，定時(shí)與其進(jìn)行一對(duì)一溝通及營(yíng)銷交流。

4 判別分析建立客戶挖掘模型

在得到對(duì)不同品牌電動(dòng)汽車銷售有影響的因素后，本文通過(guò)建立客戶挖掘模型判斷客戶的購(gòu)買意愿。

貝葉斯判別法是根據(jù)貝葉斯準(zhǔn)則進(jìn)行判別分析的一種多元統(tǒng)計(jì)分析法[5]。使用貝葉斯判別法，以前文H檢驗(yàn)得到的重要因素作為分類指標(biāo)，分別對(duì)三種不同品牌的電動(dòng)汽車建立判別模型，得到15名待判定客戶購(gòu)買電動(dòng)汽車的可能性（見(jiàn)表3）。

由表3可知，1號(hào)和2號(hào)客戶有購(gòu)買合資品牌電動(dòng)汽車的意愿;6號(hào)和7號(hào)客戶有購(gòu)買自主品牌電動(dòng)汽車的意愿;11號(hào)、12號(hào)、13號(hào)和15號(hào)客戶有購(gòu)買新勢(shì)力品牌電動(dòng)汽車的意愿。為進(jìn)一步降低誤判率，本文使用逐步判別法改進(jìn)模型。逐步判別法是利用一些檢驗(yàn)規(guī)則，對(duì)變量進(jìn)行逐步篩選，同時(shí)進(jìn)行判別的一種方法[5]。對(duì)客戶購(gòu)買合資、自主品牌電動(dòng)車的可能性使用逐步判別分析，得到模型的誤判率如表4所示。

由表4可知，合資品牌和自主品牌電動(dòng)汽車購(gòu)買意愿逐步判別模型的誤判率分別為12.67%和10.88%，相較貝葉斯判別法誤判率反而上升。因此，仍使用貝葉斯模型判斷客戶是否購(gòu)買合資品牌和自主品牌電動(dòng)汽車。

對(duì)客戶購(gòu)買新勢(shì)力品牌電動(dòng)汽車的可能性使用逐步判別分析，步驟如下：

第一，逐步篩選變量，得到如表5所示的逐步選擇匯總。

由表5可知，對(duì)于新勢(shì)力品牌汽車，逐步判別模型選入的變量為a1、a3、B9、B10、B11、B13、B15、B16、B17，與貝葉斯判別模型相比，個(gè)人特征指標(biāo)數(shù)量增加而體驗(yàn)指標(biāo)數(shù)量減少。

第二，構(gòu)建逐步判別模型進(jìn)行判別，得到如表6所示的判別結(jié)果。

由表6可知，11號(hào)、12號(hào)、13號(hào)和15號(hào)客戶購(gòu)買新勢(shì)力品牌電動(dòng)汽車的可能性較大，判別結(jié)果與貝葉斯模型相同。

第三，進(jìn)行出錯(cuò)估計(jì)，得到如表7所示的出錯(cuò)估計(jì)表。

由表7可知，新勢(shì)力品牌電動(dòng)汽車使用逐步判別法后模型的誤判率降至5.69%，遠(yuǎn)小于貝葉斯模型的11.86%。因此，對(duì)新勢(shì)力品牌電動(dòng)汽車銷售商來(lái)說(shuō)，改用逐步判別模型可使企業(yè)更加準(zhǔn)確地判斷消費(fèi)者的購(gòu)買意愿，說(shuō)明該品牌消費(fèi)者的個(gè)人特征對(duì)其購(gòu)買行為的影響更大。

5 結(jié)語(yǔ)

本文對(duì)電動(dòng)汽車銷售策略進(jìn)行深入研究，以1964名目標(biāo)客戶的體驗(yàn)數(shù)據(jù)和個(gè)人特征為對(duì)象，研究影響購(gòu)買的因素并建立客戶挖掘模型，得到以下結(jié)論：第一，體驗(yàn)數(shù)據(jù)是影響顧客購(gòu)買的重要因素，企業(yè)應(yīng)重視用戶體驗(yàn)。第二，對(duì)于合資品牌汽車，家庭可支配年收入等3項(xiàng)特征影響客戶購(gòu)買意愿;對(duì)于自主品牌汽車，所在單位性質(zhì)、家庭年收入等7項(xiàng)特征影響客戶購(gòu)買意愿;對(duì)于新勢(shì)力品牌汽車，全年房貸支出占家庭年收入比例影響客戶購(gòu)買意愿。第三，使用貝葉斯模型判斷目標(biāo)客戶對(duì)合資品牌和自主品牌汽車的購(gòu)買意愿準(zhǔn)確率較高，而逐步判別模型對(duì)目標(biāo)客戶購(gòu)買新勢(shì)力品牌汽車意愿的衡量能力更強(qiáng)。

為進(jìn)一步提高電動(dòng)汽車廠商精準(zhǔn)營(yíng)銷的能力，本文提出以下建議：

第一，利用明星效應(yīng)，選擇符合電動(dòng)汽車特點(diǎn)的明星作為代言人。將廣告滲透進(jìn)電視、網(wǎng)絡(luò)諸多數(shù)字媒體，讓目標(biāo)客戶更加直觀地感受到電動(dòng)汽車的特性，增加信任感來(lái)源及吸引力來(lái)源[6]。做好細(xì)分市場(chǎng)，重視縫隙市場(chǎng)，實(shí)施精準(zhǔn)營(yíng)銷、差異化營(yíng)銷戰(zhàn)略，向不同客戶提供多種可供選擇的產(chǎn)品服務(wù)。

第二，提高廣告及宣傳質(zhì)量，將電動(dòng)汽車的優(yōu)勢(shì)清晰地展現(xiàn)出來(lái)[7]。企業(yè)可以通過(guò)對(duì)比傳統(tǒng)燃油汽車和電動(dòng)汽車，突出電動(dòng)汽車低能耗、質(zhì)量輕、易保養(yǎng)、安全系數(shù)高等優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，企業(yè)要注重提高用戶體驗(yàn)感。通過(guò)客戶回訪、問(wèn)卷調(diào)查多種形式，搜集客戶對(duì)產(chǎn)品的意見(jiàn)，及時(shí)更新產(chǎn)品功能，向用戶提供更好的服務(wù)體驗(yàn)。

第三，企業(yè)可以舉辦大型線下電動(dòng)汽車體驗(yàn)會(huì)或車展活動(dòng)。在活動(dòng)過(guò)程中，鼓勵(lì)顧客切身體驗(yàn)電動(dòng)汽車的性能，增強(qiáng)電動(dòng)汽車的宣傳力度?；顒?dòng)中，邀請(qǐng)報(bào)社或電臺(tái)記者進(jìn)行跟蹤報(bào)道，以多種形式增加企業(yè)的影響力，加深目標(biāo)人群對(duì)電動(dòng)汽車概念的認(rèn)知。與政府在電動(dòng)汽車研發(fā)、生產(chǎn)多領(lǐng)域開(kāi)展深入合作，鼓勵(lì)引進(jìn)創(chuàng)新資本。

參考文獻(xiàn)

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Research on Marketing Strategy of Electric Vehicle Target Customers

Nanjing University of Chinese Medicine? Nanjing， Jiangsu? 210023

CHEN Jiuhao? YANG Zhihao? QIN Jiahui

Abstract： The development of marketing strategy is closely related to the development of production and operation activities of enterprises. Taking the experience data and personal characteristics of 1964 target customers as the object， this paper analyzes the factors influencing the sales of different brand electric vehicles， and helps enterprises to establish the customer mining model. The results show that the greater the experience data， the more likely customers are to buy. In terms of personal characteristics， the ratio of annual mortgage expenditure to annual household income is most closely related to car sales. When measuring customers’ purchase intention， the Bayesian model is better for judging joint venture brands and independent brands， while the stepwise discriminant model should be used when judging new power brands.

Keywords： H-test; discriminant analysis; customer mining; the marketing strategy