摘 要：“薄利多銷”原則被廣泛應用于實際經營管理中，是一種通過降低單位商品利潤來增加銷售數(shù)量，從而獲得更多盈利的擴大銷售策略。本文利用Python軟件對某大型商場的銷售數(shù)據(jù)、價格數(shù)據(jù)及利潤等信息進行數(shù)據(jù)分析挖掘，得出該大型商場的商品打折力度、銷售額、利潤率之間的關系，并對商品進行類目區(qū)分，具體研究不同的商品類目打折力度與銷售額、利潤率之間的關系，為商場針對不同商品的經營提供決策支持。

關鍵詞：Python;數(shù)據(jù)分析;MySQL;打折力度

本文索引：井紅霞.<變量 2>[J].中國商論，2022（13）：-028.

中圖分類號：F713 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2022）07（a）--05

“薄利多銷”是通過降低單位商品的利潤來增加銷售數(shù)量，從而使商家獲得更多盈利的一種銷售策略。此方法多用于需求富有彈性的商品，實際營銷中“薄利多銷”原則被廣泛應用。在經濟學中，針對富有彈性的商品而言，商家更傾向于通過降價的方式提高銷售額，但是利潤率與商品打折力度之間的關系不好把握，通過降價提高銷售額的方式并不一定適合所有商品。

本文基于某大型商場近三年的真實銷售流水數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析，深入探討商品打折力度與商場的銷售額、利潤率之間的關系。

1 問題分析

真實的銷售數(shù)據(jù)都會存在較多的數(shù)據(jù)噪音，給數(shù)據(jù)分析增加了一定程度的阻力，因此先將數(shù)據(jù)進行清洗處理。針對利潤率的求解，由于銷售流水表中非打折商品的成本價缺失，本文根據(jù)成本加成定價法，用兩種方法進行非打折商品成本價的計算：第一種方法是根據(jù)題目中給出的一般情況下零售商的利潤率在20%～40%的條件，假設商家將非打折商品的利潤率定為30%，利用成本加成定價法得出非打折商品的成本價，即可計算得出商場每天的利潤率;第二種方法是假設商家在對所有商品定價的過程中預期利潤率是一致的，故根據(jù)打折商品的成本價和門店價推出商家對打折商品未打折出售前的預期利潤率，以此作為商場未打折商品的利潤率，從而根據(jù)成本加成定價法得出商場每天的利潤率。

建立適當?shù)闹笜撕饬可虉龃蛘哿Χ?，同時計算出每天的打折力度。由于每天有不同的產品售出，且不同商品的打折力度存在一定程度的差異，故本文利用每天的平均折扣力度衡量商場每天的折扣力度，將每天的平均折扣力度定義為，將所得的當天平均折扣力度繪制成折線圖。為了便于分析商場折扣力度的強弱，本文將打折力度分成九個等級，從而使打折力度的觀察分析更為直觀。另外，將附件3中打折商品的促銷類型與商品的銷售流水表進行數(shù)據(jù)鏈接，根據(jù)不同活動的力度權重檢驗上述得出的打折力度強弱的計算結果。

首先，根據(jù)每天的營業(yè)額、利潤率及打折力度建立圖表模型，觀察打折力度、商品銷售額和利潤率之間的關系。其次，繪制圖表觀察商品的銷售額和利潤率隨折扣力度變化而變化的關系，從而分析打折力度與商品銷售額及利潤率之間的關系。最后，繪制出打折力度、商品銷售額及利潤率之間的相關關系圖，從而分析商品大類分區(qū)后的打折力度與商品銷售額及利潤率的關系變化。

2 模型構建與求解

2.1 數(shù)據(jù)預處理

將所給的附件1和附件2進行數(shù)據(jù)預處理，得出該商場2016年11月30日—2019年1月2日每天的營業(yè)額，并在部分成本價缺失的情況下，根據(jù)零售商的利潤率在20%～40%反推出缺失的成本價，從而計算利潤率。

2.2 營業(yè)額和利潤率關系模型

將附件1及附件2的數(shù)據(jù)導入MYSQL中，根據(jù)每日營業(yè)額的計算方法：

建立按日期累加SKU銷售價的SQL代碼，再用Python計算出營業(yè)額的結果，部分結果如表1所示。

數(shù)據(jù)經過整理分析，發(fā)現(xiàn)附件1、附件2所給數(shù)據(jù)中有部分非打折商品的成本價數(shù)據(jù)缺失，為了保證數(shù)據(jù)的完整性，在成本價缺失的情況下，本文采用兩種方法確定非打折商品的成本價。

方法一：根據(jù)實際經營中零售商的利潤率在20%～40%，利用成本加成定價模型：

使用平均值填充Mean/Mode Completer模型，假設商家將非打折商品的利潤率定為30%，即可求得非打折商品的成本價。

根據(jù)得出所缺失的成本價，運用公式 得出所缺失的成本價，最終根據(jù)成本 得出商場每天的成本利潤率，部分結果如表2所示。

通過分析商場近三年的營業(yè)額數(shù)據(jù)，得出商場營業(yè)額在2020.3～278059.18元波動，且每日營業(yè)額大多數(shù)在20000元以下波動。

通過分析商場近三年的利潤率數(shù)據(jù)，得出商場利潤率在9%～25%波動，其中利潤率主要集中在16%～18%波動。

方法二：假設商家在對所有商品定價的過程中預期利潤率是一致的，根據(jù)打折商品的成本價和門店價推出商家對打折商品未打折出售前的預期利潤率，以此作為商場未打折商品的利潤率，從而求得未打折商品的成本價，進而根據(jù)成本加成定價法得出商場每天的利潤率。所以，結合數(shù)據(jù)中已知打折商品的成本價，推出商場在商品定價時的預期利潤率，利用公式 得出商場在商品定價時所期望的利潤率為，則該利潤率為商場未打折商品的利潤率，由此計算出非打折商品的成本價，再運用公式 得出商場每天的利潤率。繪制部分商場營業(yè)額和利潤率柱線圖如圖1、圖2所示。

2.3 打折力度計算模型

針對打折力度的計算，本文先采用“當天平均打折力度”的定義，將當天平均單價占正價（無活動）時候平均單價的百分比進行計算。

將附件1與附件2的數(shù)據(jù)進行處理，利用Python軟件結合公式得出2016年11月30日—2019年1月2日每天的打折力度D。

本文將打折力度分為九個區(qū)間，從而使打折力度的觀察分析更為直觀，區(qū)間值的計算公式為：

由此得出區(qū)間值Q=0.04，因此打折力度的區(qū)間說明如表3所示。

以表3為指標來衡量商場每天的打折力度，篩算可得A+力度有2天，A與A-力度為0天，B+力度有4天，B力度有4天，B-力度有87天，C+力度有381天，C力度有244天，C-力度有41天。

2.4 打折力度、銷售額、利潤率關系模型

由問題一可以得出銷售額的柱狀圖、利潤率的折線圖，如圖3、圖4所示。

由圖3可知，在2018-01-06時商場營業(yè)額最高，在2018-01-16時商場營業(yè)額最低。由圖4可知，在2018-01-23時商場利潤率最高，在2018-01-14時商場利潤率最低。

打折力度的折線如圖5所示。

由圖5可知，在2018-01-08時商場的打折力度最大，在2018-01-22時商場的打折力度最小。

為了更好地觀察打折力度與銷售額的關系，由公式得：

圖5 打折力度折線圖

進一步梳理各變量之間的關系發(fā)現(xiàn)，上述模型各變量滿足以下關系：

當打折力度對銷量影響邊際應該是遞減的，基于此情況，對函數(shù)是最佳的擬合函數(shù)形式，即：

將公式（5）和（6）代入公式（4）中可以得到一個有關變量和的一階線性約束最優(yōu)化模型：

在客流量一定的情況下，且當時，模型有最優(yōu)路徑：

由此得出打折力度與商品銷售額及利潤率的關系折線柱狀圖，如圖6所示。

為了便于分析打折力度與銷售額、利潤率之間的關系，本文截取部分時間段的相關數(shù)據(jù)進行局部分析。

由圖7可知，利潤率與營業(yè)額之間呈一定程度的負相關，營業(yè)額與打折力度之間存在一定的相關性，但是圖7不能很好地將關系表達，故采用Python軟件以打折力度為橫坐標，繪制營業(yè)額、利潤率與打折力度之間的關系如圖8

所示。

由圖8可知，打折力度與營業(yè)額之間呈現(xiàn)高斯分布，即隨著打折力度的不斷加強，商場的營業(yè)額是先增加后減少的，而且打折力度為25%～30%時營業(yè)額較高;隨著打折力度的不斷加強，利潤率呈先上升后下降的趨勢，且折扣力度在25%左右時商場的利潤率較高。

2.5 基于商品分類的關系模型

將商品分類數(shù)據(jù)表中商品的一級類目鏈接到商場的銷售流水表中，用Python進行數(shù)據(jù)查詢并分別建立各一級類目數(shù)據(jù)模型，得出利潤率和銷售額及打折力度，用Python的Matplotlib繪制出利潤率、銷售額及打折力度三者的關系圖，觀察其變化規(guī)律。本文從繪制出來的26個打折力度與銷售額、利潤率之間的關系圖中選取日配冷藏和酒水飲料2個關系圖進行具體分析。

圖9為日配冷藏的打折力度、營業(yè)額和利潤率關系散點柱狀圖，觀察圖9得出，商品在不打折時銷售額最高，而且此時的利潤率也是最高的，隨著打折力度的增大，日配冷藏的營業(yè)額和利潤率下降。

圖10為酒水飲料的打折力度、營業(yè)額和利潤率關系散點柱狀圖，觀察圖10分析得出，商品在不打折時銷售額最高，而且此時的利潤率也是最高的;隨著打折力度的加大，酒水飲料的利潤率出現(xiàn)逐漸下降的趨勢。

通過上述分析，我們可以發(fā)現(xiàn)：

（1）商場的銷售額隨著打折力度的加大呈現(xiàn)正態(tài)分布的趨勢，且打折力度在25%左右銷售額達到最高峰，因此建議商場將打折力度定為20%～30%能夠取得較高的利潤。

（2）對于富有彈性的商品，比如休閑食品及個洗清潔等商品類目經常搞一些促銷活動對增加銷售額及利潤率有較好的效果。

（3）對于缺乏彈性的商品，比如糧油副食等商品，商場加大打折力度并不能提高銷售額及利潤率，故建議商場針對缺乏彈性的商品可以減少打折活動的頻率。

3 結語

本文中建立的模型與實際緊密聯(lián)系，主要運用Python進行數(shù)據(jù)分析，處理數(shù)據(jù)快速，隨著信息技術的發(fā)展，Python在數(shù)據(jù)分析領域的比重越來越大。Python具有簡單、易學等特點，使得數(shù)學模型變得簡單高效，普通人也可以輕松掌握該技術，讓數(shù)據(jù)分析朝著更智能的方向發(fā)展，如可推廣到人工智能、自動化分析。本文的研究結果對商場的銷售具有一定的指導意義，建議商場對富有彈性的商品，比如休閑食品及個洗清潔等商品類目經常搞一些促銷活動對增加銷售額及利潤率有較好的效果;對于缺乏彈性的商品，比如糧油副食等商品，商場加大打折力度并不能提高銷售額及利潤率，故建議商場針對缺乏彈性的商品可以減少打折活動的頻率。

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