孫倩 束禮菊 李堅強 劉健

摘?要：本文篩選出高峰期交通的順暢性、日常充電工作面、車型大小、日?；顒影霃胶凸蚕韱诬嚨谋憬莩潭鹊任鍌€騎行環(huán)境因素，利用聯(lián)合分析對電動車的騎行偏好進行量化與分析，指出了日?；顒影霃胶透叻迤诮煌ǖ捻槙承缘男в弥惦S因素水平變化呈顯著上升趨勢，車身大小和日常充電工作面的效用值變化速度次之，共享單車投放市場對電動車騎行效用影響微乎其微。在此基礎上，提出了優(yōu)化電動車銷售的對策。

關(guān)鍵詞：電動車;騎行環(huán)境;效用函數(shù)

中圖分類號：F713.55??????文獻標識碼：A??????文章編號：1008-4428（2018）07-0049-03

電動自行車自1983年首次問世以來，經(jīng)歷了35年風雨洗禮，不僅在能源、環(huán)境方面有其獨特的競爭力，而且在款式上融入了時尚元素，以其特有的優(yōu)勢，進入了千家萬戶，尤其是滿足了中低收入水平的居民的出行需求。電動自行車方便了人們的生活，緩解了前所未有的交通壓力，同時經(jīng)濟實用，為使用者節(jié)約了很多生活成本。但是，當前電動車生產(chǎn)廠商眾多，銷售網(wǎng)點云集，終端銷售壓力加劇。究其原因，除了原材料價格上漲、產(chǎn)品創(chuàng)新乏力之外，營銷手段的創(chuàng)新可能成為銷售疲軟問題的解決之道。銷售商需要了解顧客的需求，找出影響消費者購買力的因素，做到精準營銷。

一、 聯(lián)合分析

（一）聯(lián)合分析的基本思想

聯(lián)合分析通常用來分析具有多個特征組成的產(chǎn)品或服務，通過測算消費者對多個特征的產(chǎn)品或服務的總體偏好，來估測每個特征的相對重要性及其具體特征水平的局部效用值。聯(lián)合分析能夠幫助銷售方熟悉消費者的內(nèi)在價值工程體系，可以幫助銷售方研究為什么消費者選擇具有某些特征水平的產(chǎn)品或者服務，而不是選擇其他特征水平的產(chǎn)品或者服務，同時銷售方可以根據(jù)不同特征水平的效用值，來決定為消費者定制出哪些具體特征水平的產(chǎn)品或者服務。

本文引入聯(lián)合分析方法分析具有多個主要因素決定的電動自行車的不同組合騎行環(huán)境，通過測算受訪者對多因素決定的電動自行車不同組合騎行環(huán)境的需求迫切程度，來估計每個因素的相對重要程度及其具體主因素水平?jīng)Q定的局部效用值。再根據(jù)估計的局部效用值來細分目標市場，制定相應的營銷策略。

（二）數(shù)學模型

1. 市場的效用函數(shù)

設電動車市場騎行環(huán)境共有r個主因素，ki為第i個主因素的因素水平賦值變量，i=1，2，…，r;kij為第i個主因素的第j個因素水平的取值。假定此主因素有pi個因素水平，即j=1，2，…，pi。確定以下虛擬變量dim（i=1，2，…，r;m=1，2，…，pi-1）的取值，若第i個主因素為定性因素，則

dim=1?若ki=kim

0?其他

（1）

因此，某個受訪者對于該電動車市場騎行環(huán)境的效用函數(shù)為：

u=ε+b+∑ri=1∑pi-1m=1bimdim

（2）

其中，u為某個受訪者對該電動車組合騎行環(huán)境的效用值，bim（m=1，2，…，pi-1）為該受訪者對第i主因素的第m虛擬因素水平的偏好權(quán)重;b是常數(shù)項，ε是該組合騎行環(huán)境效用函數(shù)的隨機擾動項。

對于具有r個主因素的n個備選組合騎行環(huán)境，根據(jù)（2）式，定義某個受訪者對n個虛擬組合騎行環(huán)境效用函數(shù)回歸矩陣模型為：

U=DB+E

（3）

其中U=（u1，u2，…，un）T，且uh表示第h組合騎行環(huán)境的效用值，h=1，2，…，n，該效用值依據(jù)該受訪者對組合騎行環(huán)境的偏好排序而得。

Di=d111d121…drp1-1，1

d112d122…drpr-1，2

…………

d11nd12n…drpr-1，n

（4）

且dimh表示第h騎行環(huán)境在第i主因素的第m因素水平上的取值，m=1，2，…，pi-1。Bi=（b11，b12，…，brpr-1）T且bim為受訪者對第i個定性因素的第m個因素水平偏好的權(quán)重，為待估回歸系數(shù)。E=（ε，ε2，…，εn）T且εh為第h個騎行環(huán)境的效用值擾動項。

利用最小二乘法對（3）式進行回歸估計，以及F檢驗和每個b11，b12，…，brpr-1的t檢驗，得到某個受訪者在該組合騎行環(huán)境的效用函數(shù)回歸模型為：

u^=b^+∑ri=1∑pi-1m=1b^imdim

（5）

2. 特征相對重要性

設受訪者對某種組合騎行環(huán)境第i個主因素的第j個因素水平的邊際效用為aij，則

ai1-aipi=bi1，ai2-aipi=bi2，…，aipi-1-aipi=bipi-1，ai1+ai2+…+aipi=0

（6）

主因素的重要性Ii定義為受訪者在第i個主因素上的極差效用，即該因素上因素水平最大效用與因素水平最小效用值的差：

Ii={max（aij）-min（aij）}，i=1，2，…，s;j=1，2，…，qi

（7）

受訪者對某種組合騎行環(huán)境的第i個主因素的偏好權(quán)重為wi;則

wi=Ii/∑ri=1Ii

（8）

二、 應用案例研究

運用上述模型，篩選出電動車市場消費的主要環(huán)境因素，討論騎行環(huán)境的主要因素對消費者偏好決定程度及其營銷策略。

（一）篩選騎行環(huán)境的主要因素

根據(jù)電動車的使用環(huán)境，將其分解為交通高分期道路順暢與否、日?；顒影霃?、日常充電工作面、車型大小、電池續(xù)航里程、信息對稱程度、工作或?qū)W習的彈性程度、共享單車便利程度等10余項影響因素。根據(jù)消費者購買電動車的影響因素，將電動車市場騎行環(huán)境因素分為下列3類：第一類因素，消費者對因素水平具有共同的認識，例如，與騎行半徑在9km以上相比，絕大多數(shù)消費者都喜歡3km以內(nèi)的日常騎行半徑，這種理性認識占主導的因素可以稱之為理性環(huán)境因素。第二類因素，因素水平帶給不同消費者的效用差別很大，稱之為感性環(huán)境因素。第三類因素，因素的一系列因素水平效用是理性占主導，而該因素的另一系列因素水平的效用又取決于個人偏好，稱之為雙重性質(zhì)的因素。