卷煙零售終端發(fā)展?jié)摿δＰ偷慕?/h1>
2022-06-27 14:18:06韋智清劉鵬王智任婷
消費導刊 2022年7期 關鍵詞：水平
韋智清 劉鵬 王智 任婷
渭南市煙草公司城區(qū)分公司
一、研究背景
目標客戶的選擇，關系到終端提升的成功率以及終端建設評價的好壞，明確終端發(fā)展?jié)摿?，準確定位目標客戶是保證終端建設工作高質、高效的重要基礎。在對照現(xiàn)行的選戶標準開展目標終端選戶過程中發(fā)現(xiàn)，依據(jù)現(xiàn)有標準，入選目標范圍過大，不利于基層單位精準鎖目標客戶，存在由于目標篩選不準、入選目標過多，導致人力、資源和管理浪費的風險。因此需要一個相對準確有效，能進一步縮小目標范圍，且便于縣級分公司基層人員操作的科學方法。通過建立模型，判斷終端發(fā)展?jié)摿?，能幫助基層單位更科學、準確、便捷的鎖定目標，有效提升工作效率和終端建設質量。
二、模型的技術難點
研究技術難點主要在于三方面：
1.如何確認終端發(fā)展?jié)摿Φ臉嫵梢蜃印?/p>
2.如何得到各構成因子的權重
3.不同因子的各檔位評估區(qū)間如何確認
本研究將通過主成分分析法和專家評定法確定模型的因子內(nèi)容、權重和評估標準，實現(xiàn)對終端發(fā)展?jié)摿υu估指標的計量基礎支持和指標構建
三、應用方法說明
1.主成分分析法
主分量分析法目的是通過降維將多重指標轉化為少數(shù)幾個綜合指標，即多變量統(tǒng)計方法，一般指主成分析法（Principal Component Analysis,PCA），其旨在對多個變量間的相關性進行考察，以基于少量幾個主成分來對多數(shù)變量間的內(nèi)部關系進行解釋，換言之，主成分分析法就是從大量的原始指標數(shù)據(jù)中提取出少而精的主成分，這些主成分要在原始變量彼此不相關的前提下能夠盡可能多地揭示原始變量的信息，原來的多個原始指標被大量有關聯(lián)的原始指標（p）重新合并成若干新的相互無關的綜合指標所取代。
通常用F1來指代第一個綜合指標，稱為第一主成分，具有最大方差，其包含信息也最多。當?shù)谝恢鞒煞植荒軐⒃瓉?p 個指標的信息都全部反映或解釋時，第二主成分F2就被選取了，以此類推，原來 p個變量就可以轉化為 n 個 成分。因此，主成分分析大體分為兩個階段，首先，對原始指標變量進行降維轉換，其次建立一組相互獨立的主成分集。主成分分析法可以使分析人員通過較少的變量研究來獲取豐富的信息，在一定程度上降低了問題分析的復雜性，具有更強的實操性。
在本研究中，先根據(jù)相關文件和專家評測確定m個一級指標和相應二級指標有p個變量，構成一個m×p階的樣本變量矩陣:
將上述指標降維處理后形成若干個綜合指標，設為F1，F(xiàn)2，… Fn（n≤p），其由數(shù)據(jù)矩陣 X 的 p 個指標的線性組合構成，表達式為：
其中W_ij為組合系數(shù)，其確定原則有兩點:
第一，F(xiàn)與F（i≠j，i，j=1，2，…n）互不相關；
第二，在X，X，…，X的一切線性組合中，F(xiàn)的方差是最大的，除F之外，在X，X，…，X全部線性組和中F的方差最大，且與F無關聯(lián)聯(lián)；
依次類推，可以得出這樣的推論：除卻F，F(xiàn)，…，F(xiàn)之外，即在X，X，…，X全部線性組中F的方差最大，且與F，F(xiàn)，…，F(xiàn)無關聯(lián)。
因此，原指標X，X，…，X的第 1，2，…，n 個主成分即為新的綜合指標變量F，F(xiàn)，…，F(xiàn)。通過以上的分析，可以得到主成分分析所確定的原始變量X（j=1，2，…，p）在各主成分F（i=1，2，…，n）上的載荷W（i=1，2，…，n；j=1，2，…，p）是依次遞減的。每一載荷量W分別是與原始指標數(shù)據(jù)的關聯(lián)矩陣相對應的較大的 n 個特征值λ所對應的特征向量。
2.專家評定法
專家評定法是應用廣泛的一種評價方法。它是在定量和定性分析的基礎上，以打分等方式做出定量評價，其結果具有數(shù)理統(tǒng)計特性。
專家評定法最大的優(yōu)點在于，能夠在面對復雜的評價維度和分析情境下，尤其是區(qū)間估計分析過程中做出定量估計。
專家評價法的主要步驟是：首先根據(jù)評價對象的情況確定評價指標，對每個指標設計評價量表；然后以此為基準，由專家對評價對象進行分析和評價，確定各個指標的分值，采用加權平均統(tǒng)計法或算術平均法求出個評價對象的目標結果。
四、終端發(fā)展?jié)摿ε袛嗄Ｐ偷慕?/h2>
通過訪談調(diào)研的形式，首先對終端發(fā)展?jié)摿ε袛嗄Ｐ偷臉嫵梢蜃舆M行初步范圍的確定，其過程分為三個階段：
1.通過對煙草行業(yè)關于終端建設政策的深入解讀，明確因子的基本范圍。
2.對因子進行了一定范圍的前測（pilot test），并進行了探索新因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）與驗證性因子分析（confirmatory factor analysis,CFA）。
3.面向基層全體客戶經(jīng)理進行調(diào)研訪談，就目前初步圈定的因子進行詳細討論，獲得基本的因子數(shù)據(jù)基礎。
在上述工作完成基礎下，根據(jù)主成分分析方法，按照1）數(shù)據(jù)描述性分析、2）因子分析、3）特征值檢驗、4）因子結構調(diào)整、5）信度分析、6）權重生成等六個步驟對數(shù)據(jù)處理過程和結果展開說明。
1.對調(diào)查結果的描述性統(tǒng)計
表1 考核指標重要性的基本描述性統(tǒng)計
2.因子分析
第一步，使用主成分因子法對各個指標進行因子分析。
下表說明的是因子分析模型的一般情況，本次提取保留了三個因子。模型LR檢驗的卡方值為2720.17，P值為0.0000，故模型非常顯著。
最左列（Factor）說明的是因子名稱，可以看出模型主要提取了三個因子，他們的特征值（Eigenvalue）大于1，是有效的。其中，第1個因子的特征值是8.84，第2個因子的特征值是3.49，第3個因子的特征值為1.81。
Proportion列表示的是提取因子的方差貢獻率，其中第1個因子的方差貢獻率為45%，第2個因子的方差貢獻率為23%，第3個因子的方差貢獻率為9%。第4個因子的特征跟小于1，為0.90，方差貢獻率為5%。已經(jīng)不符合提取因子的要求。
Cumulative列表示的是提取因子的累計方差貢獻率，其中前三個因子的累計方差貢獻率為77%。
通過stata軟件進一步生成了因子提取碎石圖，根據(jù)繪制出來的碎石圖，能夠清晰地反映出因子提取的整體情況。如下方圖所示，碎石圖清楚地展示了主要提取的因素為三個。
表2 因子分析模型的基本情況
LR test:independent vs.saturated:chi2(190)=2720.17 Prob＞chi2=0.0000
圖1 主成分分析法碎石圖
3.KMO檢驗
下表匯總了KMO檢驗的結果，平均KMO值為0.83，表明適合做因子分析。巴特利球形檢驗的結果顯著，表明適合做因子分析。因子順序按照特征由大到小進行排列。
表3 KMO檢驗結果
5.調(diào)整因子結構
將因子結構進行旋轉以使數(shù)據(jù)結構更加契合?？紤]到各個指標之間存在相關關系，我們采用斜交旋轉的方法進行轉制，僅保留大于0.4的因子載荷，結果如下表所示，可以看到題項基本良好地聚合到三個因子。
例如1）卷煙動銷情況、周均訂購量、月均卷煙毛利率、檔位2）主銷和在銷卷煙賣點，現(xiàn)代經(jīng)營意識等3）意在資金投入、個人意愿方面進行終端升級等4）主動發(fā)揮“產(chǎn)品銷售、形象展示、品牌培育、宣傳促銷、信息采集、消費跟蹤”的意識與能力等這四個因子載荷都高于0.8且顯著聚焦于因子1。
表4 調(diào)整因子結構后的因子載荷
轉置之后三個因子中，第1個因子（客戶意識）的方差貢獻率為33%，第2個因子（卷煙經(jīng)營）的方差貢獻率為30%，第3個因子（終端硬件）的方差貢獻率為26%。三個因子的總方差貢獻率大于80%，說明這三個因子的解釋率較好。
表5 調(diào)整因子結構后因子的方差貢獻率
6.信度分析
對三個因素中的指標各自進行信度分析，結果如下表所示。，其中第1個因子（客戶意識）的整體信度為0.85，第2個因子（卷煙經(jīng)營）的整體信度為0.75，第3個因子（終端硬件）的整體新度為0.92，并且子指標的各個信度都符合信度閥值要求，看出各個指標和各個因子內(nèi)部題項之間的一致性較高。
表6 信度檢驗結果
7.生成指標權重
根據(jù)主成分分析的結果，指標權重的確立主要需要主成分分析中得出的因子矩陣和特征根的值，根據(jù)這兩個結果計算線性組合中的系數(shù)，具體的計算公式為：標準化數(shù)/對應因子特征根的平方根。得到線性組合系數(shù)后，結合因子方差計算綜合得分模型中的系數(shù)，具體的公式為：
每個指標上得到的結果即為相應的指標權重，最終結果如下表。
表7 各指標因子提取和權重確定
因此，終端發(fā)展?jié)摿嫵梢蜃影ň頍熃?jīng)營水平、終端硬件水平和客戶意識水平三個因子，且三個因子的構成權重分別是30%、30%和40%。
8.因子各檔位評估區(qū)間測度
在確認終端發(fā)展?jié)摿嫵梢蜃影ň頍熃?jīng)營水平、終端硬件水平和客戶意識水平三個因子的基礎上，下一個重要有待解決的問題在于不同因子的各檔位評估區(qū)間如何確認，從而才能在積分制建設過程中過實現(xiàn)量化。
1)因子題項構成確認
首先，根據(jù)上述主成分分析法各個因子的題項指標，可以確定構成因子的構成內(nèi)容和權重。具體來看：
卷煙經(jīng)營水平包括卷煙購進量、卷煙購進金額、條均價、卷煙貢獻度和月平均環(huán)比變化率等五個具體指標；
終端硬件水平包括至少配備或可配備一組前柜或背柜、符合《規(guī)范》所制定A/B標準柜臺或依據(jù)A/B標準柜臺改造、商品貨架整潔、飽滿程度高，宣傳物料、堆頭、X展架等擺放整齊、專賣許可證、提示卡按規(guī)范放置、配置零售終端公示欄或具備配置公示欄空間條件、地面、墻面、燈光、棚頂，收銀區(qū)、背景墻情況、裝修改造程度等七個具體指標；
客戶意識水平包括卷煙動銷情況、周均訂購量、月均卷煙毛利率、檔位等方面、主銷和在銷卷煙賣點，現(xiàn)代經(jīng)營意識等方面、是否愿意在資金投入、個人意愿方面進行終端升級、是否主動發(fā)揮“產(chǎn)品銷售、形象展示、品牌培育、宣傳促銷、信息采集、消費跟蹤”的意識與能力等四個指標。
表8 各指標因子提取和權重確定
2)專家評定問卷設計
基于李克特量表(Likert scale)設計構建了卷煙經(jīng)營水平因子評分區(qū)間評估表、終端硬件水平因子評分區(qū)間評估表和客戶意識水平因子評分區(qū)間評估表，將定性的“優(yōu)秀、一般、較差”的指標評定轉化成定量指標，最低可以打 1 分、最高可以打 10分。
表9 卷煙經(jīng)營水平因子評分區(qū)間評估表
表10 終端硬件水平因子評分區(qū)間評估表
表11 客戶意識水平因子評分區(qū)間評估表
3)專家評定和分值區(qū)間估計
本項目一共邀請了10位專家，由行業(yè)內(nèi)外專家共同組成。打分過程如下：
第一步，進行實驗打分。先請團隊專家研讀量表，然后與研究負責人開會統(tǒng)一研究問題、打分目的以及操作步驟。在打分之后，計算打分者的一致性系數(shù)，發(fā)現(xiàn)符合要求，然后討論形成打分依據(jù)和流程。
第二步，進行正式打分。根據(jù)實驗打分階段形成的打分依據(jù)和操作流程，專家分別獨立進行分析打分。
第三步，進行驗證打分。打分完畢后，專家再次進行背靠背的第二輪打分，然后對兩次打分結果進行T檢驗，獨立樣本T檢驗表明，兩批打分結果不存在顯著性的差異。
最后，按照上述公式對不同專家打分結果進行均值處理，得到卷煙經(jīng)營水平評估檔次、終端硬件水平評估檔次和客戶意識水平評估檔次的結果。
表10 因子評分表
五、結語
加盟終端、新現(xiàn)代終端的建設源于對普通終端的引導與建設，目前普通終端軟硬件水平參差不齊，客戶意識水平也千差萬別，面對大量的普通終端，如何更有效的識別終端發(fā)展?jié)摿?，將有限的資源優(yōu)先投入潛力價值更高的終端，以更好模范示范效應，帶動更多的普通終端自覺資源的加入到提升隊伍中，是非常重要的基礎性工作，也是當前工作的難點。
本研究以終端經(jīng)營水平、終端硬件水平、客戶意識水平為關鍵因子，構建了終端發(fā)展?jié)摿ε袛嗄Ｐ?，其功能在于對擬提升/升級的目標的科學、精細篩選，實現(xiàn)精準定位目標客戶的作用，對于提升基層客戶經(jīng)理工作效能，提升終端建設質量都具有一定的幫助和作用。
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韋智清 劉鵬 王智 任婷
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二、模型的技術難點
研究技術難點主要在于三方面：
1.如何確認終端發(fā)展?jié)摿Φ臉嫵梢蜃印?/p>
2.如何得到各構成因子的權重
3.不同因子的各檔位評估區(qū)間如何確認
本研究將通過主成分分析法和專家評定法確定模型的因子內(nèi)容、權重和評估標準，實現(xiàn)對終端發(fā)展?jié)摿υu估指標的計量基礎支持和指標構建
三、應用方法說明
1.主成分分析法
主分量分析法目的是通過降維將多重指標轉化為少數(shù)幾個綜合指標，即多變量統(tǒng)計方法，一般指主成分析法（Principal Component Analysis,PCA），其旨在對多個變量間的相關性進行考察，以基于少量幾個主成分來對多數(shù)變量間的內(nèi)部關系進行解釋，換言之，主成分分析法就是從大量的原始指標數(shù)據(jù)中提取出少而精的主成分，這些主成分要在原始變量彼此不相關的前提下能夠盡可能多地揭示原始變量的信息，原來的多個原始指標被大量有關聯(lián)的原始指標（p）重新合并成若干新的相互無關的綜合指標所取代。
通常用F1來指代第一個綜合指標，稱為第一主成分，具有最大方差，其包含信息也最多。當?shù)谝恢鞒煞植荒軐⒃瓉?p 個指標的信息都全部反映或解釋時，第二主成分F2就被選取了，以此類推，原來 p個變量就可以轉化為 n 個 成分。因此，主成分分析大體分為兩個階段，首先，對原始指標變量進行降維轉換，其次建立一組相互獨立的主成分集。主成分分析法可以使分析人員通過較少的變量研究來獲取豐富的信息，在一定程度上降低了問題分析的復雜性，具有更強的實操性。
在本研究中，先根據(jù)相關文件和專家評測確定m個一級指標和相應二級指標有p個變量，構成一個m×p階的樣本變量矩陣:
將上述指標降維處理后形成若干個綜合指標，設為F1，F(xiàn)2，… Fn（n≤p），其由數(shù)據(jù)矩陣 X 的 p 個指標的線性組合構成，表達式為：
其中W_ij為組合系數(shù)，其確定原則有兩點:
第一，F(xiàn)與F（i≠j，i，j=1，2，…n）互不相關；
第二，在X，X，…，X的一切線性組合中，F(xiàn)的方差是最大的，除F之外，在X，X，…，X全部線性組和中F的方差最大，且與F無關聯(lián)聯(lián)；
依次類推，可以得出這樣的推論：除卻F，F(xiàn)，…，F(xiàn)之外，即在X，X，…，X全部線性組中F的方差最大，且與F，F(xiàn)，…，F(xiàn)無關聯(lián)。
因此，原指標X，X，…，X的第 1，2，…，n 個主成分即為新的綜合指標變量F，F(xiàn)，…，F(xiàn)。通過以上的分析，可以得到主成分分析所確定的原始變量X（j=1，2，…，p）在各主成分F（i=1，2，…，n）上的載荷W（i=1，2，…，n；j=1，2，…，p）是依次遞減的。每一載荷量W分別是與原始指標數(shù)據(jù)的關聯(lián)矩陣相對應的較大的 n 個特征值λ所對應的特征向量。
2.專家評定法
專家評定法是應用廣泛的一種評價方法。它是在定量和定性分析的基礎上，以打分等方式做出定量評價，其結果具有數(shù)理統(tǒng)計特性。
專家評定法最大的優(yōu)點在于，能夠在面對復雜的評價維度和分析情境下，尤其是區(qū)間估計分析過程中做出定量估計。
專家評價法的主要步驟是：首先根據(jù)評價對象的情況確定評價指標，對每個指標設計評價量表；然后以此為基準，由專家對評價對象進行分析和評價，確定各個指標的分值，采用加權平均統(tǒng)計法或算術平均法求出個評價對象的目標結果。
四、終端發(fā)展?jié)摿ε袛嗄Ｐ偷慕?/h2>
通過訪談調(diào)研的形式，首先對終端發(fā)展?jié)摿ε袛嗄Ｐ偷臉嫵梢蜃舆M行初步范圍的確定，其過程分為三個階段：
1.通過對煙草行業(yè)關于終端建設政策的深入解讀，明確因子的基本范圍。
2.對因子進行了一定范圍的前測（pilot test），并進行了探索新因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）與驗證性因子分析（confirmatory factor analysis,CFA）。
3.面向基層全體客戶經(jīng)理進行調(diào)研訪談，就目前初步圈定的因子進行詳細討論，獲得基本的因子數(shù)據(jù)基礎。
在上述工作完成基礎下，根據(jù)主成分分析方法，按照1）數(shù)據(jù)描述性分析、2）因子分析、3）特征值檢驗、4）因子結構調(diào)整、5）信度分析、6）權重生成等六個步驟對數(shù)據(jù)處理過程和結果展開說明。
1.對調(diào)查結果的描述性統(tǒng)計
表1 考核指標重要性的基本描述性統(tǒng)計
2.因子分析
第一步，使用主成分因子法對各個指標進行因子分析。
下表說明的是因子分析模型的一般情況，本次提取保留了三個因子。模型LR檢驗的卡方值為2720.17，P值為0.0000，故模型非常顯著。
最左列（Factor）說明的是因子名稱，可以看出模型主要提取了三個因子，他們的特征值（Eigenvalue）大于1，是有效的。其中，第1個因子的特征值是8.84，第2個因子的特征值是3.49，第3個因子的特征值為1.81。
Proportion列表示的是提取因子的方差貢獻率，其中第1個因子的方差貢獻率為45%，第2個因子的方差貢獻率為23%，第3個因子的方差貢獻率為9%。第4個因子的特征跟小于1，為0.90，方差貢獻率為5%。已經(jīng)不符合提取因子的要求。
Cumulative列表示的是提取因子的累計方差貢獻率，其中前三個因子的累計方差貢獻率為77%。
通過stata軟件進一步生成了因子提取碎石圖，根據(jù)繪制出來的碎石圖，能夠清晰地反映出因子提取的整體情況。如下方圖所示，碎石圖清楚地展示了主要提取的因素為三個。
表2 因子分析模型的基本情況
LR test:independent vs.saturated:chi2(190)=2720.17 Prob＞chi2=0.0000
圖1 主成分分析法碎石圖
3.KMO檢驗
下表匯總了KMO檢驗的結果，平均KMO值為0.83，表明適合做因子分析。巴特利球形檢驗的結果顯著，表明適合做因子分析。因子順序按照特征由大到小進行排列。
表3 KMO檢驗結果
5.調(diào)整因子結構
將因子結構進行旋轉以使數(shù)據(jù)結構更加契合?？紤]到各個指標之間存在相關關系，我們采用斜交旋轉的方法進行轉制，僅保留大于0.4的因子載荷，結果如下表所示，可以看到題項基本良好地聚合到三個因子。
例如1）卷煙動銷情況、周均訂購量、月均卷煙毛利率、檔位2）主銷和在銷卷煙賣點，現(xiàn)代經(jīng)營意識等3）意在資金投入、個人意愿方面進行終端升級等4）主動發(fā)揮“產(chǎn)品銷售、形象展示、品牌培育、宣傳促銷、信息采集、消費跟蹤”的意識與能力等這四個因子載荷都高于0.8且顯著聚焦于因子1。
表4 調(diào)整因子結構后的因子載荷
轉置之后三個因子中，第1個因子（客戶意識）的方差貢獻率為33%，第2個因子（卷煙經(jīng)營）的方差貢獻率為30%，第3個因子（終端硬件）的方差貢獻率為26%。三個因子的總方差貢獻率大于80%，說明這三個因子的解釋率較好。
表5 調(diào)整因子結構后因子的方差貢獻率
6.信度分析
對三個因素中的指標各自進行信度分析，結果如下表所示。，其中第1個因子（客戶意識）的整體信度為0.85，第2個因子（卷煙經(jīng)營）的整體信度為0.75，第3個因子（終端硬件）的整體新度為0.92，并且子指標的各個信度都符合信度閥值要求，看出各個指標和各個因子內(nèi)部題項之間的一致性較高。
表6 信度檢驗結果
7.生成指標權重
根據(jù)主成分分析的結果，指標權重的確立主要需要主成分分析中得出的因子矩陣和特征根的值，根據(jù)這兩個結果計算線性組合中的系數(shù)，具體的計算公式為：標準化數(shù)/對應因子特征根的平方根。得到線性組合系數(shù)后，結合因子方差計算綜合得分模型中的系數(shù)，具體的公式為：
每個指標上得到的結果即為相應的指標權重，最終結果如下表。
表7 各指標因子提取和權重確定
因此，終端發(fā)展?jié)摿嫵梢蜃影ň頍熃?jīng)營水平、終端硬件水平和客戶意識水平三個因子，且三個因子的構成權重分別是30%、30%和40%。
8.因子各檔位評估區(qū)間測度
在確認終端發(fā)展?jié)摿嫵梢蜃影ň頍熃?jīng)營水平、終端硬件水平和客戶意識水平三個因子的基礎上，下一個重要有待解決的問題在于不同因子的各檔位評估區(qū)間如何確認，從而才能在積分制建設過程中過實現(xiàn)量化。
1)因子題項構成確認
首先，根據(jù)上述主成分分析法各個因子的題項指標，可以確定構成因子的構成內(nèi)容和權重。具體來看：
卷煙經(jīng)營水平包括卷煙購進量、卷煙購進金額、條均價、卷煙貢獻度和月平均環(huán)比變化率等五個具體指標；
終端硬件水平包括至少配備或可配備一組前柜或背柜、符合《規(guī)范》所制定A/B標準柜臺或依據(jù)A/B標準柜臺改造、商品貨架整潔、飽滿程度高，宣傳物料、堆頭、X展架等擺放整齊、專賣許可證、提示卡按規(guī)范放置、配置零售終端公示欄或具備配置公示欄空間條件、地面、墻面、燈光、棚頂，收銀區(qū)、背景墻情況、裝修改造程度等七個具體指標；
客戶意識水平包括卷煙動銷情況、周均訂購量、月均卷煙毛利率、檔位等方面、主銷和在銷卷煙賣點，現(xiàn)代經(jīng)營意識等方面、是否愿意在資金投入、個人意愿方面進行終端升級、是否主動發(fā)揮“產(chǎn)品銷售、形象展示、品牌培育、宣傳促銷、信息采集、消費跟蹤”的意識與能力等四個指標。
表8 各指標因子提取和權重確定
2)專家評定問卷設計
基于李克特量表(Likert scale)設計構建了卷煙經(jīng)營水平因子評分區(qū)間評估表、終端硬件水平因子評分區(qū)間評估表和客戶意識水平因子評分區(qū)間評估表，將定性的“優(yōu)秀、一般、較差”的指標評定轉化成定量指標，最低可以打 1 分、最高可以打 10分。
表9 卷煙經(jīng)營水平因子評分區(qū)間評估表
表10 終端硬件水平因子評分區(qū)間評估表
表11 客戶意識水平因子評分區(qū)間評估表
3)專家評定和分值區(qū)間估計
本項目一共邀請了10位專家，由行業(yè)內(nèi)外專家共同組成。打分過程如下：
第一步，進行實驗打分。先請團隊專家研讀量表，然后與研究負責人開會統(tǒng)一研究問題、打分目的以及操作步驟。在打分之后，計算打分者的一致性系數(shù)，發(fā)現(xiàn)符合要求，然后討論形成打分依據(jù)和流程。
第二步，進行正式打分。根據(jù)實驗打分階段形成的打分依據(jù)和操作流程，專家分別獨立進行分析打分。
第三步，進行驗證打分。打分完畢后，專家再次進行背靠背的第二輪打分，然后對兩次打分結果進行T檢驗，獨立樣本T檢驗表明，兩批打分結果不存在顯著性的差異。
最后，按照上述公式對不同專家打分結果進行均值處理，得到卷煙經(jīng)營水平評估檔次、終端硬件水平評估檔次和客戶意識水平評估檔次的結果。
表10 因子評分表
五、結語
加盟終端、新現(xiàn)代終端的建設源于對普通終端的引導與建設，目前普通終端軟硬件水平參差不齊，客戶意識水平也千差萬別，面對大量的普通終端，如何更有效的識別終端發(fā)展?jié)摿?，將有限的資源優(yōu)先投入潛力價值更高的終端，以更好模范示范效應，帶動更多的普通終端自覺資源的加入到提升隊伍中，是非常重要的基礎性工作，也是當前工作的難點。
本研究以終端經(jīng)營水平、終端硬件水平、客戶意識水平為關鍵因子，構建了終端發(fā)展?jié)摿ε袛嗄Ｐ?，其功能在于對擬提升/升級的目標的科學、精細篩選，實現(xiàn)精準定位目標客戶的作用，對于提升基層客戶經(jīng)理工作效能，提升終端建設質量都具有一定的幫助和作用。
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