统计方法在营销管理中的应用范文

一、统计方法在市场调查分析中的应用

营销决策者在识别和满足顾客需求的过程中，需要作出许多战略和战术决策。他们针对潜在的机遇进行市场细分，选择目标市场，制定营销计划，并对营销绩效进行评估和控制。首先，可控制的产品、价格促销和分销等营销变量之间相互作用，使得这些决策变得非常复杂。其次，经济、技术、竞争法律法规、公共政策、社会文化，政治环境等不可控制环境因素使得这些决策变得更加复杂。最后，顾客群体的构成也非常复杂，包括顾客、员工、股东和供应商等。市场调查是帮助营销决策者们链接营销变量、环境因素和顾客群体的纽带，提供相关的信息，评估信息需求，帮助制定决策，减少最终决策风险。

（一）调查方案与问卷1、抽样设计抽样调查是营销管理的重要手段，是目前国际上公认和普遍采用的科学的调查工具。一般有概率抽样和非概率抽样两种情形，实践中较多采用概率抽样。抽样设计，就是针对具体的调查目的，选择具体的抽样组织形式，比如简单随机抽样，类型抽样，等距抽样等，确定调查总体范围，制定抽样框，选择重复或非重复抽样方法，计算样本容量并实施的过程。抽样设计的过程就是数理统计和概率论知识的应用过程，抽样以中心极限定理理论为依据，应用随机原则实现样本的抽取，因此可以保证抽样误差在可允许范围内，从而实现调查目的与目标。2、问卷信度与效度的计算分析问卷调查是一种常用的获取信息的工具，在了解市场，进行营销管理方面发挥着非常重要的作用。问卷质量的高低直接影响着调查结果的真实性和适用性等特征。因此，为保证问卷对调查结果的可靠性和有效性，当问卷诉诸调查之前常常要进行初步测试，分析初步调查结果的信度和效度，进而调整问卷架构，修改问卷题项，提高问卷的质量。信度与效度分析体现了统计方法的具体应用。信度，也称可信度，是指采用相同的方法对同一对象进行重复测量时得到结果的一致性程度。信度指标一般用统计中的相关系数来表示，α信度系数是目前最常用的信度系数，被广泛应用于态度、意见式问卷（量表）的信度分析。效度，即有效程度，指测量工具能有效测量所需测量事物的准确程度。市场研究中若要获得高度吻合实际的调查结论，必须以高效度的调查问卷为出发点。效度高低通常以皮尔逊积差相关系数来表示，系数越高，问卷测试结果所能代表的测试行为的真实度越高，调查的效果越好，效率越高。

（二）调查数据分析1、数据基本结构分析数据结构分析是调查数据分析中最基本的部分。主要了解消费者群体的主要特征，包括性别特征，年龄特征，学历特征等，将消费者划分为不同的类型，有针对性地制定营销方案；了解消费者对产品的消费行为特征和规律，主要从认知途径，认知状况，忠诚度等方面入手，方便企业根据消费者喜好和习惯选择促销方式和宣传媒介等。基本结构分析主要采用的是统计相对指标计算比重，分析消费者内部构成结构，也常常使用数值平均数、位置平均数、标准差、峰度、偏态等描述统计指标分析数据集中趋势、离中趋势等。2、显著性差异分析在市场调查中常常要探讨不同品质、价格、包装以及促销方式对销售量的影响，利用分析结论选择原料采购单位、价格制定策略，包装式样以及不同的销售手段和渠道等，同时，面向消费者的调查活动又不可避免地去分析不同的性别、学历、区域等对销售量的影响是否具有显著性差异，从而针对不同性别、学历的消费者制定不同的营销策略，针对不同的区域制定不同的营销方案。显著性差异分析是统计工具的重要特色，主要利用方差分析或均值分析进行。其中方差分析除了进行均值检验之外，还常用来分离各有关因素并估计其对总变异的作用，分析因素间的交互作用以及进行方差齐性检验等，而均值分析则主要检验大样本数据、小样本数据，单一总体，双总体、成对总体的均值之间是否具有显著性差异，并得到结论。世界万物的普遍联系使得一个事物的存在与发展要受到很多因素的影响，这些因素互相依存，互相制约，形成一个相对稳定的整体。方差分析就是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素，研究各因素之间的交互作用，以及显著影响因素的最佳水平等，在产品设计、定价、销售量预测方面应用广泛。

二、统计方法在市场预测中的应用

运用统计方法进行市场预测是统计工具的重要应用之一。瞄准市场发展趋势，提早做足准备，在风卷云涌的市场竞争中立于不败之地，是每个企业追逐的基本目标。企业生产经营活动离不开市场预测，而市场预测离不开统计工具。首先市场预测需要掌握当前可靠的市场信息，这些信息通常要通过统计调查方法获取；其次，利用调查数据进行预测是个科学性很强的工作，需要借助大量的统计预测、评估、分析方法。企业通过对环境预测，了解国家各项宏观微观经济政策，了解政府财政开支、多边贸易状况、通货膨胀以及企业投资及消费者储蓄与支出的状况，奠定好市场预测的基础。通过市场潜量与企业潜量预测，从行业角度了解某一产品的在市场上所占的最大的市场份额，为制定营销决策提供基础数据。市场需求预测则是针对当前的营销环境和营销力度，评估某些产品的市场需求水平，预测企业未来的销售可能。统计中的定性预测和定量预测方法常常被应用于市场预测上。

（一）定性预测1、专家意见法专家意见法，是根据市场预测的目的和要求，聘请一些专家成立预测小组[1]，然后综合全体专家所提供的预测信息作出最终的预测结论。在这一过程中，贯穿始终的统计指标为统计平均数。第一步，将专家分成不同的组次，并确定每组内部和组间专家意见的权重。这一步尤为关键，专家的选取以及权重的设置都直接影响预测结果的可靠性，需要根据行业特征，结合以往经验来确定；第二步，预测组织者将预测项目和要求以及相关资料发给各位专家，要求预测者凭借个人经验和分析判断能力，给出不同销售环境（销售状况好，一般，以及销售状况差）出现的概率及其相应的销售预测数值；第三步，预测组织者计算各组专家预测数值的期望值，即以三中销售状况出现概率为权重的销售预测值的加权算术平均数；第四步，同上步，计算各类专家销售预测的综合期望值，并最终确定一个合理的预测值。综上所述，可见统计平均数是专家意见法的最基本工具，除了常用的算术平均数以外，也可以利用中位数来确定组间的综合预测值，均可保证预测的科学有效。2、德尔菲法德尔菲法是一种著名的专家会议意见预测法。它针对一定的预测主题，通过匿名的方式按轮次函询专家的预测意见。每一轮意见都要经过组织者的汇总整理，作为专家下一轮次预测的参考资料，供他们分析判断，进而提出新的预测意见和结果。直到最后专家们的预测意见渐趋一致，得到可靠性较高的预测结论。德尔菲法必须结合统计方法对其预测结果进行处理。通常运用中位数、算术平均数等来预测专家意见的集中程度，或利用四分位数、标准差或标准差系数等来反映预测意见的离散度，根据专家意见代表性的强弱，决定意见的轮回还是终止，保证最终结论的客观性和科学性。有时也需要利用结构相对指标反映专家对某个意见赞成或反对的人数的比重，或者对专家的评分进行描述性统计，详细掌握数据结构特征和预测数值的范围，使得预测更加具有实际价值。

（二）定量预测法1、直接推算预测直接推算预测是对统计绝对数指标和统计相对数指标的综合运用。主要包括进度判断预测法，比重推算法以及比例推算法等。进度判断预测法，以逐期增长量、累计增长量和环比增长速度、定基增长速度为工具，以上期的实际数为基础，综合推算后一期的变化趋势与原因，进而预测后段和全期可能达到的总水平，根据具体使用的指标不同可分为：使用增长量和增长率预测的增减趋势预测法，使用动态数列为工具的序时平均法，使用结构相对指标为工具的季节比重推算法等。比重推算法则针对预测量中主要因素的比重来进行预测，以反映产品的市场占有率，商品的进货率，以及产品成本结构的演变规律等。比例推算法采用的主要是统计中比例相对指标，根据总体中的一部分数据与另一部分数据的比例关系，推算未知部分的数值，或利用具有一定关联关系（上下游产品、互补性产品、替代性产品）的产品的销售数据进行预测推算。2、平均法趋势预测利用平均数进行短期和近期预测是营销工作中常用的方法。一般而言，当数据表现为水平趋势或者无显著的长期趋势变化和季节变动时，常采用算术平均数进行预测。分析时间数列的资料，结合经验确定权重，距离预测期较近的赋予较大的权数，距离预测期较远的，赋予较小的权数，通常要设置几套权数方案，再择优确定。而对于趋势型变动的时间序列，则采用移动平均法，选择合适的步长，移动计算等步长的平均值，并以最近一期的移动平均值作为预测的基础，得到较为客观的数据。3、回归分析法与前述方法不同，回归分析法是定量预测方法中最具有独特作用的方法。回归分析预测的原理是统计学中的相关理论，即通过研究各经济现象之间的相关关系，从具有显著相关关系的变量之间的联系来预测现象变动的趋势，进而推算未来数量状态的一种预测方法。根据分析中涉及变量数量的多少，回归分析可分为一元回归分析和多元回归分析两种，利用EXCEL中加载宏之后的数据分析工具，可以轻松实现变量间的回归分析。

三、统计方法在销售评价方面的应用

一般来说，销售额的高低直接决定了企业主营业务收入的高低。销售额大幅提高或锐减都会造成企业利润的颠簸，不利于企业的持续稳定发展。因此企业应定期对销售额的增减变化进行深入剖析，找到其变化的关键因素，并采取相应措施及时加以纠正，或通过政策制定和修改加以引导和促进。在对销售额进行评价时，采用最多的统计方法便是因素分析法。通常，销售额受到销售量和价格两个因素的影响，并且，销售量的变化也会引起价格随之波动。因素分析法利用狭义的统计指数工具，以基期的质量指标（价格）为同度量因素，计算报告期的数量指标（销售量）的变化程度和方向，以报告期的数量指标（销售量）为同度量因素，计算报告期的质量指标（价格）的变化程度和方向，进而从相对数和绝对数两个方面剖析清楚各个因素变动对总变动指标（销售额）的影响大小和方向，找到问题的关键。另外，销售量与价格之间具有负相关关系，可利用统计相关与回归分析技术，计算二者之间的相关系数R，并进一步拟合两者之间的一元线性回归方程，为厘清责任，做好营销管理和决策，提供科学的依据。

作者：赵萍 单位：辽宁金融职业学院