基于BP模型的企业市场营销战略研究-广州国际信息咨询顾问公司

基于BP模型的企业市场营销战略研究

尹钢 李权兵

( 广州国际信息咨询顾问公司 邮编：510600 )

摘要： 市场占有率是制定企业市场竞争和营销战略的基础。本文建立了市场占有率神经网络仿真模型，并将模型用于广东省某方便面企业营销决策，为企业提供了市场占有率定量分析的有力工具。

关键词：人工神经网络 市场仿真 营销战略 一、

引言

市场占有率是评价企业业绩的重要指标之一，企业有较大的市场占有率，规模经济效益明显；同时，市场占有率越高，投资报酬率也越高。 １９７５年，Ｂuzzell，Ｇale和Ｓultan发现，市场占有率每相差１０个百分点，则投资利润率会相差５个百分点。将企业的市场占有率与市场领导者的数据进行追踪对比，可以清楚得知公司的市场地位变化情况，从而为企业竞争战略的制定提供了有力的基础。但是，市场占有率受多种因素影响而使变化复杂，难以预测。因此，对市场占有率的分析有一定的前提条件：假设外在力量作用于行业内所有的公司；非完全垄断的市场，即不存在一个公司可以任意左右行业。在这两个前提条件下，一般认为，各个竞争者的市场占有率与其市场营销努力程度相关。人们据此预测和分析市场占有率，出现了一批相关的模型．根据ＬG Ｃooper的综述，这些模型中，以Ｂｅｌｌ，Ｋｅｅｎｅｙ和Ｌｉｔｔｌｅ为代表的市场占有率吸引力模型和以Ｒ.Ｅ.Ｆｒａｎｋ为代表的消费者品牌选择概率模型最有影响．这些模型的共同特点是：①以企业个体竞争行为或消费者个体选择行为为基础推算市场占有率；②以统计回归或概率作为预测市场占有率的基本方法，但实际应用效果并不理想，文献[2]中的一个模拟案例，用上述模型预测市场占有率，平均误差在30%左右。因此，这些模型尚不能作为市场占有率定量分析的有效工具。

从控制论的角度来看，市场占有率是企业市场地位的状态变量，受控制变量的制约，所以必须首先要找出影响它的控制变量，而后通过调控这些变量，提高市场占有率，达到企业经营目标。根据这个思路，本文建立了一个企业市场占有率人工神经网络模型，结合实地市场调研的一手资料，利用该模型对广东省方便面市场进行仿真，用仿真结果辅助某企业制定营销策略。

二、神经网络市场仿真模型

1.影响产品市场占有率的因素及其量化指标

[1]

在前文假设前提下，产品市场占有率主要与企业的营销策略和促销努力有关。众所周知，市场营销学的4P是企业市场营销组合的全面概括。4P即产品策略（product）、价格策略（price）、分销策略（place）、促销策略（promote）。在神经网络建模过程中，我们希望找到一些量化指标来衡量企业的营销策略组合。产品是企业营销策略的基础，包括产品的性能、功能、外观等多项因素，很难有一个单一的、绝对客观的数据指标来衡量不同企业产品之间的好坏。而且，消费者文化、社会背景及心理因素的复杂性使其对产品的评价带有强烈的主观性。这种主观性有时更能左右消费者的购买行为。因此，在分析市场占有率的产品影响因素时，我们不必强求客观的多指标体系，而应以消费者的认知出发。一个简单的方法，就是1—9法。首先，按一定标准将消费者划分为不同的子集（可参考市场细分的方法），按一定比例抽取各个子集的消费者组成评价样本集。由样本集对不同企业的产品进行打分，按最差1分、最优9分这样的标准进行主观评评价，其后做一定的统计处理，就可以得到产品的分数，我们把它称作产品的质量分。

产品的价格比较容易衡量，我们用产品的市场零售价格作为产品价格的量化指标。

促销有多种手段，包括广告、公共关系、人员促销等，其主要目的是与消费者沟通，使消费者知道、了解企业产品，并产生购买欲望，从而形成产品的市场吸引力。我们可以用品牌知名度来衡量产品的吸引力力度。但知名度如何衡量呢？有人用企业广告投入费用来表示企业产品品牌的知名度大小。虽然广告是企业提高产品知名度的一个主要途径，但它不能涵盖全部促销活动，同时，广告效果也直接影响到品牌知名度。因此，我们建议仍从消费者的角度来直接对知名度进行量化。在市场调研的实际操作中，知名度一般分成四个不同的级别：（1）第一提及知名度（Top of Mind）,就是在没有任何提示状况下，提到某一类别就立刻想到并说出的产品品牌。例如，提到电脑芯片就想到INTEL。（2）未提示知名度（Unaided Awareness）,即在没有提示的情况下，但消费者也会想到，只是没有第一个想到而已。这个层次虽然没有第一提及的知名度高，但也非常重要，消费者往往在这些品牌内做出决择。（3）提示知名度（Aided Awareness），这个层次是经过提示后，表示知道该产品。这是促销沟通的基本要求，如果没达到这个层次，促销沟通就是无效的。（4）无知名度（Unawareness）,如果没有提示知名度，就是无知名度的品牌[3]。对以上知名度各层次进行比较，可将第一提及知名度记为10分，未提示知名度记为7分，提示知名度记为4分，无知名度记为0分。与产品质量评分一样，我们可以得到不同企业产品品牌的知名度的得分。

如果说促销加强了产品的市场吸引力，分销则促进了产品市场推动力的形成。有

的企业往往重视广告等促销费用的投入，而忽视了分销渠道中的各级分销商的利润分配和对分销商的支持。其实，分销商对企业产品的推动作用有时并不亚于市场吸引力对企业扩大市场占有率的贡献。当企业销售额很大，但分销商利润很小时，说明拉力大，而推力不够；当分销商赚钱，而企业利润率很小，说明推力大，而拉力不够。企业应辨证地掌握推力和拉力的关系，在顾客、分销商和制造商间取得动态的平衡。例如，当产品无知名度时，企业可考虑给予分销商较高的毛利，促使分销商积极地推销该产品，从而使产品市场占有率上升。传统的市场吸引力模型，可能由于量化的难度或计算的复杂，没有考虑分销的因素，因而计算结果与实际情形相差较远。这里我们用企业对分销商的支持费用来衡量企业的分销力度，包括分销商的利润、送货、库存等多项费用。这个数据比较容易得到，因为企业一般在制定营销策略时就制定了经销商费用计划，并实施过程中往往严加控制，并在年终分析报告中列出。为简化计算，我们用该费用与销售额的比值简称为分销费用率来作为衡量分销力度的指标值。

2.神经网络市场仿真模型结构

人工神经网络（ANN）是由大量简单的神经元广泛连接而成的用以模拟人脑思维方式的复杂网络系统。它可以充分利用积累的各种信息以非线性系统来表示输入、输出之间的复杂关系。BP网络（也称多层前馈神经网络）被认为最适于模拟输入、输出的近似关系。它通常由输入层、输出层及若干隐层组成。其信息处理分为前向传播和后向学习两部分。网络的学习是一种误差从输出层到输入层向后传播并修正权值的过程，学习的目的是使网络的实际输出逼近某个给定的期望输出。 理论上可以证明，BP学习算法可以逼近任意复杂的非线性映射，因此，使用基于BP算法的多层前向神经网络具有很好的模拟分类能力，在此我们用它来模拟市场占有率与影响其的各控制变量的相互关系。此处采用三层前馈网络，有4个输入节点，一个中间隐层，隐层节点数为7，一个输出节点。具体结构如图1。

如图1所示的三层前馈网络（即只有一个中间隐层），第k个神经元的输出为Yk, 式中wij为输入层到隐层之间的权值，wjk为隐层到输出层之间的权值，Oj为隐层神经元的阈值，Qk为输出层神经元的阈值，fj为隐层神经元的激活函数，通常为sigmoid函数，即sigmoid(x)=1/(1+e-x)。fk 为输出层神经元的激活函数，此处取purelin函数，即purelin(x)=ax,a 为线性系数[5]。网络在学习过程中不断调整w值以期最终得到稳定的w使得网络的实际输出值逼近给定期望值。

3.学习样本集的选择

尽可能多地选取市场上有代表性的产品，其中应将最大市场占有率、最高、最

[4]

低价格的产品等极值点尽可能包括在样本集中。同一企业不同品牌的产品，应根据分析目的加以归类或分类，如果要分析企业某一种产品的市场占有率，则相应的学习集样本也要选取同一档次的产品，对模型进行训练，这样得到的结果才有实际意义。 〇 产品质量分 〇 企业产品市场占有率 分销费用率∶ 〇

图1 企业产品市场占有率神经网络结构图

三、

案例——广东方便面市场分析

1.案例背景及数据采集

98年底，笔者受广东省某方便面企业委托，曾对广东省市场上各企业的方便面品牌进行市场调查。广东省方便面市场竞争激烈，品牌繁多，包括康师傅、统一、华丰三鲜伊面、日清出前一丁、公仔、来利、龙丰、兰德、农心等十几种产品。出于商业的原因和论述的方便，我们选择其中有代表性的8种产品，并给予编号，该企业的产品序号为3。我们对各产品的市场占有率及各企业的营销组合策略进行了详细的研究，获得了大量的第一手资料，按前述神经网络模型对各输入指标进行整理，获得了表1的数据，作为广东省方便面市场占有率神经网络模型的学习样本集。

2. 模型的训练及结果检验

隐层节点数的选取一要依靠主观经验，二是对网络反复训练后，当网络达到一定的稳定状态，才可以确定。我们选取了隐层节点数为7，对网络进行训练，采用MATLAB神经网络工具箱中的动态BP网络训练函数trainbpx()，收敛精度为5E—6,得到了模型的各节点的权值和阈值w1、b1、w2、b2，见表2。同时，模型输出各产品市场占有率的模拟值，列于表1。我们可以看到，神经网络的模拟输出值精度相当高，每种产品的误差率均在5%以下。

表1 广东方便面产品占有率样本集

产品

产品

价格

分销商

实际

模拟

3.用模型仿真结果辅助企业营销决策

从上述分析可知，产品3的市场占有率居第三位，按照兰彻斯特市场地位理论，属于市场追随者，但对市场领导者有一定的挑战力。该公司若想成为市场强有力的挑战者，就必须提高公司产品的市场占有率。产品市场占有率的影响因素较多，但4P中每一项因素与市场占有率并不是线性或其它简单的函数对应关系。如何组合4P，用有限的资源投入得到最好的收益，使企业产品的市场地位上升，提高企业的市场竞争力，在过去往往难以进行定量分析。这里，我们可借助市场占有率神经网络模型进行市场仿真，并提出营销组合策略，供厂家参考。

表2 广东方便面市场占有率神经网络模型各节点权值及阈值

提高市场占有率有多种策略，如降价、提高产品质量，加大广告投入以提高知名度等等。我们首先列出厂家可能采纳的方案，并按照神经网络模型的输入指标予以量化，

用模型进行仿真算，得出预测的市场占有率。产品3可采纳的组合方案和市场占有率仿真结果如表3。

表3 产品3营销组合策略及市场占有率仿真值

从表3可知，依靠降价或提高产品质量等方法，而不改变其它营销策略，市场占有率不会有所提高，如方案3、4和方案10；单独加大广告投入，提高产品知名度的做法也不会有任何效果，而且，如果因促销费用的增多而降低分销商的利润，则市场占有率会显著下降，如方案5；相反，如果在其它条件不变的情况下，加强对分销商的支持，则市场占有率显著升高，如方案9、11。这说明企业产品的市场推力不够，应考虑给予分销商更高的利润，或更多的支持，从而提高产品的市场销售额。从众多方案中可以看出，企业只有发展高质量的产品，并以较高的价格出售，同时，加大广告投入来提高知名度，并配合给予分销商合理的利润，才可能使产品市场占有率超过30%以上，如方案7，成为市场的挑战者或领导者。这涉及到企业的经营战略层次，是企业的长期努力方向。综上所述，我们给该企业的建议是：

（一） 适当提高分销商的利润，加大对分销商的库存、送货支持；

（二） 避免降价策略，因为降价可能不会使销售额上升，反而有可能降低市场占有率； （三） 着力开发高档产品，并高价销售，使企业走出低挡产品生产商的阴影，同时，

配合新产品的广告投入，改善企业品牌形象。

以上策略被企业采纳后，企业产品市场占有率节节上升，企业也以新产品为契机，迎来了第二次成长机会，获得了良好的经济效益。这从实践上证明了神经网络用于企业市场占有率预测及市场仿真的有效性。 参考文献

1． 梅耀方、李焯章 产品市场占有率的分析.武汉食品工业学院学报.1997,2,P49 2. 贺力群、朱克强.企业市场占有率预测神经网络模型.北京理工大学学

报.1998,6,P70

3. 宋秩铭等.奥美的观点.中国经济出版社.1997.P322-323

4. Homik.K, Multilayer Feedforward Networks Are Universal Approximations , Neural Networks,1989,2,359-366

5. 施阳等.MATLAB语言工具箱--TOOLBOX实用指南.西北工业大学出版社,1998,P143

On Marketing Strategy of Enterprise Based on BP Model

Li Quanbing Yin Gang

Abstract An Enterprise Must make its marketing strategy according to market share. In this paper,a market share simulation model based on BP neural networks is established . With the help of the model, a marketing strategy is provided to an instant noodle enterprise of Guangdong Province and get good effect to show that is a powerful quantitative tool for marketing share analysis.

Key words Artificial neural networks; market simulation; marketing strategy