综合营销策略分析论文

【摘要】影响企业销售收入的最直接因素是销售量和销售价格，利用综合指数的因素分析法，可以从相对数和绝对量两个方面分别分析两个影响因素各自的影响状况，包括影响的方向、影响的程度及影响的效果。今天小编给大家找来了《综合营销策略分析论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

综合营销策略分析论文 篇1：

浅谈银行数据统计如何为经营提供决策

统计工作主要是根据国家制定的政策、方针、国家统计法令以及银行经营管理要求，及时、真实、准确、全面的进行数据统计，并调查、整理、搜索以及积累相关的国民经济资料和银行业务资料进行综合的预测、分析、反馈资金活动的具体情况。在日益竞争激烈的市场中，银行决策者们不仅需要准确、快速的数据，而且需要通过数据分析找出存在的问题，从而为经营决策提供重要的依据。

银行统计分析主要是利用各种统计分析的工具以及方式方法对所有的银行经营管理和监督有一定的影响数据进行深入分析和研究，从而寻找出内在的业务规律，为银行的经营和管理提供相关的一些决策和依据。

目前银行的数据分析系统越来越完善，国内很多银行已经建立了相应的数据仓库系统、对公信贷流系统以及操作性数据存储系统，这些系统的建立标志着银行集中式数据分析系统的完善，为银行研究、业务系统的分析以及经营提供相应的数据基础和决策。在银行数据统计的工作中不仅应该执行《中华人民共和国商业银行法》、《中华人民共和国保守国家秘密法》、《中华人民共和国统计法》以及金融统计管理规定等相关的规定，而且还应该执行各个银行内部制定先关的规定和制度，从而促进银行业务健康的发展。

一、渠道数据-交易数据

(1）自助业务数据分析系统是电子渠道数据仓库系统的子系统，自助业务数据分析主要具有两种功能：一是利用数据仓库进行优化电子渠道业务的管理控制，如设备的成本管理、服务质量管理、产品质量管理以及人力资源管理等，二是提供辅助的决策信息，并为市场提供营销服务，如通过数据分析可以准确找到目标客户。从而可以降低营销成本，促进营销效率的提高，并且还可以为产品的开发以及市场营销提供一些准确的信息。

(2）在银行决策时，将会面临着很多的风险因素，如果银行在调整分支结构的网络范围以及网络大小时，银行决策就会因为一些没有依赖于电子银行客户而产生的业务风险，银行为发展电子银行以及网上银行业务而出现的投资方向的风险。客户的偏好以及竞争将会决定着银行哪种银行渠道具有主导作用，但是无论结果如何，银行都应该适应电子银行的发展作出相应的决策，并且还应对银行业务的分支结构进行预测，业务人员将通过增加客户以及相应的业务机构进行扩展，或者通过提供全国性进行银行产品以及电子商务的能力进行扩展新的客户，从而达到营销的目的。

二、客户数据

客户数据的分析主要是满足决策层能够随时掌握客户的资金变化的规律以及资金运用的规律，可以先行一步采用一些措施，从而可以掌握主动权，促进银行业务的扩大和发展，然后进行分析客户的总体结构以及客户的贡献度，从而可以进行决定工作的重点内容和目标，客户数据的分析还可以进行考核客户经理的工作业绩，从而为营销提供相关的决策。数据主要是以客户为单位，分币种进行存储和管理，并且在进行查询某些客户的数据时，应该列出这位客户账号下的所用资料，对于一些多处开户的客户，可以采用企业名称和业的代码或者建立起相关联的关系进行查询分析，从而可以为银行经营提供相关的决策。

三、产品数据

(1）目前银行对业务的各项数据统计分析不仅仅是数据本身的研究和统计，而是数据背后的业务发展思考以及对银行未来发展前景的展望。银行业务只有通过对银行业务的各项数据进行分析和综合应用将会推动银行业务发展，推动市场以及社会的发展。在进行银行业务分析时，首先应该实现对个体客户以及群体客户的综合贡献度进行全面的分析，这样不仅可以加深对客户的需要了解，并且还可以为个性化的综合营销策略打下基础。

(2）产品的模拟定价，并制定差价定价方案，利用银行中间业务管理系统的模拟定价的功能，能够实现科学合理为客户进行量身定做产品的使用方案，并且还可以为客户提供更多的选择，比如在某个工商银行中，银行产品根据客户以及工商银行的一些制度和规定，按照ISMS系统为客户指定的现金服务方案如下：

方案一：只提供两个店铺的现金清点以及兑换零钞，全年共收费12万元。

方案二：遵义商行将两个店铺的现金业务打包给银行，全年共收费39.4万元。在银行数据统计中，根据客户以及产品的贡獻度，实施客户差别的定价方案，并建立综合打包定价模型，不仅可以实现定价精细化的管理，而且对银行发展具有重要的作用。

参考文献

[1] 袁蜀．我国商业银行操作风险管理研究[D]．西南财经大学，2006．

[2] 李鹏．商业银行中间业务数据统计分析系统的设计与实现[D]．厦门大学，2008．

[3] 赵波．服务器端动态生成图表在银行自助业务数据分析系统中的运用实例[J]．设计与研究，2009(12）．

作者简介：邱勇（1971-），男，汉族，建设银行巴州分行，中级经济师，研究方向：国有商业银行财务、会计、营运。

（责任编辑：刘影）

作者：邱勇

综合营销策略分析论文 篇2：

企业销售收入变动的指数因素分析法

【摘 要】影响企业销售收入的最直接因素是销售量和销售价格，利用综合指数的因素分析法，可以从相对数和绝对量两个方面分别分析两个影响因素各自的影响状况，包括影响的方向、影响的程度及影响的效果。

【关键词】企业；销售收入；指数；因素分析

销售收入是企业销售产品或者提供劳务所取得的货币收入，包括主营业务收入和其他业务收入两个部分。企业的销售收入主要用于补偿生产经营的各种耗费，是维持企业正常运转的前提；是加速资金周转，提高资金利用效率的重要环节；同时也是获得利润、分配利润的必要条件。

从财务管理和统计分析的角度看，影响企业销售收入的最直接因素是销售量和销售价格。销售量和销售价格对销售收入的影响可以从三个方面分析，即：销售收入的绝对量、销售收入的相对量和销售收入的增长量。他们之间的关系有以下表现形式：

销售收入 = 销售量×销售价格

销售收入指数=销售量指数 ×销售价格指数

销售收入增长量=由于销售量变动而增加的销售收入 + 由于销售价格变动而增加的销售收入

分析销售收入变动的影响因素，有助于我们在生产经营过程中正确地把握销售收入、销售量和销售价格之间的数量关系，在量价之间寻求最佳的结合点，制定合理的营销策略。

销售收入变动的因素分析法有很多，指数法是销售收入因素分析中最科学的、最容易掌握并使用的方法。

一、指数因素分析法基本原理

（一）总指数等于若干因素指数的连乘积

一种复杂的社会经济现象的总变动，总是多种因素共同影响的结果，这些总变动和影响因素之间的数量关系有些是表现为相加因素关系，有些表现为相乘因素关系。对于相加因素关系，现象变动是各个组成因素变动的总和，因素分析采用的是差额法和比重法；对于相乘因素关系，现象的变动是各个组成因素变动的乘积，因素分析应采用指数因素分析法，将总指数分解为各构成指数的连乘积，构建指数体系。在指数体系基础上，正确选择同度量因素，固定其他因素，测定其中一个影响因素影响程度。

（二）总指数所引起的绝对变动是各因素变动所引起的差额之和

从绝对数看，指数体系中各指数分子减去分母之差，也形成绝对值上的因果关系，即结果指数的分子分母之差等于各原因指数分子和分母之差的总和。具体到社会经济现象本身，就是一种社会经济现象的总变动量，是各个影响因素所引起的社会经济现象变动量的总和。

（三）因素分析的順序和方法

因素分析的过程，是各个原因因素被分离并单独分析的过程，在这个过程中，同度量因素是个媒介，正确选择同度量因素之后，剩下的就是各原因因素的分析顺序问题。指数因素分析法主张按照“数量指标在先，质量指标在后”，相邻的两个因素指标相乘或相除具有实际的经济意义的顺序和原则，采用连环替代法进行分析。

（四）指数的因素分析法基本原理

统计指数及综合指数体系是指数因素分析法的理论基础。在多元统计分析中，作为一种特殊的相对数，统计指数能够综合反映复杂现象（不能直接加总和对比的现象）的综合变动状态，包括变动的方向、变动程度和变动的绝对效果；更有意义的是统计指数及指数体系可以将复杂现象总变动的影响因素一个个分离开来，并在一定条件下单独测定各因素的影响方向、影响程度和影响的绝对效果。

指数的因素分析法基本原理是：立足社会经济现象的数量关系，建立指数体系，利用同度量因素的作用，将其他因素固定下来，分别分析各个影响因素影响的相对量和绝对量。指数法是一种重要的因素分析法。

二、企业销售收入指数因素分析法的步骤

（一）分析研究对象，确定研究问题的结果因素和原因因素

根据社会经济现象的内在联系，确定结果因素和对它有直接影响的原因因素，建立函数关系式。这个关系式的建立，要保证结果因素与原因因素之间、原因因素之间要有正确的逻辑关系，原因因素排列原则是数量因素指标在前，质量因素指标在后，相邻两个因素指标相乘要有实际的经济意义。

企业的销售收入是我们分析的结果因素，它与销售量和销售价格之间的逻辑关系是：

商品销售收入= 商品销售量× 商品价格

（二）建立指数体系

企业销售收入、销售量和销售价格之间的数量关系的相对数形式构成了一个相对独立的指数体系：

商品销售收入指数 = 商品销售量指数×商品价格指数

（三）计算结果因素的变动程度（总量指标的变动程度）

商品销售收入的相对量的变动：

绝对量的变动：

指数的因素分析就是要分析这个变动的各个影响因素各自的影响程度和效果。

（四）分析各原因因素的变动对结果因素的影响程度和结果

对以上结果因素的总变动的因素分析是通过编制综合指数而进行的，编制综合指数关键问题是选择科学合理的同度量因素。一般原则是“编制数量指标指数采用基期质量指标为同度量因素；编制质量指标指数采用报告期数量指标为同度量因素”，以此形成指数体系进行因素分析。分析方法是：将其中一个因素固定下来，只观察另一个因素变动，分析这两个因素对结果因素变动的影响。

两个因素的相对影响分别为：和

相应的绝对影响分别为：-和-

（五）构建各原因因素与结果因素的数量关系，并检验分析结果

即：

= （-）+ （-）

分析结果的检验，就是观察数量关系的平衡状况。

三、企业销售收入的指数因素分析举例

例： 某工业企业三种产品价格及销售资料 ：

根据上述资料，我们用指数因素分析法对该企业销售收入的变动进行因素分析。

在这个问题中，原因因素分别是销售量和销售价格，他们对结果因素销售收入的变动有着直接的影响。

销售收入的总变动：

相对数（指数）=

销售收入增加的绝对额：

853000-620000=233000（元）

在这个总的变化中，销售量和销售价格是共同作用的，其中：

销售量的作用：

销售量指数=

销售量增加引起的销售收入的增加额：

=49000（元）

销售价格的作用：

销售价格指数=

价格提高引起的总产值增加额：

-=853000-669000=184000（元）

综合分析：报告期与基期相比较，由于该企业销售量增加7.9%，从而使销售收入增加49000元；又由于销售价格提高27.5%，从而使产值增加184000元，二者共同作用的结果使产值增加37.58%，即增加233000元.它们的关系是：

107.9%×127.5%=137.58%

49000元+184000元=233000（元）

四、指数因素分析法的问题及使用中的注意事项

（一）指数因素分析法是建立在一定的假设基础上的统计分析方法，数学过程的客观性无法替代其推理环节的主观性。

在分析企业销售收入的各个影响因素时，指数的因素分析法的分析结果会因为指标的排列顺序和计算的顺序不同而有差别，这个差别在多因素分析时会更明显；同时在因素分析过程中，主要的运算环节都存在主观的选择和判断问题。这就说明指数的因素分析法计算是在某种假定前提下采用的分析方法，具体运用这种方法时，应注意力求使这种假定是合乎逻辑并具有实际经济意义，这样，计算结果的假定性就不会妨碍分析的有效性。

（二）指數的因素分析注重影响因素各自的作用，忽视了影响因素之间的相互影响。所以，分析结果的使用应与社会经济发展的实际结合起来。

在直接影响销售收入的同时，销售价格变化又影响销售量的变化，并通过销售量的变化影响销售收入。在分析企业销售收入的时候，我们不能把两个影响因素割裂开来。确保利润比例的前提下 ，合理的价格和不断增长的销售量是实现销售收入健康增长的基本途径。价格又受到成本的制约，过低的定价影响利润，过高的定价影响销售量。在二者之间合理的取舍，寻找最佳的平衡点是营销工作的关键。

（三）数量指标和质量指标的区分，同度量因素及其时期的确定等还有理论问题事物发展的影响因素有数量指标和质量指标，这个划分是相对的，是在一定的经济环境中通过比较来区分和鉴别的。

使用因素分析法的过程中，为了使分析结果更接近实际，我们一般有这样的选择：在观察数量指标变动时，以基期的质量指标为同度量因素；在观察质量指标变动时，以报告期的数量指标为同度量因素。但是，我们必须明白，选择不同时期的数值作为同度量因素，计算结果是不同的，经济意义也不相同。

参考文献：

[1]王志电.中国统计出版社.《统计学基础》

作者：王建周

综合营销策略分析论文 篇3：

基于情境大数据的移动网购行为执行意向预测模型

摘  要： 为了科学地对高度复杂、难控的移动网络环境下网购行为执行意向进行预测，首先采用基于数理统计函数、基于网格计算的函数、基于大数据定性划分函数提出移动网购行为执行意向的情境大数据挖掘方法;其次归纳基于情境大数据的移动网购行为执行意向演化动力机制，并设计基于情境大数据的移动网购行为执行意向预测算法和模型，进行趋势、结构、综合预测的结果分析;最后，进行应用实验。性能分析结果表明，该模型具有一定的实用价值。

关键词： 情境大数据; 移动网购; 网购行为; 执行意向; 预测

Key words： situational big data; mobile online shopping; online shopping behaviors; execution intention; prediction

0 引言

移動网购已成为人们最基本的一种购物方式。深刻预测、认识移动网购行为执行意向的演化规律，对优化网购平台营销模式、发展虚拟经济[1-6]等方面具有现实意义。然而，鉴于移动互联网上商品大数据的高度复杂性，对网购行为执行意向的预测其实是很困难的[2]。因此，科学预测移动网购行为执行意向已成为热点问题。目前国内外出现了许多相关的研究，例如大数据环境下网购行为执行意向预测模型[1]、网购行为执行意向的结构探究[2]、行为执行意向理论下网购营销策略案例分析[4]、基于数据挖掘的移动广告个性化推荐研究[5]、图文情景线索对网购行为意向的影响研究等[6]。这些研究具有一定的借鉴意义，但研究的深度还不够。由于网购行为涉及多种驱动因素的情境大数据[2-3]，而大数据具有核心预测优势。

本文运用移动网购行为执行意向情境大数据方法，提出一个基于情境大数据的移动网购行为执行意向预测模型（Prediction models on execution intention of Mobile Internet shopping behaviors based on situational big data，简称PMEI）。

1 移动网购行为执行意向的情境大数据挖掘

步骤1 基于数理统计函数XDT[1-3]，利用Web大数据统计方法[1-3]收集网购平台上兴趣、偏好、经验、体验、地域、年龄、时间、包装、品质、色彩、时尚、个性、消费心理、情绪、消费行为、忠诚、信赖、口碑、满意度、打折优惠、赠品、抽奖、积分兑换、产品聚集、信息绑定、支付、物流等交易日志数据源。

步骤2 采用基于网格计算的函数XGT[4]从各个平面和角度对交易日志数据源进行客户网购行为特征标签分析，细化客户网购行为类型和关注点[1-6]，形成数据子集，每个子集有原数据集中对影响结果有价值的某些属性，则基于随机过程理论函数RANLD[3]分析统计对结果集的区域、群体和时效信息指标进行分析[1-6]。

步骤3 基于大数据定性划分函数DDXD[5]，线上与线下划分数据类别，对所提交并验证的情境，识别其价值和热度，根据客户消费心理与行为，收集客户点击率和评价级别[1-6]，提取影响网购执行意向预测结果较大的关键因素，确定其优先级。其中移动网购行为情境大数据映射筛选函数可用式⑴来表示：

2 基于情境大数据的移动网购行为执行意向演化动力机制

动力机制是与品质、体验、图片细节展示等市场营销手段密切相关的[1-6]。即指网购者以行动目标为导向，在第一阶段通过关注品质保证、知觉体验、色彩展示等情境大数据线索在自我表露、忠诚、信赖、口碑、实用、享乐、满意度[3]等目标导向下期待行为反应。通过连接网购情境线索和客户网购行为反应，通过情境大数据组合设计性价比最优决策[3]，从而搭建网购行为执行意向和实际网购行为之间相互联系的中介变量[4]。

在第二阶段，交易双方通过谈判，买卖双方彼此交换条件，建立意向和实际行为之间的联系[1-6]，网购者进入购网反应、实体验评价网购决策效果，强化网购者的回溯性认知记忆[4]，增强情境大数据线索识别能力，获得最佳网购产品和服务质量，从而帮助网购者缩小预定目标和现实目标之间的距离[1-6]，来驱动网购者进入自豪感、成就感、愉悦感体验行为反应，较好地预测实际网购行为发生的可能性[1-6]。

移动网购行为执行意向演化的动力机制可以用数学形式来刻画。

假设：以集合WGXDM={wgxdmi|i∈N}表示移动网购行为目标导向，REZAi表示性价比最优决策，ZJBLi和RES（i，j）分别表示网购行为执行意向和实际网购行为之间联系的中介变量、意向和实际行为之间的联系，网购者的回溯性认知记忆用REMi来表示，预定目标和现实目标之间的距离用DIST（i，j）来表示，实际网购行为发生的可能性用POS（i）来表示。则移动网购行为执行意向演化的动力机制可用式⑵来表示：

3 基于情境大数据的移动网购行为执行意向预测算法与模型

步骤1 在动力机制的驱动下，设计4个影响网购行为执行意向的自变量：网购信息价值感知WGJZ、网购安全保障WGBZ、网购体验WGTY和网购渠道成本WGCB[2]，并进行多模态竞争性分析[2]，分析关键因素对预测结果的影响相似度。

算法如下：假设交易日志数据源集合为JYRZ，客户网购行为特征标签向量为KTX=（ktx1，ktx 2，…），ktxj是KTX上的向量组成的矩阵。对于数据子集的关键因素计算问题，采用用螺旋集合原理，设计个性化推荐GXHJ、活动评价HDPJ和经验分享JYFX这3个影响网购行为执行意向预测的中介变量[2]，计算各特征因子相似度XSD，把得分作为相似度的输入，并基于指数映射正向反推，得出式⑶所示的趋势预测函数，实现移动网购行为执行意向趋势预测：

4 应用实验

4.1 实验数据分析

根据图1所示的模型，以Java语言构建预测系统。实验源数据的采集主要来自电话客服平台、淘宝、全球速卖通、天猫、京东、唯品会、Wish、兰亭集势、敦煌、Pad平台等电商网购平台。以AMOS 20.0、Netdraw和SPSS 20.0工具软件[2]实测得到的数据为准，具有良好的信度和效度，采用随机抽样方法，将样本数据以一定的比例分配给训练集和验证集[1-6]。

4.2 实验结果及预测模型性能分析

将基于情境大数据的移动网购行为执行意向的精准综合预测问题归结为一个有向图[1-6]，包括核心关系、主谓关系、定中关系、动宾关系和并列关系等模式[3]，通过这些模式之间的依存关系寻找最大生成树[3]，验证式⑴-式⑶的有效性;设计精准化智能系统、网购客户执行意向细分标准和描述语义[3]，验证式⑷的有效性。

将验证结果分为包含核心依存关系CORE RELY、中间依存关系MIDDLE RELY、边缘依存关系EDGE RELY和没有依存关系NO RELY这4个二值分类器[3]。

二值是指实验训练结果取True或False两个值，若CORE RELY、MIDDLE RELY、EDGE RELY综合平均验证值取True的概率达到95.3%以上，NO RELY綜合平均验证值取False的概率在11.2%以下，则从训练解析时间、依存关系正确率、语义描述跨度、执行意向适合度[3]这4个方面进行描述取值，准确定位网购行为的目标执行意向。并将优先级对应分量和之前与客户相关的网购行为执行意向适合度分量相乘[1-6]，使得任何时间段的预测误差都保持最小值并且在平衡系统中保持平稳、与平衡系统的大小成正比，最后决策树根据筛选出的因子细分叶节日点，并不断优化，改善网购客户的友好度体验，得到网购行为执行意向排名[1-6]，从而精确地对移动网购行为执行意向的趋势和结构进行综合预测，验证式⑸的有效性。

PMEI性能分析结果如表1所示。

因此，分析表1，比较训练解析时间、依存关系正确率、语义描述跨度、执行意向适合度这4个方面的实验结果数据，CORE RELY、MIDDLE RELY、EDGE RELY综合平均验证值取True的概率均达到97%以上，符合预设95.3%标准，而NO RELY综合平均验证值取False的概率为9.60%，低于预设11.2%，这表明本文所提出PMEI算法和模型是合理有效的，因此具有一定的应用价值。

5 总结和展望

本文实验结果分析表明CORE RELY、MIDDLE RELY、EDGE RELY、NO RELY等指标均符合预定的要求，这表明PMEI模型是合理有效的，在网络营销管理领域的应用前景比较宽广。但是受到移动网购环境高度复杂性和大数据软件分析手段的局限，本文研究的移动网购行为执行意向预测方法仅仅是一些比较浅层的参考方法，在大数据挖掘算法优化等方面还有许多需要深度研究的问题有待进一步探讨。

参考文献（References）：

[1] McDonald，Holine K. Study on forecasting models of execution intention of internet shopping behaviors under the background of big data[J].World Internet Marketing，2018（3）：125-128

[2] 赵杨，王林.网购行为执行意向的结构探究[J].管理现代化，x2015.3：102-104

[3] 张亚明，赵杨，王林.基于执行意向理论的网购评论行为反应x模式研究[J].软科学，2016.30（7）：118-123

[4] 王林，贾瑞雪，刘月等.行为执行意向理论下网购营销策略案例分析[J].商业经济研究，2016.21：62-64

[5] 于海平，林晓丽，刘会超.基于数据挖掘的移动广告个性化推荐研究[J].计算机技术与发展，2014.24（8）：234-237

[6] 王林，季美旭，方恒.图文情景线索对网购行为意向的影响研究[J].管理现代化，2016.3：93-95

作者：万年红 王雪蓉