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摘要：營銷策略的制定與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的開展密切相關(guān)，本文以1964名目標客戶的體驗數(shù)據(jù)和個人特征為對象，研究對不同品牌電動汽車銷售產(chǎn)生影響的因素，并幫助企業(yè)建立客戶挖掘模型。結(jié)果表明，體驗數(shù)據(jù)越大，客戶購買的可能性越大；個人特征方面，全年房貸支出占家庭年收入的比例與汽車銷售的關(guān)系最為密切；在衡量客戶購買意愿時，使用貝葉斯模型判斷合資品牌和自主品牌的效果較好，而對新勢力品牌則應(yīng)使用逐步判別模型進行判斷。

關(guān)鍵詞：H檢驗法；判別分析；客戶挖掘；營銷策略

1引言與文獻綜述

隨著社會的發(fā)展，汽車已經(jīng)成為居民生活中不可缺少的一部分。傳統(tǒng)燃油汽車數(shù)量的激增，致使我國能源供應(yīng)越發(fā)緊張，而尾氣過度排放造成的環(huán)境危害，迫使政府必須采取一系列政策限制燃油車的使用。作為處理能源環(huán)境問題的有效手段，以電動汽車為代表的新型戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)受到政府的大力推廣。對于汽車廠商來說，優(yōu)化銷售策略有助于更好地打開市場。因此，探討如何制定電動汽車目標客戶的營銷策略成為研究熱點。李帆(2019)對ZH電動汽車的內(nèi)外部營銷環(huán)境和市場競爭環(huán)境進行研究，并基于整體環(huán)境形式，對新能源汽車進行STP分析[1]。柴鑫(2020)運用PEST分析、4P理論等，針對江淮公司電動汽車銷售存在的問題，提出細分市場差異化營銷、精準價格定位、改進營銷方法的策略[2]。宋欣蕊(2016)應(yīng)用SWOT理論對北京現(xiàn)代汽車系統(tǒng)進行分析，從而提出北京現(xiàn)代在“新常態(tài)”背景下發(fā)展戰(zhàn)略的意見[3]。徐濤(2019)分析我國基于大數(shù)據(jù)的汽車精準營銷的營銷現(xiàn)狀和不足，總結(jié)了基于大數(shù)據(jù)的精準營銷模式[4]。綜上，現(xiàn)有研究大多采用定性方法分析結(jié)果，缺少數(shù)據(jù)佐證。本文通過建立統(tǒng)計模型對客戶數(shù)據(jù)進行分析，以期幫助企業(yè)實施精準營銷。

2研究設(shè)計

在開展研究之前，本文對模型進行如下假設(shè)：(1)各品牌電動汽車銷量保持穩(wěn)定，行業(yè)處于良性競爭。(2)國家扶持電動汽車行業(yè)的政策不變。(3)各品牌電動汽車客戶的購買意愿長期有效。(4)廠商產(chǎn)品的供給穩(wěn)定，不會出現(xiàn)缺貨和斷貨的情況。(5)沒有任何特殊事件(公共衛(wèi)生、質(zhì)量問題等)發(fā)生。本文以目標客戶對合資、自主及新勢力三種電動汽車品牌的體驗數(shù)據(jù)和個人特征數(shù)據(jù)作為研究對象，共1964個觀測值，具體研究變量的定義如表1所示。

3電動汽車銷售影響因素的H檢驗

目標客戶是否購買電動車，一方面受電動汽車本身的影響，另一方面與顧客個人特征密切相關(guān)。在研究控制變量是否會對觀測變量產(chǎn)生影響時，通常使用方差分析或非參數(shù)統(tǒng)計的方法。本文先對數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗和方差齊性檢驗，判斷是否滿足方差分析的使用條件。通過kstest檢驗發(fā)現(xiàn)，由于部分數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，故不能使用方差分析。因此，本文使用非參數(shù)統(tǒng)計中的H檢驗法研究哪些因素會對電動汽車的銷售產(chǎn)生影響，結(jié)果如表2所示。由表2可知，對于不同品牌汽車的目標客戶體驗數(shù)據(jù)指標，其p值均小于0.05，說明體驗數(shù)據(jù)值的大小對顧客是否購買電動汽車有直接影響。進一步分析消費者的個人特征可以發(fā)現(xiàn)，對于合資品牌汽車，B15、B16、B17共3項特征與客戶購買意愿有關(guān)；對于自主品牌汽車，B2、B11、B13、B14、B15、B16、B17共7項特征與客戶購買意愿有關(guān)；對于新勢力品牌汽車，B16與客戶購買意愿有關(guān)。對于三種品牌來說，全年房貸支出占家庭收入比例這一個人特征與客戶購買意愿密切相關(guān)。因此，企業(yè)需要加強與該類客戶的聯(lián)系，實施差異化服務(wù)戰(zhàn)略，定時與其進行一對一溝通及營銷交流。

4判別分析建立客戶挖掘模型

在得到對不同品牌電動汽車銷售有影響的因素后，本文通過建立客戶挖掘模型判斷客戶的購買意愿。貝葉斯判別法是根據(jù)貝葉斯準則進行判別分析的一種多元統(tǒng)計分析法[5]。使用貝葉斯判別法，以前文H檢驗得到的重要因素作為分類指標，分別對三種不同品牌的電動汽車建立判別模型，得到15名待判定客戶購買電動汽車的可能性(見表3)。由表3可知，1號和2號客戶有購買合資品牌電動汽車的意愿；6號和7號客戶有購買自主品牌電動汽車的意愿；11號、12號、13號和15號客戶有購買新勢力品牌電動汽車的意愿。為進一步降低誤判率，本文使用逐步判別法改進模型。逐步判別法是利用一些檢驗規(guī)則，對變量進行逐步篩選，同時進行判別的一種方法[5]。對客戶購買合資、自主品牌電動車的可能性使用逐步判別分析，得到模型的誤判率如表4所示。由表4可知，合資品牌和自主品牌電動汽車購買意愿逐步判別模型的誤判率分別為12.67%和10.88%，相較貝葉斯判別法誤判率反而上升。因此，仍使用貝葉斯模型判斷客戶是否購買合資品牌和自主品牌電動汽車。對客戶購買新勢力品牌電動汽車的可能性使用逐步判別分析，步驟如下：第一，逐步篩選變量，得到如表5所示的逐步選擇匯總。由表5可知，對于新勢力品牌汽車，逐步判別模型選入的變量為a1、a3、B9、B10、B11、B13、B15、B16、B17，與貝葉斯判別模型相比，個人特征指標數(shù)量增加而體驗指標數(shù)量減少。第二，構(gòu)建逐步判別模型進行判別，得到如表6所示的判別結(jié)果。由表6可知，11號、12號、13號和15號客戶購買新勢力品牌電動汽車的可能性較大，判別結(jié)果與貝葉斯模型相同。第三，進行出錯估計，得到如表7所示的出錯估計表。由表7可知，新勢力品牌電動汽車使用逐步判別法后模型的誤判率降至5.69%，遠小于貝葉斯模型的11.86％。因此，對新勢力品牌電動汽車銷售商來說，改用逐步判別模型可使企業(yè)更加準確地判斷消費者的購買意愿，說明該品牌消費者的個人特征對其購買行為的影響更大。

5結(jié)語

本文對電動汽車銷售策略進行深入研究，以1964名目標客戶的體驗數(shù)據(jù)和個人特征為對象，研究影響購買的因素并建立客戶挖掘模型，得到以下結(jié)論：第一，體驗數(shù)據(jù)是影響顧客購買的重要因素，企業(yè)應(yīng)重視用戶體驗。第二，對于合資品牌汽車，家庭可支配年收入等3項特征影響客戶購買意愿；對于自主品牌汽車，所在單位性質(zhì)、家庭年收入等7項特征影響客戶購買意愿；對于新勢力品牌汽車，全年房貸支出占家庭年收入比例影響客戶購買意愿。第三，使用貝葉斯模型判斷目標客戶對合資品牌和自主品牌汽車的購買意愿準確率較高，而逐步判別模型對目標客戶購買新勢力品牌汽車意愿的衡量能力更強。為進一步提高電動汽車廠商精準營銷的能力，本文提出以下建議：第一，利用明星效應(yīng)，選擇符合電動汽車特點的明星作為代言人。將廣告滲透進電視、網(wǎng)絡(luò)諸多數(shù)字媒體，讓目標客戶更加直觀地感受到電動汽車的特性，增加信任感來源及吸引力來源[6]。做好細分市場，重視縫隙市場，實施精準營銷、差異化營銷戰(zhàn)略，向不同客戶提供多種可供選擇的產(chǎn)品服務(wù)。第二，提高廣告及宣傳質(zhì)量，將電動汽車的優(yōu)勢清晰地展現(xiàn)出來[7]。企業(yè)可以通過對比傳統(tǒng)燃油汽車和電動汽車，突出電動汽車低能耗、質(zhì)量輕、易保養(yǎng)、安全系數(shù)高等優(yōu)勢。同時，企業(yè)要注重提高用戶體驗感。通過客戶回訪、問卷調(diào)查多種形式，搜集客戶對產(chǎn)品的意見，及時更新產(chǎn)品功能，向用戶提供更好的服務(wù)體驗。第三，企業(yè)可以舉辦大型線下電動汽車體驗會或車展活動。在活動過程中，鼓勵顧客切身體驗電動汽車的性能，增強電動汽車的宣傳力度?；顒又?，邀請報社或電臺記者進行跟蹤報道，以多種形式增加企業(yè)的影響力，加深目標人群對電動汽車概念的認知。與政府在電動汽車研發(fā)、生產(chǎn)多領(lǐng)域開展深入合作，鼓勵引進創(chuàng)新資本。

作者:陳玖豪 楊智豪 秦家輝 單位:南京中醫(yī)藥大學(xué)