統計學在企業市場營銷管理中的應用研究

基金項目：2024年遼寧財貿學院校級教改項目“基于問題導向與任務驅動相結合的《高等數學》課程教學模式改革探究”

摘 要：本文圍繞統計學在企業市場營銷管理中的應用展開研究。首先對企業市場營銷管理進行概述。其次詳細闡述了統計學在企業市場營銷調研中的應用，涵蓋市場需求、消費者行為和競爭對手等方面的調研，介紹了相關的數據收集方法、分析模型和評估手段。最后深入探討了統計學在企業市場營銷策略制定中的應用，涉及目標市場定位、產品、價格和渠道等策略，對市場細分、產品生命周期、成本定價和渠道評估等進行了分析。

關鍵詞：統計學；企業市場營銷管理；市場調研；營銷策略

一、企業市場營銷管理概述

1.企業市場營銷管理的概念

企業市場營銷管理是指企業為實現其目標，通過分析市場機會、選擇目標市場、設計市場營銷組合策略以及管理市場營銷活動等一系列過程，從而滿足消費者需求并實現企業盈利和可持續發展。

簡單來說，它涵蓋了從了解市場需求到提供滿足這些需求的產品或服務，并確保在整個過程中有效與消費者進行溝通和互動。

2.企業市場營銷管理的主要環節

市場調研：這是了解市場和消費者需求的基礎工作。通過收集、分析和解釋有關市場、消費者、競爭對手等方面的數據和信息，為企業的決策提供依據。比如，運用問卷調查、焦點小組、大數據分析等方法，了解消費者對某種產品的喜好、購買習慣以及對競爭對手產品的評價。

目標市場選擇：在對市場進行細分的基礎上，選擇適合企業自身資源和能力的目標市場。例如，一家化妝品公司可能將市場細分為不同年齡、性別、膚質和消費能力的群體，然后選擇其中一兩個具有較大潛力和發展機會的細分市場作為重點經營對象。

市場營銷組合策略制定：包括產品策略、價格策略、渠道策略和促銷策略。產品策略涉及產品的開發、設計、包裝等；價格策略要考慮成本、市場需求、競爭對手價格等因素；渠道策略決定產品的銷售途徑和方式；促銷策略則用于促進銷售和提高品牌知名度。

市場營銷活動執行：將制定好的策略付諸實踐，包括組織生產、開展促銷活動、管理銷售渠道等。例如，舉辦產品促銷活動，確保產品能夠按時、準確地到達銷售終端，以及培訓銷售人員以提供優質的客戶服務。

二、統計學在企業市場營銷調研中的應用

1.市場需求調研

（1） 數據收集方法

在進行市場需求調研時，統計學為數據收集提供了多種科學有效的方法。

問卷調查是常見的數據收集方式之一。通過設計合理的問卷，運用統計學原理確定樣本大小和抽樣方法，以確保樣本具有代表性。例如，采用簡單隨機抽樣、分層抽樣或系統抽樣等方法，從目標人群中抽取一定數量的樣本進行調查。在問卷設計中，運用統計學知識設置合理的選項和分值，以便于后續的數據量化和分析。

觀察法也是一種重要的數據收集手段。企業可以通過觀察消費者在實際購買場景中的行為、反應和選擇，收集有關市場需求的信息。比如，在超市中觀察消費者對不同品牌、不同包裝產品的關注程度和購買行為。利用統計學對觀察結果進行編碼和記錄，進而分析得出有價值的結論。

實驗法在市場需求調研中也具有重要作用。企業可以設置控制組和實驗組，通過改變產品的某些特性、價格或促銷方式等因素，觀察消費者的反應和購買行為的變化。通過統計學方法對實驗數據進行分析，評估不同因素對市場需求的影響程度。

（2） 需求預測模型

統計學中的需求預測模型能夠幫助企業更準確地預測市場需求的變化趨勢，為企業的生產、庫存管理和營銷策略制定提供重要依據。

時間序列模型是常用的需求預測方法之一，基于歷史數據，分析需求隨時間的變化規律。例如，移動平均法和指數平滑法可以對過去一段時間的需求數據進行平滑處理，預測未來短期內的需求。ARIMA（自回歸移動平均整合模型）則能夠處理具有季節性和趨勢性的需求數據，提供更精確的長期預測。

回歸分析模型可以將市場需求與多個影響因素建立數學關系。例如，將產品需求與價格、收入水平、廣告投入等因素進行回歸分析，從而預測在不同因素變化情況下的需求。

2.消費者行為調研

（1） 消費者偏好分析

消費者偏好分析旨在揭示消費者對產品或服務的喜好和傾向，統計學方法可以幫助企業深入了解消費者的偏好結構。

聯合分析是一種常用的消費者偏好分析方法。通過設計一系列產品或服務的屬性組合，讓消費者進行評價和選擇。利用統計學原理對消費者的選擇數據進行分析，得出每個屬性的相對重要性和消費者對不同屬性水平的偏好程度。例如，在汽車市場調研中，可以設計不同的車型配置（如發動機功率、內飾材質、安全配置等）組合，讓消費者進行選擇，從而了解他們對各個配置的偏好。

聚類分析可以將消費者根據其偏好特征劃分為不同的群體。通過收集消費者在多個方面的偏好數據，如品牌偏好、產品功能偏好、價格敏感度等，運用聚類分析算法將具有相似偏好的消費者歸為一類。企業可以針對不同的消費者群體制定差異化的營銷策略。

因子分析可以提取消費者偏好的主要因子。例如，通過對消費者對多種食品口味、包裝、品牌形象等方面的評價數據進行因子分析，發現主要的影響因子，如口感因子、健康因子、品牌形象因子等，從而更簡潔地理解消費者偏好的本質。

（2） 購買決策影響因素分析

消費者的購買決策受到多種因素的綜合影響，統計學可以幫助企業識別和量化這些因素的作用。

Logistic回歸模型常用于分析消費者購買決策的影響因素。將消費者是否購買作為因變量，將產品價格、品牌知名度、促銷活動、消費者收入等因素作為自變量，通過Logistic回歸分析，確定哪些因素對購買決策有顯著影響以及影響的方向和程度。

結構方程模型可以同時考慮多個自變量和因變量之間的復雜關系，更全面地揭示購買決策的影響機制。例如，不僅可以分析產品特性、品牌形象對購買意愿的直接影響，還可以分析它們通過中間變量（如消費者態度、感知價值）對購買意愿的間接影響。

3. 競爭對手調研

（1） 競爭態勢分析方法

市場份額分析是評估競爭對手實力的重要指標。通過收集市場銷售數據，運用統計學方法計算企業和競爭對手的市場份額，并進行比較和分析。例如，可以使用市場集中度指標（如赫芬達爾-赫希曼指數）衡量市場的競爭程度和企業的相對市場地位。

波特五力模型是一種常用的競爭態勢分析框架。通過對供應商的議價能力、購買者的議價能力、新進入者的威脅、替代品的威脅以及現有競爭對手的競爭強度，進行定性和定量分析，評估企業所處的競爭環境。在定量分析中，可以運用統計學方法對相關數據進行處理和評估。

SWOT分析可以幫助企業識別自身和競爭對手的優勢、劣勢、機會和威脅。通過對競爭對手的產品特點、市場表現、營銷策略等方面進行分析，結合市場數據和行業趨勢，運用統計學的比較和歸納方法，得出競爭對手的SWOT矩陣，為企業制定競爭策略提供參考。

（2） 市場份額評估

準確評估競爭對手的市場份額對企業了解市場競爭格局和制定競爭策略具有重要意義。

企業可以通過銷售數據直接計算市場份額。收集自身和競爭對手的銷售額數據，運用統計學方法計算市場份額的比例。此外，還可以采用市場調查的方法，通過抽樣調查消費者的購買行為和品牌認知，間接估算競爭對手的市場份額。

在評估市場份額時，需要考慮市場的動態變化和不確定性。可以運用統計學的置信區間和誤差估計方法，對市場份額的評估結果進行可靠性分析，為企業決策提供更科學的依據。

三、統計學在企業市場營銷策略制定中的應用

1. 目標市場定位

（1） 市場細分方法

市場細分是將整個市場按照消費者的某些特征或需求差異，劃分為不同子市場或細分市場的過程。統計學在市場細分中發揮著關鍵作用。

基于消費者人口統計學特征的細分，如年齡、性別、收入、教育程度等。通過收集大量消費者的相關數據，并運用描述性統計分析，企業可以清晰地了解不同人口統計學特征下消費者的需求和購買行為差異。例如，通過對年齡變量的統計分析，發現20～30歲的消費者更傾向于購買時尚、個性化的產品，而40～50歲的消費者可能更注重產品的品質和功能。

基于消費者心理和行為特征的細分，如生活方式、購買動機、品牌忠誠度等。利用因子分析和聚類分析等統計方法，可以將具有相似心理和行為特征的消費者歸為同一細分市場。比如，通過因子分析提取出“追求品質生活”“注重性價比”“追求時尚潮流”等因子，然后基于這些因子進行聚類，將消費者分為不同的群體。

（2） 目標市場選擇模型

在完成市場細分后，企業需要選擇適合自己的目標市場。統計學為目標市場選擇提供了多種模型和方法。

波士頓矩陣是一種常用的目標市場選擇模型，它根據市場增長率和相對市場份額兩個維度，將企業的產品或業務分為“明星”“金牛”“問題”和“瘦狗”四類。通過對大量市場數據的統計分析，確定產品或業務在矩陣中的位置，從而為企業的資源分配和市場策略提供指導。例如，對“明星”業務，企業應加大投入以獲取更多市場份額；對“金牛”業務，應保持穩定并獲取利潤。

安索夫矩陣通過考慮產品和市場的新老程度，將企業的發展策略分為市場滲透、市場開發、產品開發和多元化四種。利用統計數據評估企業在現有市場和新產品、新市場中的機會和風險，幫助企業選擇合適的目標市場和發展策略。

2. 產品策略

（1） 產品生命周期分析

產品生命周期理論將產品的發展過程分為引入期、成長期、成熟期和衰退期。統計學方法可以幫助企業準確判斷產品所處的生命周期階段。

通過銷售數據的時間序列分析，觀察產品銷售額和利潤的增長趨勢。在引入期，銷售額增長緩慢，利潤通常為負數；成長期銷售額迅速增長，利潤逐漸增加；成熟期銷售額增長趨于平穩，利潤達到峰值；衰退期銷售額和利潤開始下降。例如，運用移動平均法或指數平滑法，對銷售數據進行平滑處理，更清晰地呈現增長趨勢。

（2） 新產品開發風險評估

新產品開發是企業創新和發展的重要途徑，但同時也伴隨著較高的風險。統計學可以幫助企業評估新產品開發的風險。

通過市場調研收集消費者對新產品概念的接受程度、購買意愿等數據，運用統計分析方法評估市場需求的不確定性。例如，使用Logistic回歸分析消費者特征與購買意愿之間的關系，預測新產品的潛在市場規模。

進行成本效益分析，利用統計學方法估算新產品開發的成本，包括研發成本、生產成本、營銷成本等，并結合對預期收益的預測，評估項目的可行性和風險。例如，采用蒙特卡羅模擬方法，考慮成本和收益的不確定性因素，生成大量可能的結果，計算凈現值的概率分布，從而評估項目的風險水平。

3. 價格策略

（1） 成本分析與定價模型

企業在制定價格時，需要考慮成本因素。統計學可以幫助企業進行精確的成本分析。

通過對歷史成本數據的統計分析，區分固定成本和變動成本。例如，運用回歸分析方法，確定成本與產量之間的關系，從而準確計算單位產品的成本。

基于成本加成定價模型，在成本的基礎上加上一定比例的利潤確定產品價格。統計學可以幫助確定合理的加成比例，例如通過對市場需求彈性和競爭對手價格的統計分析，確定既能保證利潤又具有市場競爭力的加成比例。

（2） 價格彈性分析

價格彈性反映了價格變動對產品需求量的影響程度。通過統計學方法進行價格彈性分析，企業可以更好地制定價格策略。

利用回歸分析建立價格與需求量之間的關系模型，計算價格彈性系數。例如，通過收集不同價格水平下的銷售數據，運用線性或非線性回歸分析，確定價格彈性的大小和方向。

根據價格彈性的大小，企業可以制定不同的價格策略。對價格彈性較大的產品，適當降低價格可以顯著增加需求量，從而提高銷售收入；對價格彈性較小的產品，價格變動對需求量的影響較小，企業可以更多地考慮成本和利潤因素定價。

4. 渠道策略

（1） 銷售渠道評估指標

在制定渠道策略時，需要有一套科學的評估指標，衡量不同銷售渠道的效果和價值。統計學可以為這些評估指標提供準確的計算和分析方法。

市場覆蓋率是一個重要的評估指標，反映了銷售渠道能夠觸及的潛在客戶范圍。通過統計不同渠道覆蓋的地理區域、目標客戶群體數量等數據，可以計算出每個渠道的市場覆蓋率。例如，對電商渠道，可以通過分析網站的訪問量、注冊用戶數以及其在不同地區的分布情況，評估其市場覆蓋率。

銷售增長率用于衡量渠道在一定時期內的銷售增長情況。通過收集和分析不同渠道的歷史銷售數據，運用統計學中的趨勢分析方法，如移動平均法或指數平滑法，可以預測未來的銷售增長趨勢，從而評估渠道的發展潛力。

成本效益比是評估渠道經濟性的關鍵指標，包括渠道的運營成本（如運輸成本、倉儲成本、人力成本等）和產生的銷售收入。利用統計學的成本核算方法和銷售數據分析，可以精確計算每個渠道的成本效益比，幫助企業選擇最具經濟效益的渠道。

（2） 渠道優化方法

基于統計學的分析結果，企業可以采取相應的渠道優化方法，提高銷售效率和效果。

首先，根據渠道評估指標的統計數據，進行渠道的篩選和整合。對表現不佳、成本效益比低的渠道，可以考慮削減或淘汰；對具有互補優勢的渠道，可以進行整合以發揮協同效應。例如，如果某個線下門店的銷售增長率持續低迷，且成本高昂，而線上電商渠道的市場覆蓋率和銷售增長率表現出色，企業可能會減少線下門店的數量，加大對線上渠道的投入。

其次，運用統計學中的相關性分析和回歸分析，找出影響渠道績效的關鍵因素，并針對性地進行優化。比如，發現廣告投入與某個渠道的銷售額存在顯著的正相關關系，那么可以適當增加在該渠道的廣告投放。

最后，利用預測模型，根據市場趨勢和消費者行為的變化，提前規劃渠道布局。例如，通過對消費者線上購物行為數據的分析，預測未來線上購物的增長趨勢，提前加大對線上銷售渠道的建設和優化。

四、結語

統計學在企業市場營銷管理中具有不可替代的重要作用。通過對市場需求、消費者行為和競爭對手的調研，以及在目標市場定位、產品、價格和渠道策略制定中的應用，企業能夠更加科學、準確地把握市場動態，做出明智的決策。

然而，統計學的應用并非一勞永逸，企業在實際運用中需要不斷提升數據收集的準確性和全面性，注重分析方法的恰當選擇和更新，以適應市場的變化。同時，還應結合行業特點和企業自身實際情況，靈活運用統計學工具，將數據分析結果與營銷策略的制定和調整緊密結合，實現企業市場營銷的持續優化和創新。

參考文獻：

[1]田清淞，喻妍，高庭勇.“互聯網+”背景下市場營銷專業課程思政融合研究——以統計學為例[J].現代商貿工業，2024，45（12）：207-209.

[2]孫宇.淺談統計分析在市場營銷中的作用[J].商展經濟，2022（8）：43-45.

[3]祝靜.芻議統計學在企業市場營銷管理中的運用[J].今日財富，2021（17）：88-90.

[4]劉芳.淺析統計學在經濟和管理中的應用[J].農場經濟管理，2021（9）：40-41.

[5]袁明.統計學在企業市場營銷管理中的應用研究[J].環渤海經濟瞭望，2020（5）：164.

作者簡介：劉帥（1998.02— ），女，漢族，遼寧朝陽人，碩士，教師，研究方向：高等數學以及統計學方向。