南京市江北零售商店目标市场的研究

发布时间：2015-03-04 08:29

时辉 李杏杏南京信息工程大学

省大学生实践创新训练计划项目，校教改提升项目（N1885012131)

摘要：随着南京市经济的发展，其江北地区零售商店发展迅速，零售商之间的竞争也越来越激烈。对零售商店来说，明确其目标市场对其发展具有重要意义。通过问卷调查了解江北零售商店具体情况，采用混合回归模型，对南京市江北零售商店进行市场细分研究，确定其目标市场，并制定零售商店目标市场策略，为零售商店在江北经营提供有益的参考。

关键词：零售商店；混合回归模型；细分市场

一、引言

近年来，随着南京市经济的大发展，江北地区（包括浦口区，六合区）已经成为南京经济发展重要的一极，在经济上对全市的贡献率已大幅度提升。从产出总量上看，南京市江北地区生产总值占全市比率由9.11%提高至11.35%；人均GDP由全市平均水平的2/5提高到1/2；工业总产值占比由全市的1/20提高至1/10；而且江北地区的总人口与人口密度都有增长，总人口由134.17万增长至139.64万，人口密度由564人/平方公里增长至587人/平方公里，人口增长意味着消费需求的增长。从零售业的消费情况来看，2011年南京市江北地区社会消费品零售实现327.78亿元（包括六合区194.87亿元，浦口区132.91亿元），占全市社会消费品零售总额的12.15%，增长速度是21.04%，相比于全市社会消费品零售17.8%的增长速度要高出3.24个百分点。2010年实现了江北地区社会消费品总额270.79亿元，占全市社会消费品零售总额的11.8%，增长速度是20.08%，相比于全市社会消费品零售18.3%的增长速度要高出1.78个百分点。此外，良好的经济环境、政府政策的支持以及基础设施的建设，将促进江北零售业的发展。

家（限额以上）。据不完全统计，江北的大型超市和百货商店的数量至少有160家，占全市总量的7.3%，而其零售总额占全市的10%左右。目前，许多国外的零售商店进驻江北地区，比如沃尔玛、家乐福等，同时国内的零售商店也在当地迅速发展起来，如北京联华，华润苏果等。这些零售商店的发展极大的促进了江北地区经济的快速发展，也提高了人们生活水平，改变了人们的生活方式。

随着零售商店的迅速发展，其面对的竞争越来越激烈，如何在竞争激烈的环境下确定其目标市场，进一步扩大市场，提供更满意的服务，提高企业的竞争力，是零售商店面临的一系列问题。因此，对这一课题进行研究有助于零售商店找到适合的目标市场并进行差异化定位，只有这样才能使得零售商店在激烈的竞争中扩大市场，提高市场占有率。希望通过调查了解南京江北地区零售商店的具体情况，运用混合回归模型进行市场细分，并提出零售商店的目标市场策略，为其在江北经营提供有益的参考。

二、研究方法

基于有限混合分布的混合回归模型 (Mixture Regression Model)，也被称为潜类别回归模型（Latent Class Regression Models，LCM），在营销领域有着比较广泛的应用，尤其是应用在市场细分的研究中。学者Everitt BS和Friedrich Leisch详细的介绍了有限混合回归模型在市场细分中的原理及在R软件中的运用。

混合回归模型是一种以不能直接观察到的细分变量为基础进行市场细分的研究方法。在本课题研究中，我们以消费者对零售商店的满意度为因变量Y，以购买便利、商店形象、商店环境、商店设施、人员服务、商店层面、感知价值、结帐过程、商店政策和售后服务10个属性为自变量，分别为X1，X2，…，X9，X10。其中满意度和各个属性变量都通过多个题项来测量，其测量值为对应题项得分的平均值。对于指定的受访者，其线性回归方程可表示为:

（1）

其中a1…a10是回归方程的系数，e为残差。

在本课题中，第一步设计问卷；第二步抽样调查及问卷检验；第三步利用R软件计算在不同细分市场个数K下模型的贝叶斯信息标准（Bayesian Information Criterion，BIC），通过BIC来判断合适的细分市场个数K，当BIC值最小时对应的K值就是适当的细分市场个数；第四步，利用对每个细分市场模型进行分析，确定细分市场的规模，以及市场模型的系数。最后，给出建设性的意见。

三、调查对象与调查问卷

（一） 调查对象

在问卷设计方面参考了谢赞等人在研究百货商店市场细分时设计的问卷，把商店的整体形象划分为购买便利、商店形象、商店环境、商店设施、人员服务、商店层面、感知价值、结帐过程、商店政策和售后服务10个属性和顾客对商店的满意度，，并在问题设计方面做了一些合理的修改。采用问卷调查的形式，以在超市、商场门口拦截的方法对消费者进行调查。本次调查选取江北大厂华润苏果，大厂华联超市，沃尔玛弘阳店，泰山世纪华联，浦口物美超市，盘城好又多超市、世纪华联超市马鞍店、上海华联超市长山连锁店、苏果超市管墩店等20家大型超市作为调查地点。设计样本容量为300，由于在调查时是在商店门口拦截调查，并且是面对面访问并指导调查者填写问卷，所以回收率是100%，剔出一些无效的问卷，最终获得的有效问卷有267份。样本调查结果如下：在调查者中男性约占43.45%，女性占56.55%，男女比例相当，女性略多于男性，这也符合女性更喜欢购物的事实，符合实际情况；在年龄方面，调查者中在18岁以下约有2.25%，在18至24岁之间约有27.34%，在25到30岁之间约有24.34%，在31至35岁之间有39.33%，在36至40岁之间有4.87%，40岁以上人群约占1.87%；职业方面，被调查者中学生约占17.60%，企业职员占42.32%，公务员占1.87%，个体户占26.59%，自由职业占11.61%，其他约为1.87%；学历方面，高中以下学历约有23.97%，大专学历约占43.82%，本科学历约占43.82%，研究生学历约占6.37%，博士学历约占3.75%；在月收入方面，其中1000元收入以下26.22%，1000至2999约占20.97%，3000至4999元约占30.34%，5000至10000元16.48%，在10000元以上约占5.99%，数据分类大致符合实际情况。

（二）调查问卷的信度和效度分析

利用SPSS软件对问卷的信度和效度做了检验。信度检验衡量指标选取内部一致性系数，也就是 Cronbach α 系数。对江北零售商店的调查问卷进行信度检验，结果显示各个属性的Cronbach α分别为：购买便利（0.874），商店形象（0.868），商店环境（0.796），商店设施（0.731），人员服务（0.815），商品层面（0.759），感知价值（0.892），结账过程（0.842），商店政策（0.839），售后服务（0.895），满意度（0.897），其中总量表为0.902。可以看出各个Cronbach α系数值都比较高，均达到了0.7以上，说明此次调查问卷可靠并且随机样本信度具有较高一致性，可以进行一致性的统计分析。

调查问卷效度检验主要包括结构效度和内容效度两个方面。结构效度主要考核数据的相关性和探索性因子分析。进行相关系数检验，我们采用皮尔森相关性方法，检验每一题的得分与调查问卷总分之间的相关性，以此观察题目与问卷总体的匹配程度。经过对问卷的检验，各题目的相关系数都达到了0.5以上，这说明问卷设计的题目与调查目的有很好的相关性，因此，各个题目都符合调查的需要。主要用KMO样本测定和Bartlett 球型检验进行变量之间的相关性检验并通过了检验。进行变量之间的检验之后，需对调查问卷进行探索性因素分析，由于调查问卷涉及两大部分，分别是商店整体形象和满意度调查，所以根据第一部分的10个属性，设定因子值为10，第二部分设定因子值为1，经过最大正交旋转后，所有题目的因子荷重都在0.7以上，这说明所有题目的效度都满足了最低效度的要求，可以用于统计分析。

四、实证结果与主要结论

（一）实证结果

整理回收的问卷，分别计算出10个属性以及满意度的测量值，运用R软件的flexmix包对各个变量做有限的混合回归分析。在这里细分市场个数K的范围在1～300之间。由于K值取1时的结果对市场细分没有意义，然而如果K值过大，对企业来说过多的细分市场意味着更大的成本，故也没有意义。所以在这里K 取2到9，并在这之间分别对每个数值进行计算，求出混合模型的BIC值，结果如表所示。

表1   K迭代数次后的BIC

K值

Iter迭代次数

BIC

2

143

590.8993

3

93

598.4944

4

97

572.5361

5

117

612.6825

6

84

611.6221

7

121

582.5760

8

142

554.0130

9

97

598.5752

 

上表的运算结果显示，BIC在K取4时最小，也就是说江北零售商店的市场可以分为4个细分市场。用R软件输出当K=4时，各个细分市场模型的回归系数，以及各个细分市场规模的大小，如下表2所示。

表2 混合模型系数

 

Comp.1

细分市场1

Comp.2

细分市场2

Comp.3

细分市场3

Comp.4

细分市场4

coef.(Intercept)

1.11668546 **

（3.1214）

6.627917409***

（5.9910）

0.859668821***

（79.875）

9.034703039***

（26.5540）

coef.X1购买便利

0.42183356***

（11.4426） 

0.006038458

（0.0971）

-0.306668334***

（-105.690）

0.300431963***

（16.3638）

coef.X2商店形象

0.03143981

（1.2100）   

0.150180084**

（2.9077）

0.438959842***

（201.036）

0.069290613**

（3.2050）

coef.X3商店环境

0.16562073***

（7.1386） 

0.063242974

（1.1105）

0.801984857***

（434.629）

-0.031370460***

（-16.0569）

coef.X4商店设施

0.17641030***

（4.0893）

0.022152041

（0.3191）

0.791346442***

（101.774）

-0.031232594***

（-11.8026）

coef.X5人员服务

0.53541203***

（17.7920）

0.128560483*

（2.0939）

0.321957470***

（1106.959）

0.009133931

（0.4901）

coef.X6商品层面

0.56398831***

（20.5001）

0.097164625*

（1.3653）

-0.0037423841***

（-336.679）

0.743217570***

（38.0926）

coef.X7感知价值

0.12476592***

（12.9722）

0.006570329**

（0.1512）

0.895726465***

（393.778）

-0.052946664***

（-29.0349）

coef.X8结帐过程

0.19610690***

（7.7024）

0.069563887

（1.4310）

0.620533174***

（344.140）

0.205305887***

（13.2767）

coef.X9商店政策

0.20244687***

（7.8173）

0.133574183*

（2.4286）

0.411235640***

（188.661）

0.051775935**

（3.1152）

coef.X10售后服务

0.40871835***

（22.7162）

0.138313016**

（2.9552）

0.056603886***

（13.982）

0.050706754**

（2.8747）

市场规模

0.1362

0.6511

0.0566

0.1561

注： Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1；“（）”中为z-value

 

（二）主要结论

我们对调查数据的计量分析，上表中有个别市场模型的个别系数的P值大于0.05，没有通过检验，但是由于数值比较小，对满意度的影响比较小，可以忽略不计，且在本研究中我们只考虑对细分市场影响较大的属性，所以各细分市场的模型是可以接受的。结果如上表所示，并得到如下结论：

第一、利用R软件中的flexmix包统计分析，当市场个数K=4时，样本数据被分为不同的规模的4组，通过样本估计总体，我们得到的4个细分市场的市场规模各不相同，其中细分市场1约占13.62%；细分市场2约占65.11%，市场规模最大；细分市场3约占5.66%，是最小的一个细分市场；细分市场4约占15.61%，规模相对较大。

第二、利用R对数据作进一步的做统计分析，可以得到4个细分市场的混合回归模型，上表中的各组数值为各细分市场的回归模型系数，不同的细分市场可以用不同的回归模型来表示，如细分市场1的回归模型为：Y=0.422X1+0.031X2+0.166X3+0.176X4+0.535X5+0.564X6+0.125X7+0.196X8+0.202X9+0.409X10+1.117；其他市场以此类推。

），且这两种属性的影响具有相当显著的效果，在细分市场）和结账过程（0.205）。

五、研究启示

由于样本数据在统计中会存在一定的误差，但不会对市场细分的结果产生大的影响，在本研究中我们只选取对细分市场影响最大的两到三个属性来提出管理经营的建议。在不同的目标市场中，不同属性对最终的满意度的影响有所不同，企业在经营管理中应该注意到属性的影响的大小的不同，对不同的细分市场采取有针对性的经营策略，因此结合细分市场的回归模型和市场规模大小给出如下建议：

细分市场 1：在这个细分市场中，商品层面X6和人员层面X5的变化对满意度Y的影响较大，且是正相关关系，这说明该细分市场中的消费者更加注重商品的质量、品种及款式等，应该属于求实心理的消费者。因此在满足该类消费者的过程中，商店需要提供品种、款式、花色都能达到消费者要求的高品质商品。同时该目标市场的消费者重视人员服务，说明这类顾客在购买商品时除了购物的需求，更加注重企业的软服务质量。热情的人员服务和良好购物环境能够给消费者带来愉悦的购物心情。所以针对这类顾客企业要提高服务质量，注重服务人员的举止，提高服务能力。

细分市场 2：在这个细分市场中，商店形象X2和售后服务X10的变化对满意度Y的影响较大，说明这部分消费者重视商店形象，所以这类消费者可能是工薪阶层，企业要获得这类消费者的青睐，就必须提高企业的形象，提高自己在社会上的责任感，获得这类顾客的信任。另一方面企业对待这部分顾客要着重提高售后服务质量，提供快速积极的售后服务，满足顾客的服务需求，同时又能够提高企业的形象。此外，该细分市场规模最大，企业在经营时要予以重视，其他属性也要给予足够的关注。

细分市场 3：在这个细分市场中，感知价值X7和商店环境X3的变化对满意度Y的影响较大，这类消费者在消费时对会员卡制度可能有较大的吸引力，对商品的价格合理性要求高，同时对购物环境也比较敏感。因此，企业应该注重落实会员卡优惠制，定期进行会员优惠活动，提高消费者信赖，并保持良好的购物环境。因为该市场规模相对较小，企业在管理经营时要适当投入，要把更多的资源用在较大规模的市场中。

细分市场 4：在这个细分市场中，售后服务X10和购买便利X1的变化对满意度Y的影响较大，因此企业要对待这部分顾客既要着重提高售后服务质量，提供快速积极的售后服务，满足顾客的服务需求，又要能够提高企业的形象。同时，也要注重提高这类顾客的购买便利，例如扩大停车位、实行专车免费接送等，为顾客提供便利的交通服务。

六、总结

通过设计问卷对南京是江北地区的零售商店进行满意度评价调查，利用混合模型对调查结果分析，发现可以将零售商店细分为4个目标市场。由于江北经济的发展现状使得各个细分市场的规模不同，其中目标市场2和目标市场4在整个市场中的规模比较大，所以建议企业在经营管理时，既要重视这两类市场，还要针对不同属性对满意度的敏感程度，采取不同策略，如在目标市场2，要提高商店形象和售后服务的质量，以更好满足消费者需求，获得较高的顾客忠诚度。文章的不足在于本研究是一种事后研究，无法预测消费者的偏好是否会改变，即不能确定某个消费者是否会因为环境或其他的变化在某一个细分市场中改变，以及细分市场的规模是否会改变。因此，建议零售商店在管理经营时，能够注意收集客户有用的信息，及时关注市场变化，制定合理的经营战略。对市场细分的预测研究将是我们的下一个研究方向。

参考文献

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[2]南京市统计局.南京统计年鉴2011.凤凰出版社，2011

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[7]王保进.英文视窗版SPSS与行为科学研究[M].北京：北京大学出版社，2007.

[8]马庆国.管理统计:数据获取、统计原理与SPSS工具与应用研究[M].北京：科学出版社，2002．

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