商务统计学论文

合集下载

统计学方法在电子商务中的应用

统计学方法在电子商务中的应用

统计学方法在电子商务中的应用随着互联网技术的快速发展,电子商务成为当今社会中重要的商业模式之一。

在电子商务领域,统计学方法的应用可以帮助企业制定和执行决策,并提供有关市场趋势、用户行为等方面的信息。

本文将探讨统计学方法在电子商务中的应用,并阐述其重要性和效益。

一、市场需求分析统计学方法可用于对电子商务市场的需求进行分析。

通过收集和分析大量的订单数据,企业可以了解市场的喜好和购买趋势。

例如,通过统计分析用户对不同产品的购买偏好,企业可以根据市场需求调整产品线,并更好地满足消费者的需求。

二、销售预测和库存管理统计学方法在电子商务中还可以用于销售预测和库存管理。

通过对历史销售数据的统计分析,企业可以预测未来销售趋势,从而合理安排生产和库存。

这有助于减少库存积压和缺货的情况,最大限度地提高供应链的效率。

三、用户分析和个性化推荐通过统计学方法分析用户行为数据,电子商务企业可以深入了解用户的兴趣和偏好,从而进行个性化推荐。

通过将用户的历史购买记录与其他相似用户的数据进行比对,企业可以为用户提供更加精准的产品推荐,提高购物体验和销售转化率。

四、广告效果评估统计学方法在电子商务中还可以帮助企业评估广告的效果。

通过分析广告点击率、转化率等指标,企业可以确定哪种广告媒体和创意对销售产生了积极的影响。

这有助于企业优化广告策略,提高广告投入的回报率。

五、风险评估和欺诈检测在电子商务中,使用统计学方法进行风险评估和欺诈检测可以帮助企业提高安全性。

通过对用户行为数据和交易模式进行分析,可以识别出潜在的欺诈行为,并采取相应的措施进行防范。

这有助于保护企业和用户的利益,维护良好的交易环境。

总结而言,统计学方法在电子商务中的应用不仅能够提供决策支持,还能帮助企业优化运营和提高市场竞争力。

通过市场需求分析、销售预测和个性化推荐等方法,企业能够更好地满足消费者需求。

同时,利用统计学方法进行广告效果评估、风险评估和欺诈检测,可以提高电子商务的安全性和可信度。

《商务统计学》结课论文

《商务统计学》结课论文

《商务统计学》结课论文(2013-2014学年度第1学期)关于人口红利与中国经济增长的计量分析统计研究报告学生专业:市场营销学生班级:12级02班学生学号:9123120218学生姓名:沈嘉明2012 年12 月 4 日内容提要:经济发展和人口问题密切相关.本文利用科布—道格拉斯生产函数对“人口红利"促进经济增长的三个方面进行分析,主要以历年中国储蓄水平相关指标数据为样本对储蓄方面的影响进行了实证分析,运用Eviews软件,通过回归等统计分析方法对样本数据进行检验;并对其余两方面进行了简要阐述。

结果表明储蓄水平、劳动参与率、劳动力配置效率均从一定程度上促进中国经济的增长,在此基础上还对我国“人口红利"如何最大化促进经济增长提出了几点建议。

关键词:人口红利经济发展储蓄水平劳动力配置效率劳动力素质一、背景介绍1998年,联合国人口基金在《世界人口现状(1998)》中正式使用“人口红利”一词,使“人口红利”这一概念逐渐为学界认同和使用。

安德鲁·梅森最先在其论文中使用“人口红利”一词[1]。

此后,布鲁姆与威廉森将“中间大,两头小”的人口结构视为“人口机会窗口"或“人口红利”[2]。

国内较早认识到“人口红利”的有蔡昉、王德文[3]、于学军[4]、陈友华[5]等人.目前,对于“人口红利”的研究尚处于起步阶段,关于“人口红利”的定义也众说纷纭.总结起来有“结构论”、“期限论”、“因素论”等三种看法.“结构论”认为,“人口红利”是人口转型过程中出现的人口年龄结构优势导致的高劳动力参与率对一国经济增长的积极效应。

“期限论"将能够带来劳动力增加、储蓄和投资增长、人力投资提升以及就业机会增加的,对社会经济发展有利的人口年龄结构时期视为“人口机会窗口”或“人口红利”。

“因素论”认为,在劳动年龄人口比重高的情况下,人口生产性强,社会储蓄高,这种有利于经济增长的人口因素为“人口红利”.尽管学者从不同角度阐述了对“人口红利"的看法,但综合来说,所谓“人口红利”,是指一个国家的劳动年龄人口占总人口比重较大,抚养率比较低,为经济发展创造了有利的人口条件,整个国家的经济成高储蓄、高投资和高增长的局面.[6]“人口红利”是造就中国经济奇迹的最重要因素之一。

统计学在电子商务中的作用

统计学在电子商务中的作用

统计学在电子商务中的作用随着互联网技术的发展,电子商务成为了现代商业活动的重要形式之一。

电子商务的快速发展离不开统计学的支持和应用。

统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科,可以帮助电子商务平台深入了解市场需求、优化经营决策、提升用户体验和增加盈利能力。

本文将探讨统计学在电子商务中的作用,以及它对电子商务发展的重要性。

一、市场调查和消费者行为分析在电子商务中,市场调查和消费者行为分析是决策制定的基础。

通过统计学方法,电子商务平台可以收集和分析各种市场数据,包括用户的购买习惯、偏好、行为路径等。

通过这些数据的分析,电子商务平台可以深入了解用户需求、预测潜在的购买趋势、制定更有针对性的市场营销策略。

例如,通过分析用户的购买记录,平台可以向用户推荐他们可能感兴趣的产品,提高用户的购买率和满意度。

二、运营决策和战略规划电子商务平台需要不断做出运营决策来提升效益和竞争力。

统计学为电子商务平台提供了有效的决策支持。

通过对大量数据的整理和分析,统计学可以为电子商务平台提供对销售数据、用户留存率、访问量等关键指标的可视化呈现和分析,帮助企业管理者更好地了解运营状况,做出战略决策。

此外,统计学还可以通过模型预测未来的市场趋势,为平台提供科学的战略规划,帮助企业在激烈的市场竞争中占据优势位置。

三、用户个性化体验和推荐系统电子商务平台可以通过统计学方法实现对用户的个性化推荐。

通过收集用户的购买记录、点击记录、浏览行为等数据,平台可以通过统计学分析方法,构建用户画像,进而为用户提供个性化的推荐服务。

通过精准的推荐系统,电子商务平台可以提高用户的购买满意度,增加用户忠诚度,为用户营造更好的购物体验。

四、风险评估和欺诈检测在电子商务中,风险评估和欺诈检测是非常重要的环节。

通过统计学方法,电子商务平台可以对用户的行为进行风险评估和欺诈检测,识别出潜在的欺诈行为,并采取相应的措施进行防范和处理。

统计学的应用帮助电子商务平台降低了风险,并保护了用户的权益。

统计学在电子商务中的重要性

统计学在电子商务中的重要性

统计学在电子商务中的重要性统计学是一种数学科学,研究数据的收集、分析、解释和演绎。

在当今数字化时代,电子商务在全球范围内迅速崛起,统计学在电子商务中的应用变得尤为重要。

本文将探讨统计学在电子商务中的重要性,并详细介绍其在市场研究、销售预测、用户行为分析和数据安全方面的应用。

一、市场研究在电子商务中,市场研究是不可或缺的一环。

通过统计学方法,电子商务平台可以收集和分析大量的市场数据,以了解客户需求、行为和偏好。

通过合理的样本调查和数据分析,电子商务平台可以获得准确的市场趋势和消费的相关信息。

统计学还可以帮助电子商务平台分析竞争对手的市场策略和表现,为其制定相应的应对措施。

二、销售预测准确的销售预测对电子商务平台的经营至关重要。

统计学可以通过分析历史销售数据、用户购买记录和市场趋势,为电子商务平台提供准确的销售预测。

这有助于电子商务平台优化库存管理、调整供应链和制定市场营销策略。

通过统计学的支持,电子商务平台可以更好地满足客户需求,提供及时的产品和服务。

三、用户行为分析了解用户行为对电子商务平台的运营至关重要。

统计学可以通过分析用户的浏览习惯、购买行为和反馈信息,帮助电子商务平台了解用户的需求和偏好,进而进行个性化推荐和定制化服务。

统计学还可以通过建立用户行为模型,预测用户的购买意愿和行为路径。

这为电子商务平台提供了宝贵的经营决策参考。

四、数据安全在电子商务中,数据安全是一项重要的任务。

统计学可以应用在数据加密、数据共享和数据备份等方面。

电子商务平台可以通过统计学方法对数据进行脱敏处理,保护用户的个人信息和支付数据。

同时,统计学还可以分析数据的完整性和真实性,帮助电子商务平台识别和应对潜在的数据风险和安全威胁。

总结:综上所述,统计学在电子商务中发挥着重要的作用。

通过市场研究,电子商务平台可以了解市场需求和竞争态势;通过销售预测,电子商务平台可以优化经营策略和供应链管理;通过用户行为分析,电子商务平台可以提供个性化的购物体验;通过数据安全,电子商务平台可以保护用户隐私和数据安全。

商务统计分析论文

商务统计分析论文

商务统计分析论文引言商务统计分析是一种重要的方法,通过对商务数据进行收集、整理和分析,可以帮助企业做出正确的商务决策。

本论文将介绍商务统计分析的基本概念和方法,并通过一个实际案例来说明其在商务决策中的应用。

商务统计分析的基本概念商务统计分析是一种将统计学原理和技术应用于商务领域的方法。

其主要目的是通过对商务数据进行收集、整理、分析和解释,揭示商务现象的规律和趋势,为企业的商务决策提供科学依据。

商务统计分析主要包括以下几个方面的内容:1.数据收集和整理:商务统计分析首先要进行数据的收集和整理工作。

数据可以来源于企业内部的各种商务活动,如销售额、利润、市场份额等。

数据的收集和整理需要确保数据的准确性和完整性,以保证后续分析的可靠性。

2.描述性统计分析:描述性统计分析是商务统计分析的基础工作,主要目的是通过对商务数据进行统计描述,以了解商务现象的基本情况。

常用的描述性统计指标包括平均值、中位数、标准差等。

3.探索性统计分析:探索性统计分析是对商务数据进行更深入的探索和分析,以发现其中的规律和趋势。

常用的探索性统计分析方法包括相关分析、回归分析、聚类分析等。

4.推断性统计分析:推断性统计分析是通过对商务数据的样本进行分析,得出关于总体特征或关系的推断。

这种推断可以用于商务决策中,帮助企业预测未来的商务趋势和做出相应的决策。

商务统计分析的实际应用为了说明商务统计分析在实际商务决策中的应用,我们以一个电子产品公司为例进行分析。

该公司想要了解市场上电子产品的价格与销量之间的关系,以便调整产品定价策略。

为了达到这个目的,公司收集了过去一年的电子产品销售数据,并进行了商务统计分析。

首先,公司进行了描述性统计分析,计算了电子产品价格的平均值、中位数和标准差。

结果显示,电子产品的价格平均值为1000美元,中位数为900美元,标准差为200美元。

这些指标表明,电子产品的价格整体上呈现稳定的分布。

接下来,公司进行了探索性统计分析,通过相关分析和散点图等方法,研究了电子产品价格与销量之间的关系。

大二商务经济学论文范文模板

大二商务经济学论文范文模板

大二商务经济学论文范文模板引言商务经济学作为经济学的一个重要分支,研究商业活动和经济行为之间的相互关系。

在现代经济发展中,商务经济学的研究成果对于企业的经营决策和经济政策的制定具有重要意义。

本文旨在提供一份大二商务经济学论文的范文模板,以帮助学生理解和运用商务经济学的基本理论和方法,提升写作能力。

正文1. 研究背景在这一部分,需要对商务经济学的研究背景进行介绍。

可以从以下几个方面入手:•商务经济学的定义和涵盖范围;•商务经济学的研究意义和应用价值。

2. 研究目的与意义在这一部分,需要明确本研究的目的和意义。

可以从以下几个方面进行阐述:•揭示商务经济学的基本理论和方法;•探讨商务经济学在实际商业活动中的应用;•为后续商务经济学的深入研究提供基础和参考。

3. 研究方法在这一部分,需要介绍本研究采用的研究方法。

可以从以下几个方面进行说明:•理论分析:对商务经济学的基本理论进行整理和分析;•实证分析:通过案例研究或数据分析,对商务经济学的应用进行实证分析。

4. 研究结果与讨论在这一部分,需要呈现研究的结果并对结果进行讨论。

可以从以下几个方面进行阐述:•理论分析结果:对商务经济学的基本理论进行阐述和论证;•实证分析结果:通过案例分析或数据分析,对商务经济学的应用进行实证分析,并进行结果的讨论和解释。

5. 结论在这一部分,需要对本研究的主要结论进行总结和归纳。

可以从以下几个方面进行概括:•商务经济学的基本理论和方法的研究成果;•商务经济学在实际商业活动中的应用;•探讨商务经济学未来的研究方向和挑战。

结束语通过本文的介绍,我们可以了解到商务经济学作为经济学的一个重要分支,在现代经济发展中的重要性。

本文提供了一份大二商务经济学论文的范文模板,帮助学生理解和运用商务经济学的基本理论和方法,并提升写作能力。

希望这个范文模板能够对广大学生有所帮助,并在商务经济学的学习中取得更好的成绩。

参考文献[1] Smith, J. (2010). Introduction to Business Economics. London: Pearson Education Ltd.[2] Jones, M. (2015). Applied Business Economics. New York: McGraw-Hill.。

统计学方法在电子商务用户行为分析中的应用研究

统计学方法在电子商务用户行为分析中的应用研究

统计学方法在电子商务用户行为分析中的应用研究随着互联网的快速发展和电子商务的普及,电子商务用户行为分析变得愈发重要。

通过分析用户行为,企业可以更好地了解用户的需求和偏好,从而针对性地进行产品推荐、精准营销等策略。

在电子商务用户行为分析中,统计学方法的应用起到关键作用。

本文将探讨统计学方法在电子商务用户行为分析中的应用,以及其带来的价值和潜在挑战。

一、数据收集与整理电子商务用户行为分析的第一步是数据的收集与整理。

通过网站、移动应用等渠道收集到的用户行为数据包括用户访问时长、浏览商品信息、添加购物车、下单购买等行为。

这些数据通常以数据库的形式存储,其中可能存在着大量缺失值、异常值等问题。

在数据整理阶段,统计学方法可以帮助我们进行缺失值处理、异常值检测和数据清洗等工作。

1. 缺失值处理缺失值是指数据表中某些条目缺少数值或者取值不明的情况。

在用户行为数据中,可能存在用户未填写信息、系统错误等导致的缺失值。

统计学方法中常用的缺失值处理方法有删除法、替补法和插补法等。

通过运用这些方法,我们可以更准确地分析用户行为特点和趋势。

2. 异常值检测在用户行为数据中,由于操作失误、网络延迟等原因,可能会产生一些异常值。

这些异常值可能对分析结果产生干扰,因此需要进行检测和处理。

统计学中的异常值检测方法,例如箱线图分析、Z-Score方法等,可以有效地发现和处理异常值,确保数据质量的准确性和可靠性。

3. 数据清洗数据清洗是指对数据进行去噪、纠错、去重等处理,以提高数据的可用性和准确性。

通过运用统计学方法,我们可以对用户行为数据进行清洗,并最大限度地保留有用的信息,为后续的用户行为分析做好准备。

二、用户行为分析用户行为分析是通过对用户的行为数据进行统计和分析,揭示用户的行为特点和规律,以及推测用户的需求和行为意图。

在电子商务用户行为分析中,统计学方法可以帮助我们进行数据的可视化分析、用户分类以及行为模式的挖掘等。

1. 数据可视化通过统计学方法,我们可以将用户行为数据以图表、图形等形式呈现,使得数据更加直观、易于理解。

统计学在电子商务中的应用

统计学在电子商务中的应用

统计学在电子商务中的应用随着互联网的快速发展,电子商务在如今的社会中扮演着极其重要的角色。

电子商务的兴起不仅为消费者提供了更加便捷的购物方式,也为企业带来了巨大的商机和发展空间。

然而,在大规模的电子商务运营中,如何有效地进行数据分析和决策成为了关键问题。

而统计学正是在这一领域发挥着重要的作用。

一、市场调研和分析统计学可以帮助电子商务企业进行市场调研和分析,以了解消费者的需求和偏好。

通过分析大量的消费数据和行为数据,企业能够更准确地了解消费者的购买习惯、偏好产品的种类和价格等信息。

有了这些信息,企业可以根据消费者的需求来进行产品开发和改进,以及制定更加精准的营销策略。

二、用户行为分析统计学在电子商务中还可以帮助企业进行用户行为分析。

通过收集和分析用户在电子商务平台上的行为数据,企业可以了解用户的浏览习惯、购买决策过程、购物车转化率等。

有了这些数据,企业可以发现用户行为中的规律和趋势,进而调整和优化平台的设计和用户体验,提升用户满意度和购买率。

三、风险管理和欺诈检测在电子商务交易中,风险管理和欺诈检测是非常重要的问题。

统计学可以帮助企业通过分析用户的行为数据和交易信息,建立风险模型和欺诈检测系统,及时发现并阻止潜在的风险和欺诈行为。

这种方式可以帮助企业减少损失,保护用户利益,同时提高整个电子商务系统的安全性和可信度。

四、价格管理和优惠策略统计学在电子商务中还可以帮助企业进行价格管理和优惠策略的制定。

通过分析市场竞争对手的定价策略和消费者对价格的敏感度,企业可以确定合理的产品价格,并制定相应的促销和优惠策略。

通过合理的价格管理和优惠策略,企业可以提高销售量和盈利能力,同时提升品牌形象和客户满意度。

五、供应链管理和物流优化在电子商务运营中,供应链管理和物流优化是非常重要的环节。

统计学可以帮助企业通过对供应链数据的分析,优化供应链的各个环节,降低成本,提高配送效率,缩短配送周期,从而提升整个电子商务系统的运作效率和竞争力。

统计学方法在电子商务数据分析中的应用研究

统计学方法在电子商务数据分析中的应用研究

统计学方法在电子商务数据分析中的应用研究在当今信息时代,电子商务的快速发展使得数据成为企业决策的重要依据。

然而,庞大的数据量和复杂的数据结构使得数据的分析和利用变得困难。

统计学方法的应用能够帮助企业挖掘和分析海量数据,从而为决策提供科学依据。

本文将重点探讨统计学方法在电子商务数据分析中的应用研究。

一、数据采集与清洗为了进行电子商务数据的分析,首先需要进行数据的采集和清洗。

数据采集可以通过各种手段获取,比如网站访问记录、用户行为数据等。

然而,由于各种原因,采集到的数据可能存在噪声和异常值,因此需要进行数据清洗来保证数据的质量和准确性。

统计学提供了多种方法来对数据进行清洗和处理,如异常值检测、缺失值填充等。

二、描述统计分析描述统计分析是对数据进行概括和描述的过程,通过计算数据的中心趋势和离散程度等指标,可以帮助我们对数据有一个直观的认识。

在电子商务数据分析中,描述统计分析可以帮助我们了解产品销售情况、用户行为特征等,从而为企业提供决策支持。

常见的描述统计分析方法包括均值、中位数、方差、标准差等。

三、关联分析关联分析是寻找数据之间关联性和相关性的过程,可帮助我们发现数据之间的潜在关系。

在电子商务中,关联分析可以用来挖掘相关的产品、用户偏好等信息,为企业提供推荐系统和个性化营销的支持。

统计学中的常用关联分析方法有Apriori算法和FP-Growth算法等。

四、回归分析回归分析是研究因果关系的一种统计学方法,可用于建立变量之间的数学模型。

在电子商务数据分析中,回归分析可以帮助我们了解变量之间的影响力和作用机制。

例如,可以通过回归分析来研究产品价格和销量之间的关系,从而进行定价策略的制定。

五、聚类分析聚类分析是将相似的数据对象归为一类的过程,通过聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐含结构和规律。

在电子商务中,聚类分析可以帮助我们对用户进行分群,从而进行精准营销和个性化推荐等。

常见的聚类分析算法有K-means算法、层次聚类算法等。

商务统计学论文

商务统计学论文

商务统计学论文《商务统计学》学期论文我国居民消费结构和消费趋向带来的市场营销机会姓名:李佳明班级:2012级市场营销本科一班学号:4112170006我国居民消费结构和消费趋向带来的市场营销机会摘要:随着社会经济的发展,我国居民的消费水平以及消费方式发生了根深蒂固的变化。

这种变化主要表现在消费结构和消费趋势方面,企业如何把握居民消费结构和趋势的变化给企业带来挑战和机会是企业自身发展的关键。

关键词:消费结构、消费趋向、市场营销机会消费,是社会再生产过程中一个重要环节,也是最终的环节。

我们通常讲的消费,是指个人消费即人们把生产出来的物质资料和精神产品用于满足个人生活需要的行为和过程。

在宏观经济学中,消费指的某时期一人或一国用于消费品的总支出。

严格地讲,“消费”应仅仅指这一时期中那些完全用掉了的(分享过或“吃掉了的)消费品。

消费作为拉动经济的“三驾马车”之一,在推动经济发展,增加市场活力方面有着重大意义和作用。

而企业在复杂的市场环境中所处的地位和作用在面对社会消费结构和消费趋势的变化时应把握住机遇,制定出正确的适合本企业发展的市场营销战略。

一、问题的提出20世纪90年代以前,中国经济总体上是社会总供给小于社会总需求,从市场经济的角度讲是“卖方市场”,生产完全决定消费,企业生产什么,市场上卖什么,人们就买什么,满足人民群众需要的基本生活用品是定量供应,凭票购买,排队等待,供不应求。

然而随着改革开放我国经济的飞速发展,特别是社会主义市场经济的确立和发展,我国经济发展速度持续增长,物质产品极大丰富,商品流通活跃,市场购销繁荣。

20世纪90年代初,中国经济开始告别了短缺经济,在一些领域出现总供给大于总需求的情况,我国的经济开始走向“买方市场”,人们需求什么,企业生产什么,以销定产,消费需求在生产中起主导作用。

经过近三十年的高速增长,经济已由短缺经济过度成为过剩经济,买方市场已经形成,面临日趋激烈的市场竞争。

资源是稀缺的,过剩永远是相对,无限商机也蕴藏在这复杂多变、竞争激烈的市场之中。

统计学在电子商务中的应用与数据分析

统计学在电子商务中的应用与数据分析

统计学在电子商务中的应用与数据分析在当今数字化时代,电子商务以其便捷、高效的特点迅速发展,成为了商业领域的重要组成部分。

而统计学在电子商务中的应用,为企业提供了有力的决策支持和业务优化工具。

通过对大量数据的收集、整理和分析,统计学能够帮助电子商务企业更好地了解消费者需求、优化运营流程、提高市场竞争力。

一、统计学在电子商务用户行为分析中的应用用户行为分析是电子商务中至关重要的一环。

通过收集用户在网站上的浏览、搜索、购买等行为数据,运用统计学方法进行分析,可以深入了解用户的兴趣、偏好和购买习惯。

例如,通过计算用户在不同页面的停留时间、点击率和转化率等指标,可以评估页面的吸引力和用户体验。

假设一个电子商务网站想要了解用户对某一类商品的兴趣程度。

可以通过统计用户在该类商品页面的访问次数、停留时间以及添加到购物车的频率等数据。

如果大部分用户在该页面的停留时间较长,访问次数较多,且添加到购物车的比例较高,那么可以初步判断用户对这类商品有较高的兴趣。

基于这样的分析,企业可以针对性地优化商品推荐、调整页面布局,提高用户的购买意愿。

二、统计学在电子商务市场预测中的应用市场预测对于电子商务企业的库存管理、营销策划和战略规划都具有重要意义。

利用统计学中的时间序列分析、回归分析等方法,可以对商品的销售趋势、市场需求进行预测。

以时间序列分析为例,通过收集过去一段时间内商品的销售数据,建立合适的数学模型,可以预测未来一段时间内的销售情况。

比如,某电商平台销售的一款季节性商品,通过分析过去几年该商品在不同季节的销售数据,发现其销售呈现明显的季节性波动。

利用时间序列模型,可以较为准确地预测下一个季节的销售量,从而提前做好库存准备,避免库存积压或缺货的情况发生。

回归分析则可以帮助企业找出影响销售的关键因素。

例如,通过分析商品价格、促销活动、竞争对手价格等因素与销售量之间的关系,企业可以制定更加合理的定价策略和促销方案。

三、统计学在电子商务客户关系管理中的应用客户关系管理是电子商务企业保持客户忠诚度、提高客户满意度的重要手段。

统计学在电子商务中的重要性

统计学在电子商务中的重要性

统计学在电子商务中的重要性在当今数字化的时代,电子商务已经成为了商业领域中不可或缺的一部分。

从在线购物平台到数字营销活动,电子商务的各个环节都离不开数据的支持。

而统计学作为一门处理和分析数据的学科,在电子商务中发挥着至关重要的作用。

首先,统计学有助于了解消费者行为。

通过收集和分析消费者在电子商务网站上的浏览、购买、搜索等行为数据,企业可以深入洞察消费者的喜好、需求和购买模式。

例如,统计分析消费者在不同时间段的访问量和购买量,可以帮助企业确定最佳的促销时间;分析消费者对不同产品类别的关注度,可以优化网站的页面布局和产品推荐。

统计学还能够帮助企业进行市场细分。

根据消费者的年龄、性别、地理位置、消费习惯等因素,运用统计学方法将市场划分为不同的细分群体。

这样,企业可以针对每个细分群体制定更有针对性的营销策略和产品定位,提高营销效果和客户满意度。

比如,通过统计分析发现,年轻消费者更倾向于购买时尚、个性化的产品,而老年消费者更关注产品的质量和实用性。

那么企业就可以针对这两个不同的群体,分别推出符合他们需求的产品和营销活动。

在产品管理方面,统计学也大有用处。

企业可以通过统计销售数据,了解哪些产品畅销,哪些产品滞销。

对于畅销产品,可以加大库存和推广力度;对于滞销产品,则可以及时调整策略,如降价促销或改进产品。

此外,统计学还可以帮助企业预测产品的需求,从而优化供应链管理,降低库存成本。

在电子商务的营销活动中,统计学更是不可或缺。

通过 A/B 测试等统计方法,企业可以比较不同广告创意、页面布局、促销策略的效果,从而选择最优方案。

比如,企业可以设计两个不同的广告页面,将流量随机分配到这两个页面,然后通过统计分析访问者的点击率、转化率等指标,判断哪个页面效果更好。

客户关系管理也是电子商务中需要重视的环节,而统计学在这方面同样能发挥作用。

通过对客户的购买历史、投诉记录、满意度调查等数据进行统计分析,企业可以评估客户的忠诚度和价值。

《商务统计学》总论

《商务统计学》总论
在抽样调查中,被调查者因为种种原因 没有对调查做出反应(或回答),这种 误差称为未响应误差(nonresponse error)。
而另外一些人因为各种原因回答时并没 有真实反映他们的观点,这称为响应误 差(response error)。
17
1.5 描述统计和统计推断 1.5.1 描述统计
描述统计(descriptive statistics) 是指如何从已知的观察资料中,搜集、 整理、分析、研究并提供统计资料的理 论和方法,用以说明研究对象的情况或 特征。
13
(2)二手数据 来源于国家统计局出版的统计汇编刊物
,以及其他政府机构及研究部门出版的 统计资料汇编刊物,如《中国统计年鉴 》、《中国证券统计年鉴》等。 来源于国际组织和外国政府公布的,或 由权威统计机构公开发表的资料及汇编 ,如《联合国统计年鉴》等。
14
1.4.2 总体和样本
总体(population)是根据一定目的确 定的所要研究对象的全体。
而专门组织的一次性的全面调查。
12
定期统计报表是收集统计资料的一种主 要方式。它是按照国家有关规定,自上 而下布置调查任务,自下而上逐级按照 统一要求提供统计资料的一种报告制度 。
抽样调查(sample survey)是从全部调 查研究对象中,抽选一部分单位进行调 查,并据以对全部调查研究对象做出估 计和推断的一种调查方法。
描述统计是统计推断的前提,而统计推 断是描述统计的发展。
20
搜集数据资料的目的主要是为了认识总 体的情况。但是,由于时效、费用和其 他条件的制约,无法得到总体的全部资 料,而是只能从总体中抽取一部分元素 构成样本,通过对样本数据的搜集和分 析,进而上升到对总体的认识。
21
1 总论

商务统计课程认识

商务统计课程认识

对商务统计学课程的认识商务统计学是一门应用性统计学课程,是全面系统的论述商务与经济统计活动全过程中所用到的统计方法。

在我个人认为商务统计与统计学没有太大差别,统计学注重讲理论,商务统计注重实践分析案例,可以说是在学了统计学时隔一年后对统计学来了次全面的复习,以及理论的实践。

在商务统计学中,又学了一遍统计学的理论知识:介绍了统计学的性质、统计学的作用、统计学的基本概念、统计学指标体系的设计,还有实用的数据的采集、参数估计、统计推断和假设检验、方差分析、回归分析、时间序列的预测、统计决策分析、统计指数及最终的综合评价。

统计学就是关于数据资料的搜集、整理、分析和推断的科学。

关于统计资料的搜集整理和分析推断的理论与方法构成了统计学的全部内容。

以下是我对本学期所学的商务统计学知识的回顾及梳理:1. 统计总体是组成统计活动研究对象的全部事物的全体集合,就称为统计总体,简称总体或母体;而总体中的各个事物则称为个体,总体中个体的数量称为总体容量。

2. 指标的测度计量尺度有(1)定类尺度(2)定序尺度(3)定距尺度(4)定比尺度 。

3. 统计推断指根据样本观测资料来对总体的分布状况和分布特征进行推断。

4. 样本数据的分类(1)横截面数据(2)时间序列数据。

5. 统计指标体系的定义:反映总体及其所含个体的各个方面特征数量的一系列相互联系、相互补充的统计指标所形成的体系,称为统计指标体系。

指标体系设计的原则为(1)目的性原则(2)科学性原则 (3)可行性原则 (4)联系性原则。

6. 调查的取样方式a 、随机抽样调查(1)简单随机抽样(2)系统抽样(3)分层抽样(4)整群抽样。

b 、非随机抽样调查(1)任意抽样(2)立意抽样(3)配额抽样。

7. 在统计分析推断中,常用的连续随机变量概率分布模型主要有均匀分布、正态分布、卡方分布、t 分布和F 分布等几种。

8. 区间估计的方法a 、(1)均值的区间估计 (2)比例的区间估计 (3)方差的区间估计 (4)单侧置信区间 9. 所谓统计假设,就是关于总体分布特征的某种论断。

统计学在电子商务中的应用研究

统计学在电子商务中的应用研究

统计学在电子商务中的应用研究随着互联网的飞速发展,电子商务成为了现代商业的重要组成部分。

而统计学作为一门科学精确地处理数据、分析趋势和预测结果的学科,对于电子商务的发展和运营至关重要。

本文将探讨统计学在电子商务中的应用研究,并阐述其在促进商业增长和决策制定中的作用。

一、用户行为分析在电子商务中,深入了解用户行为是至关重要的。

通过统计学的方法,分析用户的点击率、停留时间、购买偏好等数据,可以帮助电商企业更好地了解用户需求。

同时,通过对用户行为进行统计分析,还可以优化网站设计和改进产品。

比如,统计分析结果显示用户在购物过程中流失率较高,电商企业可以通过提供优惠券或者改进产品质量来提高转化率。

二、在线广告投放电子商务平台通常会利用在线广告来促进销售。

而统计学方法的应用可以帮助企业更准确地选择广告投放的渠道和时间,并评估广告效果。

通过分析广告曝光量、点击率和转化率等数据,可以判断广告策略是否成功,以便调整和优化广告投放的策略和预算。

三、销售预测电子商务平台经常需要进行销售预测,以便更好地管理库存、制定营销策略和调整运营方向。

统计学的方法可以利用历史销售数据、市场趋势和用户行为等进行分析,从而预测未来的销售情况。

这样一来,企业可以更准确地制定采购计划和推出限时促销活动,提高利润和用户满意度。

四、反欺诈电子商务平台面临着各种各样的欺诈行为,如虚假评价、盗刷信用卡等。

统计学的方法可以帮助电商企业识别和预防欺诈行为。

通过分析用户的购买模式、交易地点、支付方式等数据,可以建立欺诈检测模型,并将可疑交易标记为高风险。

这种预防措施可以保护消费者的权益,维护电商平台的信誉度。

五、个性化推荐个性化推荐是电子商务中的重要环节,可以提高用户满意度和购买转化率。

统计学在个性化推荐领域的应用可以通过分析用户历史购买记录、浏览行为和偏好等数据,为每个用户提供个性化的产品推荐。

这样一来,用户可以更好地发现符合自己需求的产品,提升购物体验,促进销售额的增长。

第八次全国商务统计优秀论文评选结果揭晓

第八次全国商务统计优秀论文评选结果揭晓

陈勇
广西国际商务职业技术学院
全球化背景下货物贸易统计与服务贸易 统计改进趋势比较
许晓娟
对外经济贸易大学国际商学院
二、行政企事业组
一等奖 3 名,二等奖 7 名,三等奖 17 名,共 27 名。
获奖 等级
论文题目
一等奖 南通对外贸易与经济转型升级关联度分析
3名
中国城镇居民消费支出的影响因素分析
作者 蒋海英 张朝霞
究,推动了商务事业又好又快发展,赢得了社会各界的好评。 附件为第八次全国商务统计论文评选获奖名单。
第八次全国商务统计优秀论文获奖名单
一、院所组:一等奖 1 名、二等奖 2 名、三等奖 3 名,共 6 名。
获奖 等级
论文题目
作者
作者单位
中国出口商品结构的转变与战略: 一等奖
1999-2009 年
魏浩
加快现代服务业扩容升级 增强经济增长 驱动力
电子商务统计初探 三等奖
17 名
推动电子商务发展实现吴中区商贸业转型 升级
透过数字看发展
新形势下外资统计工作要点及实现数据多 样性的思考
庄岩 赵欣仪 林谋平 集体 牛文理 陆益
江苏省南京市投资促进 委员会
江苏省扬州市商务局
福建省外经贸厅 江苏省苏州市吴中区商 务局
山西省忻州市商务局
江苏省太仓市商务局
广泛开展国际交流与合作 大力促进低碳 绿色经济发展 从广新集团的发展看国有外贸企业的改革 湖州市小微外贸企业发展情况调研报告 连云港海关特殊监管场所现状分析与建议
培育外贸核心业务 转变外贸发展模式
邓志平 熊瑞谷 傅远超 邵琳 杨军
江苏省南京市投资促进 委员会
广东省广新控股集团
作者单位 江苏省南通市统计局 山西省商务厅

统计学论文(精选6篇

统计学论文(精选6篇

统计学论文(精选6篇1. "A Bayesian Approach to Modeling Mixed-Methods Survey Data"This paper discusses the use of Bayesian methods for analyzing mixed-methods survey data, where both quantitative and qualitative data are collected from a sample. The authors present a hierarchical Bayesian model that allows for the incorporation of both types of data, and demonstrate its usefulness through simulations and a real-world application.2. "Network Analysis of Financial Risk"This paper uses network analysis to evaluate the interconnectedness of financial institutions and the potential for systemic risk. The authors construct a network of financial institutions based on their credit exposures, and analyze the network for patterns of vulnerability. The results suggest that the network is highly interconnected, and that some institutions are more central and influential than others.3. "A Comparison of Machine Learning Algorithms for Prediction of Patient Outcomes"This paper compares the performance of several machine learning algorithms for predicting patient outcomes, using data from electronic health records. The authors find that Random Forests and Support Vector Machines perform the best, and suggest that these models could be used in clinical decision-making.4. "Spatial Analysis of Crime Rates"This paper uses spatial analysis techniques to explore patterns of crime in a particular city. The authors use a spatial autocorrelationtest to identify areas of high and low crime rates, and then conduct a regression analysis to identify factors that may be contributing to the patterns. The results suggest that socio-economic factors are strongly correlated with crime rates.5. "Bayesian Inference for Time Series Forecasting"This paper presents a Bayesian approach to forecasting time series data, using a state-space model and Markov Chain Monte Carlo techniques for parameter estimation. The authors demonstrate the method using data on monthly inflation rates, and show that it outperforms traditional methods such as ARIMA.6. "Identifying Subpopulations with Latent Trait Models"This paper presents a method for identifying subpopulations within a larger sample, based on latent trait models. The authors use a mixture model to identify subgroups with different characteristics, and then conduct a regression analysis to explore the factors that are associated with membership in each subgroup. The method is applied to data on adolescent substance use, and the results suggest that there are different patterns of substance use among subgroups of adolescents.。

统计学方法在电商行为分析中的应用研究

统计学方法在电商行为分析中的应用研究

统计学方法在电商行为分析中的应用研究随着互联网的飞速发展,电子商务成为了一种主要的购物方式。

随之而来的是大量的数据积累,如何利用这些数据进行电商行为分析成为了电商行业关注的焦点之一。

统计学作为一种数学方法,具有分析和解释数据的能力,可以为电商行为分析提供有力的支持。

一、统计学方法在电商行为分析中的重要性1.1 数据的收集与整理在电商行为分析中,首先需要收集并整理大量的数据,包括用户的购买记录、浏览记录、点击记录等。

统计学方法可以帮助我们设计有效的数据收集方式,并对数据进行整理,为后续的分析奠定基础。

1.2 数据的描述与总结统计学可以通过描述性统计分析方法对电商数据进行整体的描述与总结,比如计算平均值、中位数、众数等,帮助我们了解用户的购买行为、消费水平等方面的特征。

1.3 数据的关联与推断对于电商行为分析,我们常常需要了解不同变量之间的关系以及其对用户购买行为的影响程度。

统计学方法可以通过相关分析、回归分析等方法,帮助我们找出关键因素,并通过推断分析预测用户的购买行为。

二、统计学方法在电商行为分析中的具体应用2.1 用户行为分析通过统计学方法,我们可以分析用户在电商平台上的浏览、搜索、点击、购买等行为,了解用户的偏好、兴趣等方面的特点。

这些分析结果可以为电商平台的商品推荐、个性化定制等提供依据。

2.2 网络商品分析统计学方法也可以应用于网络商品的分析,比如通过统计学方法分析商品的销售数据,观察商品的销售趋势,找出最畅销的商品以及最具吸引力的商品特征等。

2.3 市场营销策略分析电商平台需要通过市场营销策略吸引用户并提高销售额。

统计学方法可以帮助分析用户的购买行为和市场营销策略之间的关系,评估各种市场策略的效果,并为电商平台提供优化建议。

2.4 风险评估与预测统计学方法还可以用于电商平台的风险评估与预测。

通过分析历史数据,建立相应的模型,可以对风险进行评估,并提前采取相应的措施来避免或降低损失。

三、统计学方法在电商行为分析中的挑战与应对3.1 数据的质量与准确性电商平台产生的数据庞大且复杂,数据的质量与准确性直接影响到统计分析的结果。

电子商务在统计学中的应用

电子商务在统计学中的应用

电子商务在统计学中的应用随着网络技术和信息化的发展,电子商务已经成为一种十分普及的商业模式,它不仅为商家提供了更加灵活和全面的销售渠道,也提升了消费者的购物体验,促进了经济的发展和社会的进步。

但是,在电子商务中,充满了大量的数据和信息,其中蕴含着许多有意思和有价值的统计学应用。

在本文中,我们将探讨电子商务在统计学中的应用,从而更好地认识和理解这一充满活力和前景的领域。

一、数据的收集和分析电子商务的一大特点就是充满了大量的数据和信息,无论是商家还是消费者都可以通过电子商务平台收集和分析这些数据,从而进行更加精准和有效的营销和经营。

比如,商家可以通过分析顾客的购买记录和消费习惯,了解不同顾客的需求和喜好,进而制定更加个性化和精准的促销策略,提升自己的收益和市场份额。

此外,商家还可以通过收集用户的评价和反馈,了解产品的不足之处,改进产品的质量和服务,提升用户的满意度和忠诚度。

从统计学的角度来看,数据的收集和分析需要借助各种统计工具和方法。

比如,商家可以使用数据挖掘和机器学习算法,对顾客的行为和购买习惯进行分析和建模,从而发现潜在的关联和规律,挖掘出更加有针对性的市场营销策略。

此外,商家还可以通过对用户的满意度和评价进行统计分析,发现不同用户的评价和喜好,得出产品的优缺点,从而改进产品的质量和服务,提高用户的满意度和忠诚度。

二、价格和销售分析在电子商务中,价格和销售的分析是非常重要的一环。

通过价格和销售的分析,商家可以了解市场的需求和竞争情况,从而制定更加灵活和优化的价格和供应策略,提高市场占有率和收益。

比如,商家可以通过对商品的价格和销量进行统计分析,发现商品的价格敏感度和市场需求情况,从而灵活地调整商品的价格和供应策略,提高商品的销量和市场份额。

从统计学的角度来看,价格和销售的分析需要借助各种统计方法和工具。

比如,商家可以使用回归分析和时间序列分析等方法,对商品价格和销量进行建模和预测,从而得出合适的价格和销售策略。

商务统计结课论文

商务统计结课论文

商务统计结课论文《商务统计学》结课论文(2013-2014学年度第1学期)关于中国轿车生产量的分析统计研究报告专业:市场营销(专)班级:1202学号:9123120204姓名:杨庆贺2013年12月1日关于中国轿车生产量的分析统计研究报告摘要:改革开放以来,中国的汽车工业得到很大发展,特别是20世纪90年代以来,其中的轿车生产迅速增长。

为了展望中国轿车生产行业的发展前景,需要分析影响中国轿车工业发展的主要因素,分析这些因素与轿车生产的数量关系。

关键词:轿车生产量,恩格尔系数,国内生产总值GDP,城镇居民人均可支配收入正文:自1990年以来,我国的经济发展一直保持高速增长的态势,轿车的消费量和生产量也高速增长。

城镇居民可支配收入持续增加,公路设施状况大大改善等都不断刺激产生着潜在的轿车消费群体。

因此,通过统计学分析影响轿车消费量的各种因素,预测未来轿车生产趋势,对我国汽车厂商研究市场需求,开展营销活动,规划发展战略,具有重大的经济意义。

表1:中国轿车生产与相关因素的数据:年份轿车生产量(万量)私人载客汽车拥有量(万量)城镇居民家庭恩格尔系数公路里程(万公里)国内生产总值GDP(亿元)城镇居民人均可支配收入元1990 3.5 24.07 54.24 102.83 18667.82 1510.2 1991 6.87 30.36 53.8 104.11 21781.5 1700.6 1992 16.17 41.78 53.04445 105.67 26923.48 2026.6 1993 22.29 59.85 50.3167 108.35 35333.92 2577.4 1994 26.87 78.62 50.03928 111.78 48197.86 3496.2公路里程有了大幅度的扩张,从而也使得人民的出行更为快捷便利。

在表1统计资料中,1990年至2006年,随着我国公路里程的急剧增加,我国轿车生产量出现同步的大幅度增加。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

《商务统计学》学期论文我国居民消费结构和消费趋向带来的市场营销机会姓名:***班级:2012级市场营销本科一班学号:**********我国居民消费结构和消费趋向带来的市场营销机会摘要:随着社会经济的发展,我国居民的消费水平以及消费方式发生了根深蒂固的变化。

这种变化主要表现在消费结构和消费趋势方面,企业如何把握居民消费结构和趋势的变化给企业带来挑战和机会是企业自身发展的关键。

关键词:消费结构、消费趋向、市场营销机会消费,是社会再生产过程中一个重要环节,也是最终的环节。

我们通常讲的消费,是指个人消费即人们把生产出来的物质资料和精神产品用于满足个人生活需要的行为和过程。

在宏观经济学中,消费指的某时期一人或一国用于消费品的总支出。

严格地讲,“消费”应仅仅指这一时期中那些完全用掉了的(分享过或“吃掉了的)消费品。

消费作为拉动经济的“三驾马车”之一,在推动经济发展,增加市场活力方面有着重大意义和作用。

而企业在复杂的市场环境中所处的地位和作用在面对社会消费结构和消费趋势的变化时应把握住机遇,制定出正确的适合本企业发展的市场营销战略。

一、问题的提出20世纪90年代以前,中国经济总体上是社会总供给小于社会总需求,从市场经济的角度讲是“卖方市场”,生产完全决定消费,企业生产什么,市场上卖什么,人们就买什么,满足人民群众需要的基本生活用品是定量供应,凭票购买,排队等待,供不应求。

然而随着改革开放我国经济的飞速发展,特别是社会主义市场经济的确立和发展,我国经济发展速度持续增长,物质产品极大丰富,商品流通活跃,市场购销繁荣。

20世纪90年代初,中国经济开始告别了短缺经济,在一些领域出现总供给大于总需求的情况,我国的经济开始走向“买方市场”,人们需求什么,企业生产什么,以销定产,消费需求在生产中起主导作用。

经过近三十年的高速增长,经济已由短缺经济过度成为过剩经济,买方市场已经形成,面临日趋激烈的市场竞争。

资源是稀缺的,过剩永远是相对,无限商机也蕴藏在这复杂多变、竞争激烈的市场之中。

谁能独具慧眼发现机会,领先一步利用机会,谁就能在竞争中占据主动。

因此,市场机会的识别和利用已成为企业的当务之急。

市场营销管理是企业竞争的重心之一,而市场营销机会分析又是市场营销管理的基础和起点。

不做市场营销机会分析便没有市场营销管理,不做好市场营销机会分析便没有有效的市场营销管理。

企业就会失去竞争优势。

二、我国居民消费结构及其变化趋势居民消费,作为市场营销的微观环境之一,作为影响企业经营活动的重要因素,在市场经济条件下总是不断的变化,已经被越来越多的企业所关注,其影响力越加强大。

因此,研究居民消费结构和消费趋势的变化,掌权居民消费特点,为市场营销机会分析提供了一个重要并且有效的途径。

(一)我国居民的消费结构现状消费结构是指不同的商品和劳务消费支出所占总消费支出的比例,包括食品消费、文娱消费、医疗消费、居住消费、通讯消费、衣着消费、家庭设备用品及服务消费和其他消费等八个支出子项。

现阶段我国居民消费的结构有了很大的变化,其变化得依据可以直接反映在恩格尔系数的变化上。

一个家庭,其收入越少,食物及其他生活必需品在收入或消费支出总额中所占的比例就越高,不同的家庭,食物及其他生活必需品的支出,在总收入或消费支出总额中所占的比例,将随着收入或消费支出总额的大小不同而发生变化;这就是恩格尔系数定律。

近十年来恩格尔系数逐年的下降,这反映出在我国,随着居民收入的进一步增加,居民减少了在吃穿用方面的支出而增加了其他方面的支出,比如交通、医疗保健、文化娱乐、通讯等方面的支出。

目前我国居民消费吃、穿、用三项支出仍是主要支出,但比例缺大幅度下降。

交通与通信、文化娱乐、居住三项的比例大幅度提高,特别要指出的是文化和娱乐支出超过衣着支出成为第二大支出。

这都初步说明了居民消费从小康向富裕过渡,居民越来越偏重环境、文娱、健康等提高生活质量因素的消费,服务消费支出将有较大的增长空间,个性化消费趋势日益突显。

(二)我国居民消费变化的趋势总体来说,影响我国居民消费未来变化的因素有如下几个方面:1.社会生产力水平的提升。

生产力决定消费力,社会生产力的发展能够创造更多的物质、精神财富,从而促进居民的消费水平。

2. 城市化建设发展进程的加快。

城市的发展是拉动消费需求、扩大投资需求的重要推动力,也是发展服务业、提供充足就业岗位的重要载体。

我国服务业的发展比较滞后,加快城市化建设可以带动消费的发展。

3.产业结构的调整和优化。

产业结构式消费的现实基础,产业结构是否合理会从根本上约束消费水平。

因此只有不断的调整和优化产业结构使其布局合理化,才能对居民消费形成积极影响。

4. 物价水平。

物价水平对消费水平具有非常重大的影响。

当物价过高时,实际消费水平会大大降低。

不仅如此,持续、普遍的物价上涨还会形成通货膨胀,进而引发更严重的经济问题甚至社会问题。

因此,正确地引导和调节物价水平,对促进居民消费,维持社会稳定是非常重要的。

随着经济的快速发展和居民收入水平的不断提高,我国居民的消费不断升级换代,消费热点也不断涌现。

未来居民消费结构变化的总体趋势是:消费结构的变化越来越体现在生活质量方面的特征,各种的高档消费品,如住房、汽车的有效的需求上升,对服务消费的需求和质量要求意识大大提高等。

随着经济的快速发展和居民收入水平的不断提高,我国居民的消费对象不断升级换代,消费热点不断涌现。

居民消费的结构将发生根本性变化,即从物质的消费为主转变向为非物质的消费为主,生存资料的消费比重将进一步的降低,享受和发展资料的消费比重将上升。

可以预见,未来我国居民消费发展总体趋势是:消费方式从物质消费为主转变为非物质消费为主;居民对服务、劳务的需求不断增加;各种高档消费品,如住房、汽车的消费仍是热门领域;生存资源消费如吃、穿、用等方面的比重将进一步降低,享受和发展资料的消费如娱乐、旅游方面的消费比重将逐步上升;专家认为,目前的消费高峰的一个显著标志的将是能够提高生活质量的消费产品大幅度的增加,有一个明显的消费升级的过程。

在这个过程中,旅游设施、住房、通讯、交通、汽车、安全食品等都将成为居民消费争相追逐的对象。

越来越多的消费者要求每件商品都要根据他们的需要而定做,每项服务都要根据他们的要求而单独提供。

三、消费结构和消费趋向的变化由此带来的市场营销机会做好市场营销机会分析,就必须掌握市场营销的核心理念。

在市场营销学研究领域中,市场是以消费需求为中心形成的市场。

首先从生产观念到推销观念,再到营销观念,使企业经营观念发生了根本性得变化。

市场营销观念的诞生是企业经营观念的一次革命,从本质上改变了企业经营的指导思想,从原来的以产定销转变为以销定产,明确地指出企业必须以顾客需要为最根本的出发点。

这足以说明“以满足顾客的需求为出发点,一切以顾客为中心”已成为市场营销的核心理念之一。

寻求适合的市场营销机会是企业能否生存和发展的关键。

顾客是企业最重要的微观市场营销环境,居民消费结构的变化必然引起这个微观环境变化。

所以企业必须牢牢把握这个变化及其演变趋势,迎合居民消费需求,做到产品创新和市场创新,才有可能取得超过平均利润的超额利润,这是企业持续发展的重要保证,也是市场营销机会分析的宗旨所在。

(一)从市场细分寻找营销机会市场细分是按消费者的不同需求划分市场的方法,具有不同产品需求的消费者构成了不同的目标市场。

我们可以根据消费者的个性特点、购买行为、生活方式、购买方式、效用选择等这些性质制定目标市场,可以细分出更多的市场,从中发现被他人忽略的市场机会。

我国居民的消费结构正在不断变化,吃穿用的比例在下降,医疗、文娱、交通与通讯的比例在不断上升。

在这个不断变化的环境中可以细分出许多新的目标市场。

比如,实体产品和虚拟产品、消费产品和投资产品、物质产品和精神产品、享用产品和感受产品这些不同的细分,为产品创新和市场创新创造了重要的机会。

即使是同一类的产品,也可作差异化分析。

比如在文化娱乐方面,有的人喜欢音像产品以获得感观刺激、有的人喜欢阅读书籍来提高自己的文化修养、有的人喜欢活动来达到健身的目的,这些差异化的市场细分是挖掘市场营销机会的一个重要手段。

(二)从目标市场寻找营销机会所谓目标市场,是指企业准备要进入的那个市场部分,即企业投其所好、为之服务的那个顾客群体。

一般来说,任何企业都不可能满足所有顾客群的要求,为了追求利益,企业在市场细分的基础上,会评估各个细分市场,然后根据其目标市场的特点,实施企业的营销战略和策略。

所以市场出清是许多经济学家追求的理想状态,但在现实中,短期内这种理想状态是不可能出现的。

因此我们可以在居民消费这个市场中,通过目标市场的选择方法寻找营销机会。

可以通过选择性专业化模式来从产品的结构包括品种、功能、款式、规格、花色中确定市场需求。

市场需求层次一般分为高、中、低三档。

可以通过分析各层次的需求满足的情况,找出未被满足的“空档”,并生产相应产品予以填补。

根据我们前面对居民消费结构变化的分析,城镇居民消费结构比的农村居民消费结构变化快。

在我国的城镇和农村,产品需求层次有着明显不同,城镇居民更加注重个人偏好,向高档发展,而农村居民更偏向产品的实用性,向中档发展,这些特点也为企业提供了好的市场营销机会。

(三)从消费者购买行为分析寻找营销机会从20世纪50年代起社会的各界从经济学角度研究企业营销活动涉足到从行为科学角度研究企业营销活动。

大量的社会学、心理学的研究方法开始用于市场营销的研究,从而使购买者行为的研究最终成为市场营销理论体系中的一个重要组成部分。

消费者行为理论认为企业在其营销活动中必须认真研究目标市场中消费者的购买行为规律及特征。

只有认真研究和分析了消费者的购买行为特征,才能有效地开展企业的营销活动,真正把握住企业的顾客群体,顺利实现同顾客之间的交换。

我国消费者的特征是60后传统与失落,生活观是安逸生活、隐忧未来,消费观节约、谨慎。

70后中庸与智慧,崇尚智慧选择,希望锻炼身体和追求人生同时进行。

80后继承与完善,开放自信、渴望成功。

90后寻求价值,强调个体,寻求自我认同,在探寻中沉迷,或是实践中成长。

因此各个族群的特征及发展变化中存在着巨大的消费机遇,这就是企业在分析消费者购买行为的前提下来制定市场营销策略的渠道,更是市场营销机会。

在市场经济条件下,对于相关企业和行业来说,只有一切围绕消费者转,满足消费者的需求,才能有所回报,否则,将被市场无情的淘汰。

然而,市场又处于不断地变化之中,受政策因素的调整变化的影响,消费市场受各种因素的影响,正在发生着巨大的调整和变化。

四、优化消费结构的建议(一)大力发展经济,努力提高城镇居民收入近年来我国城镇居民人均可支配收入虽然有显著的提高,但是与美国等发达国家对比,还是相差很大,因此表现在消费结构上,就是消费结构存在一定的不合理性。

相关文档
最新文档