消费者购买决策的贝叶斯统计分析

消费者购买决策的贝叶斯统计分析

科学技术大规模进步,导致了更加激烈的市场竞争,消费者的偏好和需求也变得丰富多样。为了更有效地满足目标市场的需求,企业需要全面分析消费者的购买决策行为,认识目标市场消费者的需求,从而更有效地进行市场细分,更加精确地定位目标市场。关于消费者的购买决策问题,从购前决策和购后满意度视角分析,主要解决了过度离散、无法进行个体参数估计和小样本等问题。本文从消费者购前决策的总体参数估计、购前决策的个体参数估计以及购后顾客满意度三个方面,利用贝叶斯理论和方法,对消费者购买决策进行理论和应用的研究。

理论部分主要进行以下研究:第一,利用贝叶斯独特的理论优势,有效地解决了数据获取困难或者存在过度离散等问题,通过消费者购前决策总体参数估计的贝叶斯logit模型分析,有效优化传统理论模型。第二,针对实际消费者购前决策个体参数无法估计的问题构建了分层贝叶斯随机效应模型,有效地解决了个体消费者数据不足的问题,避免了传统研究方法由于自由度过低而无法进行个体参数最小二乘估计的情况,同时在建模过程中使用一个连续的总体分布来描述个体消费者之间的偏好差异性,对消费者偏好行为研究中的不确定性进行综合评估。第三,在小样本的条件下,通过结构方程模型的构建,使用贝叶斯方法对顾客满意度的影响因素进行了研究,并利用基于多级评分的贝叶斯估计得到了顾客满意度的最终得分。第四,详细介绍了贝叶斯方法和多层贝叶斯方法在消费者购买决策研究中的应用基础,使更多的研究人员和实践者认识到贝叶斯方法的独特优势,同时将贝叶斯理论应用到实际消费者购买决策中,实现了理论与实际的结合,对贝叶斯理论在消费者购买决策领域的推广起到了一定作用。

在应用研究部分,使用贝叶斯和分层贝叶斯模型方法对实际消费者购买数据进行了实证分析,有效解决在企业制定市场营销策略所遇到的数据过度离散、无法进行个体参数估计和小样本等问题,进一步完善了国内消费者购买决策的研究方法。在消费者购前决策总体参数估计的实证研究中,根据消费者策略、成本策略、便利策略和沟通策略的4C营销组合对咖啡杯公司开展全方位市场营销活动进行了阐述;在消费者购前决策总体参数和个体参数同时估计的实证研究中,构建了分层贝叶斯随机效应模型中,不仅得到了酸奶各属性的平均效用分值和人口特征变量对效应分值的影响,而且还获得个体消费者的酸奶效用分值估计,从而

可以合理地划分消费者群子市场,通过改进酸奶的属性组合来确立子市场的优势,精确进行市场定位;在分析消费者购后顾客满意度时,给出了提高美特斯邦威顾客满意度的有效途径,并得到了顾客满意度的贝叶斯估计得分。本文阐述了贝叶斯在消费者购买决策中的应用基础,并进行了实证的应用研究,具有一定的创新性。第一,传统方法面对消费者购前决策中存在的参数异质性和样本数量限制的问题通常具有不确定性,无法同时获得总体和个体的参数估计。

而本文构建了消费者购前决策的分层贝叶斯随机效应模型,不仅得到了所有被调查者中的平均效用分值估计、系数矩阵和协方差矩阵,而且可以进行个体消费者效用分值的估计,为更有效定位目标市场奠定了基础;第二,面对小样本条件下传统极大似然法或广义最小二乘法不稳健的情况,本文构建了休闲服装的结构方程模型,并使用贝叶斯方法对小样本数据进行了估计。又由于协方差结构方程模型无法估计出消费者购后顾客满意度的最终得分,再引入基于多级评分的贝叶斯方法,分别使用三种先验分布对顾客满意度的贝叶斯估计进行了计算;第三,由于过度离散数据容易低估参数估计的标准误,并产生不精确的显著性检验。本文构建了贝叶斯logit模型,利用完整的贝叶斯估计、评价和预测进一步丰富了消费者购前决策的研究体系,有效地解决了消费者购买决策中存在的过度离散问题,并为企业市场营销策略的制定提供理论支持和实务建议。