万科房地产营销策略分析参考word

2 万科地产概况

万科企业股份有限公司成立于1984年5月，是目前中国最大的专业住宅开发企业。2007年公司完成新开工面积776.7万平方米，竣工面积445.3万平方米，实现销售金额523.6亿元，结算收入351.8亿元，净利润48.4亿元，纳税53.2亿元。以理念奠基、视道德伦理重于商业利益，是万科的最大特色。万科认为，坚守价值底线、拒绝利益诱惑，坚持以专业能力从市场获取公平回报，是万科获得成功的基石。公司致力于通过规范、透明的企业文化和稳健、专注的发展模式，成为最受客户、最受投资者、最受员工欢迎，最受社会尊重的企业。凭借公司治理和道德准则上的表现，公司连续五年入选“中国最受尊敬企业”，连续第四年获得“中国最佳企业公民”称号。万科作为中国最大的上市住宅开发企业，是行业第一个全国驰名商标。根据盖洛普公司的调查结果，万科2006年客户满意度为87％，忠诚度为69％。至2006年底，平均每个老客户曾向6.41人推荐过万科楼盘。其品牌形象得到社会各界的广泛认同。（见表1）

表1：万科成为2007年最关注的地产公司

万科管理层认为，当前部分市场所出现的理性调整是阶段性的，并不会改变行业整体的发展方向。（见表2）长远来看，中国城市住宅总体供应趋紧的状况没有改变；中国高速城市化和工业化的方向没有改变；人口红利和人口迁徙的态势没有改变；国民财富积累和投资理财需求的升级没有改变；人民币和资本品升值的预期没有改变。因此，我们依然可以坚定不移地看好行业的未来前景。而市

场从过热向理性的回归，不仅不是住宅行业由繁荣转向衰退的信号，反而将有助于行业获得更为稳定健康的发展环境。顺应这一趋势的企业，将获得更为广阔的成长空间。

表2：网民对于房地产行业的关注度呈节节攀高之势

正是基于这样的思路，万科将2008年的主题词确定为“虑远积厚•守正筑坚”。在住宅行业中耕耘了二十年的万科，越来越意识到只有回到市场逻辑的起点，不断强化自身的能力，才是应对一切市场变动最简洁、也最有效的终极策略。有志于成为世界级优秀住宅企业的万科，越来越意识到，市场是最公平的游戏，在这里不存在取巧的捷径，只有脚踏实地、一步步前行，才是通往理想的康庄大道。

3 房地产4P营销的多元回归分析

3.1房地产营销概述

房地产市场营销的产生是生产力发展和商品经济发达的必然产物,市场营销是房地产经营过程中不可缺少的组成部分,强有力的房地产市场营销活动可以促进地区的经济繁荣,还有助于将计划中的房地产开发建设方案变成现实。从事房地产营销需要清楚地了解营销策略,辨别外界环境的发展变化,通过系统分析及时改变营销策略。

作为房地产开发商和经营商,首先要对爆炸性的人口增长、人口的老龄化以及家庭的变化等作出预先反映,并在公司长期营销战略中得到体现。居民实际收入增长减缓,两极分化日趋严重,以及消费支出模式一直变化,就要求营销人员及时关注经济环境中的主要趋势并对营销策略作出相应的调整。

房地产业与资源和原材料有着密不可分的关系,作为开发商就要在制订营销计划时将资源和原材料的价格波动考虑进去,尽量减少由此带来的危害,在未来激烈的市场竞争中要求开发商具有敏锐的观察力,及时采用新技术、新工艺,并在自己的营销计划中予以体现。

作为房地产公司的营销人员,不但要熟悉市场环境等市场经济知识,还应具有关于保护竞争、消费者和社会更大利益等主要法律知识,以及社会文化环境给房地产目标市场带来的不同需求。对于房地产的开发商和经营商而言,为了达到获取利润的目的,公司将联合一批供应商和营销中间商接近其目标顾客,供应商———公司———营销中间商———顾客,构成一条市场营销系统的核心链,而一个房地产公司能否将其房地产租售出去,仅靠一条核心链是不够的,还要考虑竞争者和社会公众的影响。作为企业的基本要素———人力,是企业最积极、最有活力的要素,营销必须注意营销人力资源的开发、培养和利用。

3.2定量预测方法的选择

通过对市场营销环境的介绍和企业主要产品本身的特点分析,我们认为对其需求预测应符合以下基本条件:

1）企业主要产品销售情况的历史统计资料准确、详细而完备。

2）企业的主要产品从国家经济宏观发展的情况来看,需求的趋势比较稳定,出现大起大落的可能性很小。

企业的商品房因有预售、中期和后期售房,销售是比较连续的,对于处于这种阶段的产品的市场需求预测,使用定量预测方法是比较适合的。

定量分析方法又分为时间序列分析方法和回归分析法。其中时间序列法就是根据过去的历史资料,依据一组观察数值推算事物发展的未来情况,而回归分析方法则是通过两个以上的变量之间的因果关系进行预测,结合企业的投资规模和产品的特点,影响市场需求的因素依时间的不同虽然有所变化,但其中较为显著的有以下4个因素:产品的市场价格、产品的产量、产品营销成本费用、市场销售渠道。

因此,选择多元回归进行企业产品的市场预测。

3.3市场销售量预测模型

3.3.1建立回归模型

S=C+b1P+b2Q+b3I+b4D

其中:S为销售量(单位:平方米),P为房产价格(单位:元/平方米),Q为房产供应量(单位:平方米),I为销售费用(单位:元/平方米),D为销售渠道的数量(单位:个)。

3.3.2模型解释变量的选取

我们认为价格、产量和销售费用以及销售渠道为主要对销售量产生影响的因素,下面通过回归法加以验证。下表为时间序列表:

1)选取I为单一解释变量进行回归分析;即S=C+b3I,使用JSP软件,进行回归分析,结果如下:

样本决定系数R2=0.7815,可以看出在决定销售量的各因素中,营销费用占到了86.7%,再在回归方程中加入另一变量,即产品的销售价格,回归模型为:S=b3I+b2P+C,由TSP软件回归的结果为:

S=2467.1713+140.43891*I-0.6849*P

由此R2=0.8975,即由于解释变量P的加入,大大提高了对销售量的解释程度,达到了92.9%。

2)加入解释变量Q,这是因为在现在生产单位以销定产的生产情况下,多数企业还要多生产出一些产品,以满足一些边缘市场的需求,提高销量和利润。因此模型为:S=C+b1P+b2Q+b3I

由以上回归结果可知,产量的加入再次提高了对销售量的解释程度,达到95.83%,因此可以认为这个回归模型较为满意,能够分析出影响销售量的主要因素。

3)加入解释变量D,因为在现在的运营情况下,提高销售量的一个关键因素是看产品的销售渠道是否畅通,因此模型为:S=C+b1P+b2Q+b3I+bbD,得出回归结果：

我们仍以样本决定系数R2来考察分销渠道对回归方程的边际贡献,同上一个模型相比,S有所增加,R2却有所降低,这是由于R2与模型中解释变量的个数有关,若模型中加入了一个新的解释变量,总离差TSS不会改变,而回归平方和ESS 将会增加,即R2与解释变量的个数有关。分销渠道的加入并未提高模型修订后的样本决定系数的取值,因此,D对模型的边际贡献为负,所以应从模型中剔除该解释变量,市场销售预测回归模型方程为:

S=C+b1P+b2Q+b3I

=996.9827-0.3752P+0.60Q+53.57I