电子商务企业营销绩效综合评价模型
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统计与决策２０1 5 年第 17 期·总第 437 期
标体系不够全面， 也未对指标的选择进行有效验证； 吕世 国 （2011） 运用关键绩效指标 KPI 法， 确定了 30 个网络营销 但其构建的是一个没有指标权重值的企 关键绩效指标 ，
[4]
业网络绩效评估指标体系， 且没有运用有效的评价方法对 企业网络营销绩效的定性指标进行准确评价。 基于以上学者的研究成果， 本文试图通过层次分析法 与 SPSS20.0 统计分析软件实证分析提炼关键绩效评价指 标， 构建一个逻辑合理、 结构精炼且指标附有权重值的评 价指标体系， 选择三级模糊评价法对电商企业的营销绩效 进行评价， 最终形成一个含有评价指标体系与评价方法的 电子商务营销绩效综合评价模型， 以有效地评价电商企业 的营销绩效。
n JW é i iù 由最大特征值公式 λ max = 1 ú 计算得出判断矩 n åê i = 1 ë Ji û λmax2=6.0899， 阵 Jk(k=1,2,..,6)的最大特征值λmax1=5.0669，
λmax4=4.0206， λmax5=5.0101， λmax6=5.062。 λmax3=7.0699， 判断矩阵一致性检验： 如果一致性比率 CR<0.1 则判 断矩阵的一致性可以接受， 可以通过一致性检验； 否则判 断矩阵需要调整其中的数据。过程如下： /(n-1)计算得到一致性指 第一步： 由公式 CI=(λmax-n） 标 CI， 具体如下： CI2=0.0180， CI3=0.0117， CI4=0.0069， CI5= CI1=0.0167， 0.0025， CI6=0.0155。 第二步： 通过查询随机一致性指标 RI 表， 就可以得到 相应的随机一致性指标 RI， 具体如下： RI2=1.24， RI3=1.32， RI4=0.9， RI5=1.12， RI6= RI1=1.12， 1.12。 第三步： 由公式 CR=CI/RI 计算得到一致性比率 CR， 具体如下： CR1=0.0149,CR2=0.0145,CR3=0.0089,CR4=0.0077,CR5= 0.0022,CR6=0.0138。 所以， 判断矩阵 Jk(k=1,2,..,6)都通过了一致性检验。这
173ห้องสมุดไป่ตู้
企业管理
用户增长率 P31、 用户忠诚度 P32、 访问者增长率 P33、 与用 户交互便捷性 P34、 检索功能便捷性 P35、 视觉吸引力 P36、 信息更新频率 P37， 隶属于 P4 的指标是网上交易安全性 P41、 网上支付安全性 P42、 用户信息安全性 P43、 收到商品 完好性 P44， 隶属于 P5 的指标是顾客满意度 P51、 收到商 品快慢度 P52、 商品退换率 P53、 顾客投诉率 P54、 问题解 决效率 P55。 2.2 评价指标权重的确立 (1)判断矩阵构造 首先， 请相关专家对隶属于同一个上层指标的各指标 的相对重要性进行两两比较。按照 1-9 尺度法， 量化其重 要性。其次， 将这些量化的数据构造成相应的判断矩阵 J2、 J3、 J4、 J5、 J6， 例如表 1 所示。 J1、
DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2015.17.049
企业管理
电子商务企业营销绩效综合评价模型
李雪欣， 郁云宝
（辽宁大学 商学院， 沈阳 110036）
摘 要： 文章从理论与实证两个方面选取绩效影响因素指标， 通过层次分析法构造绩效评价指标体系并确 定指标的权重值； 通过因素集、 权重集及评语集的构造， 先后进行一级、 二级、 三级模糊评价， 最终得到三级模糊 综合评价模型。 关键词： 电子商务企业； 绩效评价指标体系； 三级模糊综合评价方法 中图分类号： F713.36 文献标识码： A 文章编号： 1002-6487 （2015） 17-0173-03
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统计与决策２０1 5 年第 17 期·总第 437 期
权重集 W1-W5 与二级因素集 F1-F5 的模糊评价矩阵 A1-A5 进行矩阵乘法运算得到二级评价指标 P1-P5 的二 级模糊评价结果集 r1-r5。例如 r1 计算过程如下： r1 = w1 ⋅ A1 = (0.2612 0.1645 0.0405 0.4400 0.0938)
e114 e124 e134 e144 e154 e115 ö e125 ÷ ÷ e135 ÷ ÷ e145÷ ÷ e155ø
(2)指标权重值计算与判断矩阵检验 指标权重值计算需要对判断矩阵 Jk(k=1,2,...,6)中的数 据进行和法与归一化法地计算， 最后得到各指标的权重值 例如表 2 所示。 Wi(i=1,2,...,5)与 Wik，
表2 P1 P11 P12 P13 P14 P15 P11 1/4 1/8 1/24 1/2 1/12 P12 20/67 10/67 2/67 30/67 5/67 三级指标 P1k 权重计算表 P13 6/23 5/23 1/23 8/23 3/23 P14 60/259 40/259 15/259 120/259 24/259 P15 9/34 3/17 1/34 15/34 3/34 行和 1.3057 0.8226 0.2023 2.2001 0.4692 W1k 0.2612 0.1645 0.0405 0.4400 0.0938
表1 财务绩效 P1 销售利润率 P11 利润增长率 P12 销售费用率 P13 资产负债率 P14 存货周转率 P15 销售利润 率 P11 1 1/2 1/6 2 1/3 2 1 1/5 3 1/2 判断矩阵 J1 销售费用 率 P13 6 5 1 8 3 资产负债 率 P14 1/2 1/3 1/8 1 1/5 存货周转 率 P15 3 2 1/3 5 1
[3]
绩效评价指标体系构建 本文选取销售额增长率、 市场占有率、 网站知名度、 用
户忠诚度等 30 个指标作为绩效评价的指标。 通过向相关专家发放 350 份问卷进行调研， 笔者将收 回的 312 份问卷进行筛选， 得到 300 份有效问卷， 并将这些 有效问卷的数据通过 SPSS20.0 进行处理， 以此得到了解释 的总方差表与旋转成份矩阵表。 由解释的总方差表可知： 从理论选择的 30 个指标中 提取出的五个公因子可以累积解释方差变动的 81.5%， 这 样的效果较为显著。由旋转成份矩阵表可知： 网站域名、 链接有效性及商品知名度的因子载荷较小， 即它们对相应 因子的贡献较小， 应该删除； 而其它各指标都主要归于其 中一个公因子。所以， 将解释注册用户增长率、 用户忠诚 度、 访问者增长率、 与用户交互便捷性、 检索功能便捷性、 视觉吸引力、 信息更新频率指标的公因子称为网站绩效； 将解释销售利润率、 利润增长率、 销售费用率、 资产负债 率、 存货周转率指标的公因子称为财务绩效； 将解释顾客 满意度、 收到商品快慢度、 商品退换率、 顾客投诉率、 问题 解决效率指标的公因子称为服务绩效； 将解释网上交易安 全性、 网上支付安全性、 用户信息安全性、 收到商品完好性 指标的公因子称为安全绩效； 将解释销售额增长率、 市场 占有率、 市场扩大率、 价格竞争力、 网站知名度、 网站美誉 度指标的公因子称为市场绩效。 由此， 本文构建出了一个三层电子商务企业营销绩效 评价指标体系， 其中第一层是电子商务企业营销绩效 P； 第二层是财务绩效 P1、 市场绩效 P2、 网站绩效 P3、 安全绩 效 P4、 服务绩效 P5； 第三层中隶属于 P1 的指标是销售利 润率 P11、 利润增长率 P12、 销售费用率 P13、 资产负债率 P14、 存货周转率 P15， 隶属于 P2 的指标是销售额增长率 2 评价模型理论分析 P21、 市场占有率 P22、 市场扩大率 P23、 价格竞争力 P24、 网 站知名度 P25、 网站美誉度 P26， 隶属于 P3 的指标是注册
2.1 1 问题提出 国内外学者已有一些关于网络营销绩效评价的研究 成果。Ray Welling, Lesley White (2006)从销售收入与网站 分析程序两方面分析， 提出了企业绩效评价体系， 建立了 一个初步的企业网站绩效评价框架[1]。但其选择的样本较 小， 难以有很强的说服力； 王岩 （2006） 构建了一个一级指 标、 8 个二级指标及 56 个三级指标的评价指标体系， 而后 运用数据包络模型对企业网络营销绩效进行评价[2]。其构 建的指标体系虽然比较全面， 评价模型计算比较简便， 但 是指标体系较庞大且有一定的重叠性， 采用的评价方法只 适用于从投入产出的角度对企业的网络营销绩效进行评 价； 代文锋 （2009） 运用层次分析法， 构建了一个含有 1 个 一级指标、 4 个二级指标及 8 个三级指标且指标附有权重 但评价指 值的评价指标体系 。其方法较合理且易操作，
基金项目： 辽宁省教育厅人文社科重点研究基地项目 （ZJ2014003） ； 辽宁省社会科学规划基金项目 （L13DJY078） 作者简介： 李雪欣 （1962-） ， 女， 辽宁抚顺人， 教授， 博士生导师， 研究方向： 企业管理、 营销管理。 郁云宝 （1982-） ， 男， 山西阳泉人， 博士研究生， 研究方向： 企业管理、 营销管理。
与 YAAHP0.5.3 层次分析法软件计算的结果基本一致， 从 而可以最终确立每个指标的权重值。 2.3 三级模糊综合评价模型构建 由于电子商务企业的网络营销具有虚拟性、 跨越时空 性、 高效性、 商品或服务多样性、 商品或服务价格便宜性等 特点， 电子商务企业的绩效评价指标体系中必然含有模糊 性与主观性较强的定性指标。而要对这些定性指标进行 准确分析， 模糊评价法则是较为有效的方法[5]。 2.3.1 因素集、 权重集及评语集的构造 （1） 因素集构造 由表 1 可以看出， 一级指标 P 是由二级指标 P1、 P2、 P3、 P4、 P5 进行评价。所以， 构造的一级评价因素集为 F= （P1， P2， P3， P4， P5） 。同理可以构造的二级评价因素集为 F1=(P11， P12， P13， P14， P15)、 F2=(P21， P22， P23， P24， P25， P34， P35， P36， P37)、 F4=(P41， P26)、 F3=(P31， P32， P33， P42， P43， P44)、 F5=(P51， P52， P53， P54， P55)。 （2） 权重集构造 由权重计算表可以知道各指标的权重值， 所以构造出 一 级 指 标 的 权 重 集 W= （w1， w2， w3， w4， w5）= （0.112， 0.1869， 0.0489， 0.4653， 0.1869） ； 二级指标的权重集 W1= (w11， w12， w13， w14， w15) = （0.2612， 0.1645， 0.0405， 0.44， 0.0938）， W2=(w21， w22， w23， w24， w25、 w26) = （0.1612， 0.1612， 0.0573， 0.4669， 0.0961， 0.0573）， W3=(w31， w32， w33， w34， w35， w36， w37)= （0.0387， 0.3448， 0.2293， 0.0657， 0.1279，0.1279，0.0657），W4=(w41，w42，w43，w44) = （0.3845， 0.3845， 0.1433， 0.0877） ， W5=(w51， w52， w53， w54， w55)= （0.4495， 0.0707， 0.1415， 0.2676， 0.0707） 。 （3） 评语集构造 评语集 E= （E1， E2， E3， E4， E5） =(很好， 较好， 一般， 较 差， 很差) 2.3.2 一级模糊评价 选择评语集 E 中的元素对三级指标进行模糊评价， 得 到二级评价因素集 F1-F5 的模糊评价矩阵 A1-A5， 例如模 糊评价矩阵 A1 如下所示。 æ e111 e112 e113 ç ç e121 e122 e123 A1 = ç ç e131 e132 e133 ç ç e141 e142 e143 è e151 e152 e153 2.3.3 二级模糊评价
标体系不够全面， 也未对指标的选择进行有效验证； 吕世 国 （2011） 运用关键绩效指标 KPI 法， 确定了 30 个网络营销 但其构建的是一个没有指标权重值的企 关键绩效指标 ，
[4]
业网络绩效评估指标体系， 且没有运用有效的评价方法对 企业网络营销绩效的定性指标进行准确评价。 基于以上学者的研究成果， 本文试图通过层次分析法 与 SPSS20.0 统计分析软件实证分析提炼关键绩效评价指 标， 构建一个逻辑合理、 结构精炼且指标附有权重值的评 价指标体系， 选择三级模糊评价法对电商企业的营销绩效 进行评价， 最终形成一个含有评价指标体系与评价方法的 电子商务营销绩效综合评价模型， 以有效地评价电商企业 的营销绩效。
n JW é i iù 由最大特征值公式 λ max = 1 ú 计算得出判断矩 n åê i = 1 ë Ji û λmax2=6.0899， 阵 Jk(k=1,2,..,6)的最大特征值λmax1=5.0669，
λmax4=4.0206， λmax5=5.0101， λmax6=5.062。 λmax3=7.0699， 判断矩阵一致性检验： 如果一致性比率 CR<0.1 则判 断矩阵的一致性可以接受， 可以通过一致性检验； 否则判 断矩阵需要调整其中的数据。过程如下： /(n-1)计算得到一致性指 第一步： 由公式 CI=(λmax-n） 标 CI， 具体如下： CI2=0.0180， CI3=0.0117， CI4=0.0069， CI5= CI1=0.0167， 0.0025， CI6=0.0155。 第二步： 通过查询随机一致性指标 RI 表， 就可以得到 相应的随机一致性指标 RI， 具体如下： RI2=1.24， RI3=1.32， RI4=0.9， RI5=1.12， RI6= RI1=1.12， 1.12。 第三步： 由公式 CR=CI/RI 计算得到一致性比率 CR， 具体如下： CR1=0.0149,CR2=0.0145,CR3=0.0089,CR4=0.0077,CR5= 0.0022,CR6=0.0138。 所以， 判断矩阵 Jk(k=1,2,..,6)都通过了一致性检验。这
173ห้องสมุดไป่ตู้
企业管理
用户增长率 P31、 用户忠诚度 P32、 访问者增长率 P33、 与用 户交互便捷性 P34、 检索功能便捷性 P35、 视觉吸引力 P36、 信息更新频率 P37， 隶属于 P4 的指标是网上交易安全性 P41、 网上支付安全性 P42、 用户信息安全性 P43、 收到商品 完好性 P44， 隶属于 P5 的指标是顾客满意度 P51、 收到商 品快慢度 P52、 商品退换率 P53、 顾客投诉率 P54、 问题解 决效率 P55。 2.2 评价指标权重的确立 (1)判断矩阵构造 首先， 请相关专家对隶属于同一个上层指标的各指标 的相对重要性进行两两比较。按照 1-9 尺度法， 量化其重 要性。其次， 将这些量化的数据构造成相应的判断矩阵 J2、 J3、 J4、 J5、 J6， 例如表 1 所示。 J1、
DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2015.17.049
企业管理
电子商务企业营销绩效综合评价模型
李雪欣， 郁云宝
（辽宁大学 商学院， 沈阳 110036）
摘 要： 文章从理论与实证两个方面选取绩效影响因素指标， 通过层次分析法构造绩效评价指标体系并确 定指标的权重值； 通过因素集、 权重集及评语集的构造， 先后进行一级、 二级、 三级模糊评价， 最终得到三级模糊 综合评价模型。 关键词： 电子商务企业； 绩效评价指标体系； 三级模糊综合评价方法 中图分类号： F713.36 文献标识码： A 文章编号： 1002-6487 （2015） 17-0173-03
174
统计与决策２０1 5 年第 17 期·总第 437 期
权重集 W1-W5 与二级因素集 F1-F5 的模糊评价矩阵 A1-A5 进行矩阵乘法运算得到二级评价指标 P1-P5 的二 级模糊评价结果集 r1-r5。例如 r1 计算过程如下： r1 = w1 ⋅ A1 = (0.2612 0.1645 0.0405 0.4400 0.0938)
e114 e124 e134 e144 e154 e115 ö e125 ÷ ÷ e135 ÷ ÷ e145÷ ÷ e155ø
(2)指标权重值计算与判断矩阵检验 指标权重值计算需要对判断矩阵 Jk(k=1,2,...,6)中的数 据进行和法与归一化法地计算， 最后得到各指标的权重值 例如表 2 所示。 Wi(i=1,2,...,5)与 Wik，
表2 P1 P11 P12 P13 P14 P15 P11 1/4 1/8 1/24 1/2 1/12 P12 20/67 10/67 2/67 30/67 5/67 三级指标 P1k 权重计算表 P13 6/23 5/23 1/23 8/23 3/23 P14 60/259 40/259 15/259 120/259 24/259 P15 9/34 3/17 1/34 15/34 3/34 行和 1.3057 0.8226 0.2023 2.2001 0.4692 W1k 0.2612 0.1645 0.0405 0.4400 0.0938
表1 财务绩效 P1 销售利润率 P11 利润增长率 P12 销售费用率 P13 资产负债率 P14 存货周转率 P15 销售利润 率 P11 1 1/2 1/6 2 1/3 2 1 1/5 3 1/2 判断矩阵 J1 销售费用 率 P13 6 5 1 8 3 资产负债 率 P14 1/2 1/3 1/8 1 1/5 存货周转 率 P15 3 2 1/3 5 1
[3]
绩效评价指标体系构建 本文选取销售额增长率、 市场占有率、 网站知名度、 用
户忠诚度等 30 个指标作为绩效评价的指标。 通过向相关专家发放 350 份问卷进行调研， 笔者将收 回的 312 份问卷进行筛选， 得到 300 份有效问卷， 并将这些 有效问卷的数据通过 SPSS20.0 进行处理， 以此得到了解释 的总方差表与旋转成份矩阵表。 由解释的总方差表可知： 从理论选择的 30 个指标中 提取出的五个公因子可以累积解释方差变动的 81.5%， 这 样的效果较为显著。由旋转成份矩阵表可知： 网站域名、 链接有效性及商品知名度的因子载荷较小， 即它们对相应 因子的贡献较小， 应该删除； 而其它各指标都主要归于其 中一个公因子。所以， 将解释注册用户增长率、 用户忠诚 度、 访问者增长率、 与用户交互便捷性、 检索功能便捷性、 视觉吸引力、 信息更新频率指标的公因子称为网站绩效； 将解释销售利润率、 利润增长率、 销售费用率、 资产负债 率、 存货周转率指标的公因子称为财务绩效； 将解释顾客 满意度、 收到商品快慢度、 商品退换率、 顾客投诉率、 问题 解决效率指标的公因子称为服务绩效； 将解释网上交易安 全性、 网上支付安全性、 用户信息安全性、 收到商品完好性 指标的公因子称为安全绩效； 将解释销售额增长率、 市场 占有率、 市场扩大率、 价格竞争力、 网站知名度、 网站美誉 度指标的公因子称为市场绩效。 由此， 本文构建出了一个三层电子商务企业营销绩效 评价指标体系， 其中第一层是电子商务企业营销绩效 P； 第二层是财务绩效 P1、 市场绩效 P2、 网站绩效 P3、 安全绩 效 P4、 服务绩效 P5； 第三层中隶属于 P1 的指标是销售利 润率 P11、 利润增长率 P12、 销售费用率 P13、 资产负债率 P14、 存货周转率 P15， 隶属于 P2 的指标是销售额增长率 2 评价模型理论分析 P21、 市场占有率 P22、 市场扩大率 P23、 价格竞争力 P24、 网 站知名度 P25、 网站美誉度 P26， 隶属于 P3 的指标是注册
2.1 1 问题提出 国内外学者已有一些关于网络营销绩效评价的研究 成果。Ray Welling, Lesley White (2006)从销售收入与网站 分析程序两方面分析， 提出了企业绩效评价体系， 建立了 一个初步的企业网站绩效评价框架[1]。但其选择的样本较 小， 难以有很强的说服力； 王岩 （2006） 构建了一个一级指 标、 8 个二级指标及 56 个三级指标的评价指标体系， 而后 运用数据包络模型对企业网络营销绩效进行评价[2]。其构 建的指标体系虽然比较全面， 评价模型计算比较简便， 但 是指标体系较庞大且有一定的重叠性， 采用的评价方法只 适用于从投入产出的角度对企业的网络营销绩效进行评 价； 代文锋 （2009） 运用层次分析法， 构建了一个含有 1 个 一级指标、 4 个二级指标及 8 个三级指标且指标附有权重 但评价指 值的评价指标体系 。其方法较合理且易操作，
基金项目： 辽宁省教育厅人文社科重点研究基地项目 （ZJ2014003） ； 辽宁省社会科学规划基金项目 （L13DJY078） 作者简介： 李雪欣 （1962-） ， 女， 辽宁抚顺人， 教授， 博士生导师， 研究方向： 企业管理、 营销管理。 郁云宝 （1982-） ， 男， 山西阳泉人， 博士研究生， 研究方向： 企业管理、 营销管理。
与 YAAHP0.5.3 层次分析法软件计算的结果基本一致， 从 而可以最终确立每个指标的权重值。 2.3 三级模糊综合评价模型构建 由于电子商务企业的网络营销具有虚拟性、 跨越时空 性、 高效性、 商品或服务多样性、 商品或服务价格便宜性等 特点， 电子商务企业的绩效评价指标体系中必然含有模糊 性与主观性较强的定性指标。而要对这些定性指标进行 准确分析， 模糊评价法则是较为有效的方法[5]。 2.3.1 因素集、 权重集及评语集的构造 （1） 因素集构造 由表 1 可以看出， 一级指标 P 是由二级指标 P1、 P2、 P3、 P4、 P5 进行评价。所以， 构造的一级评价因素集为 F= （P1， P2， P3， P4， P5） 。同理可以构造的二级评价因素集为 F1=(P11， P12， P13， P14， P15)、 F2=(P21， P22， P23， P24， P25， P34， P35， P36， P37)、 F4=(P41， P26)、 F3=(P31， P32， P33， P42， P43， P44)、 F5=(P51， P52， P53， P54， P55)。 （2） 权重集构造 由权重计算表可以知道各指标的权重值， 所以构造出 一 级 指 标 的 权 重 集 W= （w1， w2， w3， w4， w5）= （0.112， 0.1869， 0.0489， 0.4653， 0.1869） ； 二级指标的权重集 W1= (w11， w12， w13， w14， w15) = （0.2612， 0.1645， 0.0405， 0.44， 0.0938）， W2=(w21， w22， w23， w24， w25、 w26) = （0.1612， 0.1612， 0.0573， 0.4669， 0.0961， 0.0573）， W3=(w31， w32， w33， w34， w35， w36， w37)= （0.0387， 0.3448， 0.2293， 0.0657， 0.1279，0.1279，0.0657），W4=(w41，w42，w43，w44) = （0.3845， 0.3845， 0.1433， 0.0877） ， W5=(w51， w52， w53， w54， w55)= （0.4495， 0.0707， 0.1415， 0.2676， 0.0707） 。 （3） 评语集构造 评语集 E= （E1， E2， E3， E4， E5） =(很好， 较好， 一般， 较 差， 很差) 2.3.2 一级模糊评价 选择评语集 E 中的元素对三级指标进行模糊评价， 得 到二级评价因素集 F1-F5 的模糊评价矩阵 A1-A5， 例如模 糊评价矩阵 A1 如下所示。 æ e111 e112 e113 ç ç e121 e122 e123 A1 = ç ç e131 e132 e133 ç ç e141 e142 e143 è e151 e152 e153 2.3.3 二级模糊评价