回归分析理论解决售后服务问题.doc

线性回归理论解决售后服务问题【摘要】 售后服务是维护企业品牌的重要途径，优良的售后服务不但可以提高企业的品牌影响力，赢得消费者的口碑。本文通过对一个自行车商店售后维修次数及费用相关因素的分析,建立了关于售后服务的一元线性回归模型，运用回归技术来确定售出自行车的售后维修费用与送回商店进行校验次数之间的定量关系以便制定适当的政策来鼓励顾客将自行车送回商店校验。该模型能够较为准确的反映实际,具有一定的使用价值。 【关键词】 售后服务 线性回归 制定决策 实际意义 一、 研究背景 随着市场经济的蓬勃发展，行业之间的竞争日趋激烈，企业只有提高自己的竞争力才能迅速占领市场 。售后服务是一项企业战略和系统工程，它不仅涵盖了商品的质量保障、维修保养、零部件供应、市场信息反馈等一系列与产品和市场有关的内容，而且还涉及企业信用、品牌美誉度、盈利模式等与企业竞争力相关的内容。售后服务已成为企业竞争致胜的重要因素。如今人们的消费观念和维权意识也有所变化，在选购产品时，除了注重产品本身的实质属性之外，在同类品牌产品的质量和性能相似的情况下，更加重视产品的售后服务。但大多的企业并没有随这种情况转变品牌的经营重点，只是一味地在生产销售上大量花费心思和精力，而忽略了营销中最重要的环节售后服务。 一、 研究意义 售后服务是降低成本的有效办法。在这一个服务取胜的时代，良好的服务意味着企业的态度、品牌的声誉以及与此带来的大量潜在消费者资源，特别是产品的售后服务，更是关系到一个品牌的形象确立，甚至直接影响企业的生存和发展。售后服务是产品整个销售过程的重点之一，是激烈市场竞争的必然产物和品牌立足于强手之林的基础，也是企业销售产品的责任及义务。消费者也应该抓住机会，积极响应企业制定的各项政策，定期将产品送去检修，这样不仅对自己有利，而且也给企业降低了成本。二、 研究方法 回归分析是用来研究一个变量（称之为解释变量或因变量）与另一个或多个（称之为被解释变量或自变量）之间的关系。具体而言回归分析所要解决的主要问题有：1.确定被解释变量与解释变量之间的回归模型，并依据样本观测值对回归模型中的参数进行估计，给出回归方程。2.对回归方程中的参数和方程本身进行显著性检验。3.评价解释变量与被解释变量的贡献并对其重要性进行判别。4.运用所求的回归方程，并根据解释变量的给定值对被解释变量进行预测，对解释变量进行控制。只有定量的研究售出自行车的售后维修费用支出,才能准确预测其未来发展趋势。 四、模型的建立1、数据来源与处理通过调查一家自行车商店，该商店向顾客承诺售后免费维修服务，对售出的每辆自行车都要负担售后服务费用。商店积累了许多资料，记录了顾客购买自行车的校验次数与商店为之承担的维修费用。由于历史数据关于不同校验次数的自行车记录数目可能不同，为保证不同校验次数给予同样重视，避免由于不同校验次数的数据个数不同造成的偏向，我们首先将不同校验次数的记录分组，然后从每组中随即抽取同样数量的记录。假定实际审视了分组数据后发现共有校验次数分别等于0、1、2、3、4、5、6组，每组中的记录个数都超过10，现从每组中随机地抽取10个记录。在一次从6组（校验次数分别等于0-6）中各抽10条记录的抽样中所得到的校验次数与保修费用数据如下表所示：校验次数保修费用校验次数保修费用校验次数保修费用校验次数保修费用校验次数保修费用校验次数保修费用046.25149.56243.73338.21436.79538.21055.14144.67250.37342.16431.09535.43048.76148.94248.69339.97437.73537.48049.95143.35243.72338.05443.52534.57052.77145.87244.85343.48434.22536.49051.18146.7248.28340.47432.36537.68057.03146.69240.79337.44437.14529.13056.42149.56251.94342.89434.28535.51054.57148.73247.65327.41439.77542.01051.36146.66245.64344.92444.93531.712、模型变量的选择和说明 被解释变量: 售出自行车的售后维修费用(Y); 解释变量: 送回商店进行校验次数（X）。 采用以下函数表达式表示各解释变量与被解释变量的关系:Y =F(X) 经简单测算和经验分析,发现如果顾客定期将所购自行车送回商店进行校验则商店支付的售后维修费可以明显降低。在这一情况下, 顾客送回商店进行校验次数与售出自行车的售后维修费用成一元线性相关。因此,猜想以上被解释变量与解释变量成一元线性线性相关是完全可行、合理的。3、线性回归模型形成的步骤 (1)根据以上数据作X和Y的散点图，并观察他们之间是否具有线性关系。图1通过X和Y的散点图，我们可以看出近似的线性关系。（2）参数估计。根据设定的模型，利用己经收集到的样本数据，应用最小二乘法，对模型中的参数进行估计。估计回归方程y=0+1x+ ,根据所给数据,计算如下表:表1由表1数据可得: 0=51.60552381 , 1=-3.409742857 ,S(0)= 0.89161364 ,S（1）0.294490293 t Stat对应各个解释变量回归系数为零的原假设成立时的t的统计量的值。由此可得回归方程:=51.60552381-3.409742857X（3）模型的检验。拟合优度检验表2表2说明,相关系数R=0.835471151,决定系数0.698012 ，回归估计的标准误差S=3.895740394。说明说明拟合优度一般。残差图分析 观测值预测 Y残差标准残差151.60552381-5.35552381-1.386513251.605523813.534476190.91505471351.60552381-2.84552381-0.7366891451.60552381-1.65552381-0.4286052551.605523811.164476190.30147591651.60552381-0.42552381-0.1101656751.605523815.424476191.40436439851.605523814.814476191.24643904951.605523812.964476190.767485131051.60552381-0.24552381-0.06356461148.195780951.3642190480.353188141248.19578095-3.52578095-0.91280361348.195780950.7442190480.192673851448.19578095-4.84578095-1.25454371548.19578095-2.32578095-0.60213081648.19578095-1.49578095-0.38724871748.19578095-1.50578095-0.38983771848.195780951.3642190480.353188141948.195780950.5342190480.138306112048.19578095-1.53578095-0.39760452144.7860381-1.0560381-0.27340192244.78603815.5839619051.445654282344.78603813.9039619051.010712352444.7860381-1.0660381-0.27599092544.78603810.0639619050.016559352644.78603813.4939619050.90456582744.7860381-3.9960381-1.03455032844.78603817.1539619051.852117882944.78603812.8639619050.741462583044.78603810.8539619050.22108562 3141.37629524-3.1663-0.819734873241.376295240.7837050.2028964683341.37629524-1.4063-0.364081413441.37629524-3.3263-0.861157913541.376295242.1037050.5446365593641.37629524-0.9063-0.234634413741.37629524-3.9363-1.019083253841.376295241.5137050.3918890943941.37629524-13.9663-3.615790164041.376295243.5437050.9174439324137.96655238-1.17655-0.304602364237.96655238-6.87655-1.780298214337.96655238-0.23655-0.061241994437.966552385.5534481.4377543174537.96655238-3.74655-0.969959974637.96655238-5.60655-1.451502824737.96655238-0.82655-0.213989464837.96655238-3.68655-0.954426334937.966552381.8034480.4669017845037.966552386.9634481.802794875134.556809523.653190.9457891285234.556809520.873190.2260637835334.556809522.923190.7567965015434.556809520.013190.0034149355534.556809521.933190.5004914325634.556809523.123190.8085753035734.55680952-5.42681-1.404968475834.556809520.953190.2467753045934.556809527.453191.9295863626034.55680952-2.84681-0.73702193表3图2图2说明回归方程拟合度较好（4）回归方程预测由自变量X的取值可以预测的取值五、回归模型的分析及实际意义通过对售后服务一元线性回归模型的初始推导和后续验证,证明了该模型在实际应用中可以较为准确的预测出该企业售后服务费用。更重要的是,该模型对今后企业在制定鼓励消费者定期维修策略方面具有指导意义。从模型中可以看出，售出自行车的售后维修费用(Y)与解释变量送回商店进行校验次数（X）之间有较强的正相关关系。如果顾客定期将所购自行车送回商店进行校验则商店支付的售后维修费可以明显降低。因此企业应制定适当的政策来鼓励顾客将自行车送回商店校验，例如1. 确定一定的售后服务时限，促使