品牌链动力的存在及应用意义doc13

品牌链动力的存在及应用意义doc13在一项全国性的家电及IT消费者的大样本研究中，我们发觉品牌关于产品之间存在一种链动力量，这种链动力量使得一个品牌能够凝聚起越来越多的产品品类，并向着一种能够推测的方向连续链动。研究表明关于品类多元化的企业品牌，我们能够测量某一时刻的品牌链动力的“大小”及“方向”，从而对企业的业务拓展提供较好的战略指导意义。

文章中利用DATA-MINING技术通过对历史数据的分析发觉、证明了品牌链动力的存在，通过咨询卷访咨询方法系统测量了品牌链动力的“大小”和“方向”。并利用应用实例数据详细讲明了品牌链动力测量的实际过程、结果及应用意义.。随着市场竞争的加剧和利润空间的缩小，企业将考虑向新的产品领域拓展和延伸，这些产品或业务可能跨过不同的品类或行业。在一项全国性的家电及IT消费者的大样本研究中，我们发觉品牌关于产品之间存在一种链动力量，这种链动力量使得一个品牌能够凝聚起越来越多的产品品类，并向着一种能够推测的方向连续链动，如果企业有沿着该方向的品类拓展打算，则易于获得成功，如果一个企业逆着如此的品类拓展方向，则需要付出足够多的营销努力，以使品牌本身得到部分或全部的改变，尽管可能名称和标识未变，但品牌内涵已改变。

本文的研究表明，关于品类多元化的企业品牌，品牌有一定的链动力，我们能够测量某一时刻的品牌链动力的大小及方向，从而对企业的业务拓展提供较好的指导意义。研究中我们能够看到，不同的品牌，其链动力的大小和方向是明显不同的。一、品牌链动力的存在证明

在一项面向十都市的大规模定量调查中，利用数据挖掘技术，我们发觉品牌对不同产品类别存在着明显的链动效应。抽样都市为北京、济南、沈阳、上海、南京、杭州、武汉、长沙、西安、成都，受访者为电视、冰箱、空调、电脑、手机的一般消费者，总体样本量2399个，抽样方法为定点拦截。

数据挖掘，也被称作KDD（KnowledgeDiscoveryfromDatabase），或者DM（DataMining）,即数据库中的知识发觉，是通过对大量数据的分类从而发觉新的信息。随着个人运算机的大量普及，智能运算、网格运算等高性能运算机和技术的应用，以及互联网络触角的持续延伸，产生了海量的数据，储备在各自的相应系统中。传统上，这些数据只是作为一个个的记录被储备，而没有作为一种专门好的用于分析事件相互关系、进展趋势、状态监测的资源，数据挖掘技术的显现使得这些数据得以充分利用。

关联分析是数据挖掘中的一种重要的分析工具，关联分析能够识别出在特定事件或纪录中一起发生的事件，也被称为“市场篮研究（MarketBasketResearch）”或“关联规则挖掘（AssociationRulesMining）”，目前被成功应用于专门多大型企业，例如：沃尔玛。一样过程是通过消费者的消费档案来了解其模式或“关系（Association）”。该项目中，我们通过一次大样本的调查收集了消费者家庭过去购买的产品历史数据，以通过DATA-MINING进行分析。

关联分析能够要紧通过考察Lift值是否>1，来判定同时发生的事件是否存在关系。如下式：（其中，P(AB)为事件A与事件B同时发生的实际概率，P(A)，P(B)为事件A，B独立发生的概率。）

假设A，B独立时，A，B同时发生的随机概率＝A，B分别发生的概率之积。如果Lift值大于1，则讲明A与B实际同时发生的概率大于A与B独立时同时发生的随机概率。

在这次大样本定量研究中，详细了解了受访者家庭过去购买过的所有电视、冰箱、空调、电脑、手机等产品的品牌。通过关联分析我们发觉，关于绝大多数目前家电市场上的知名品牌，品牌对产品类别之间的链动效应都明显存在。表关联分析输出结果LIFTRULE4.91电视--HI==>电脑--HI4.30冰箱--PA==>空调--PA3.62电视--HI==>空调--HI3.14电视--PA==>冰箱--PA2.98电视—T1==>冰箱—T12.88空调--MI==>冰箱--MI2.40手机--SU==>电脑--SU2.27电视--SO==>手机--SO2.11电视--PA==>空调--PA1.86冰箱--SI==>手机--SI1.83空调--HA==>电视--HA1.68手机--SU==>冰箱--SU1.64冰箱--HA==>空调--HA1.60电视—T1==>手机—T11.54冰箱--HA==>电视--HA1.48冰箱--HA==>手机--HA1.38冰箱--HA==>电脑--HA以HI品牌为例，其lift=(“电视--HI==>电脑--HI”同时显现于同一消费者的实际概率)/(电视--HI和电脑--HI在没有品牌阻碍下各自独立时同时显现于同一消费者的随机概率)=4.91，这表明，由于品牌链动力的作用，二者同时显现于同一消费者的实际概率约为随机概率的5倍。这意味着由于品牌链动力的存在，使得企业后一产品获得市场认同的机会大大增加了。

利用SAS软件进行上述分析的要紧步骤：

1.选择Solutuins->Analysis->EnterpriseMiner2.绘制分析图：导入数据库，生成SAS数据集，将导入数据按钮和“Association”（关联分析）按钮放入右侧空白处，绘制箭头表示关联分析所用数据集。3.选定分析中的参数，包括：分析模式（前后、关联、顺序），最小发生事件的频数，关联中最大所包含项数，以及关联规则发生的最小的可信度（Confidence），如下图，4.运行终止后，产生数据结果，以及关联图。（略）二、品牌链动力的大小及方向的系统测量

我们关于历史数据的收集与DATA-MINING的分析证明了品牌链动力的存在及其对消费者购买行为的阻碍。为进一步对企业的以后品类拓展提供建设性意见，则需要对现有品牌可能的链动给予推测，而由于时刻维度的阻碍，历史数据和DATA-MINING数据不适合为企业提供即时的决策数据。在此次研究中，我们通过直截了当访咨询消费者，了解其对品牌的意向态度，从而系统的测量了在目前时期品牌链动力的大小及方向。

品牌链动力的大小

如果我们把品牌链动力拆分为“大小”和“方向”两种维度来进行解析与测量，则“大小”代表着一个品牌在近期内能够代表的产品品类数量，而“方向”则意味着一个品牌在近期内能够代表的具体品类类别方向。

品牌链动力的大小来自于统计数据，而由于不同的消费者认同某一品牌可代表的品类数量明显不同，因此，我们采纳“品牌链动力大小指数”来代表品牌链动力的大小。品牌链动力大小指数反映了品牌链动范畴的强弱。品牌链动能力指数越高，表明其可链动到的产品类别越多。

“某品牌综合链动能力指数=5*x5+4*x4+3*x3+2*x2+1*x1”。表消费者认为某品牌可生产并值得信任的产品类别数量产品类别数量百分比1.00X12.00X23.00X34.00X45.00X5总计X6（注：获得以上数据并非直截了当访咨询“您认为该品牌可生产几种值得信任的产品？”，而是让消费者凭自己的同意度去判定该品牌可生产并获得品质信任的具体产品品类，然后通过数据库处理获得以上数据。）表几种知名家电及IT品牌的链动力大小指数

将上图中的各品牌的链动力大小指数与下图中的各品牌实际覆盖能力指数相对比，能够发觉前者明显大于后者，一种可能是这表明在近期内许多品牌仍旧具备较强的品类拓展空间，这种拓展空间的存在是由于现有已生产的产品类别还不够多，尚未达到该品牌的饱和链动力。另一种常见的情形是现有已生产的产品品类已许多，但某些品类不符合品牌链动力的方向，从而没有获得消费者的认同。在实际研究中我们发觉关于有些品牌在某一品类上获得的消费者认同度相当低，表明该产品的市场投放是在现时期看来是明显失败的。表几种知名家电品牌的实际覆盖能力指数

（注：该图中的运算方法与上图同，但其数据来源表示该类品牌已生产并得到消费者认同的产品品类数量。）品牌链动力的方向

关于品牌链动力方向的测量，能够对该品牌可拓展的产品类别方向进行短期推测，从而关心多元化集团企业选择或调整新的业务方向。下图展现的是对乳品企业闻名品牌链动力方向的测量结果。数据反映了不同品牌适宜的品类拓展方向，品牌的差异导致能够拓展的方向上也会出现不同程度的差异。图乳品企业闻名品牌链动力方向测量结果

（注：数据源自零点研究集团针对13个都市通过定点拦截方法针对乳品消费者的调查，成功样本量3900个。）上述关于乳品品牌链动力方向的测量结果，能够直截了当为企业选择或调整产品品类提供数据支持，但从纯粹研究的角度看，上述链动方向结果并不是品牌链动的唯独作用的结果。是否产品品类之间存在着消费者认同中的天然链动效应？如果存在，只有排除了产品天然链动阻碍后的剩余效应才真正反映品牌链动力的作用方向。

以T1为例子，由于家电及IT品类之间的紧密关系，我们发觉产品本身的天然链动效应阻碍较大。如果排除产品的天然链动效应（二者数字相减），则发觉由于T1纯粹品牌的作用，使其链动方向向手机方向强化，而减弱了向冰箱、空调、电脑等方面的链动效应。即在现有的T1品牌下，品牌链动趋向手机方向的力量专门强大，而向传统产品领域的链动力则是负方向的。图包含产品链动效应的T1品牌链动方向图无品牌电视企业的天然链动效应

（注：数字代表认同的消费者百分比）用相同的处理方法进行产品链动效应的排除，下图展现的是几种闻名家电及IT品牌的品牌链动力的作用方向。上图可见，在进行品牌链动力测量的时刻截面上，T1品牌的链动力是趋向手机的，而对冰箱、空调、电脑均是负方向的，反映了T1近几年的品牌转型的成功，但过渡的片面转型对传统产品却有些不利。关于HA品牌，链动力是趋向电视、电脑、手机的，而对空调则差不多不存在品牌链动效应。关于SU品牌，链动力是趋向电视、冰箱、空调的，而对电脑则是负方向的，反映了SU品牌在中国虽以手机