物流市場調(diào)研與預(yù)測-資料下載頁
2025-05-10 04:56本頁面
【正文】 700 1950 161 3 1150 1210 1430 4 3180 140 136 合計(jì) 6240 3280 384 400 表 48計(jì)算結(jié)果 ? 第一季度的季節(jié)指數(shù)是()?100%?%，其他以此類推。從季節(jié)指數(shù)上看，該物流企業(yè)每年的第二和第三季度為銷售旺季，尤其是第二季度更為突出。相反，第一季度是銷售淡季。 6．相關(guān)分析法 ? 相關(guān)分析依據(jù)涉及因素的多少可以分為單相關(guān)分析和多相關(guān)分析 ， 依據(jù)相關(guān)關(guān)系是否是直線可以分為直線相關(guān)和非直線相關(guān)分析法 。 而直線相關(guān)又可以分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān) 。 相關(guān)系數(shù)是相關(guān)分析中的重要指標(biāo) ， 相關(guān)系數(shù)的絕對數(shù)值越大 ， 說明因素間的相關(guān)聯(lián)系越密切 ， 反之 ， 就越低 （ 見表 49） 。 表 49 物流企業(yè)廣告宣傳投入與營運(yùn)額資料 年 份 廣告費(fèi)用x 營運(yùn)額 y xy x2 y2 1998 37 3500 129500 1369 12250000 1999 40 3460 138400 1690 11971600 2021 48 3900 187200 2304 15210000 2021 56 3980 222880 3136 15840400 2021 49 3940 193060 2401 15523600 2021 55 4020 221100 3025 16160400 合計(jì) 285 22800 1092140 13835 86956000 表 49計(jì)算結(jié)果 ? 直線相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式： ? r?n∑xy ?∑x∑y/[n∑x2 ?(∑x)2]1/2[n∑y2 ?(∑y)2]1/2 ? 式中 r為相關(guān)系數(shù)， n為資料項(xiàng)數(shù)或期數(shù)。 ? 將表 49中資料代入求相關(guān)系數(shù)公式中，可得：r?， r?額之間呈現(xiàn)高度正相關(guān)關(guān)系。 物流市場預(yù)測 ? 市場預(yù)測的概念 ? 市場預(yù)測是在市場調(diào)查的基礎(chǔ)上，運(yùn)用歷史統(tǒng)計(jì)資料，通過科學(xué)的手段和方法，對市場的未來因素、條件和發(fā)展趨勢進(jìn)行估計(jì)和判斷，為企業(yè)決策和制定計(jì)劃提供依據(jù)。 市場預(yù)測的程序 ? ? 確定預(yù)測目標(biāo) ， 即明確預(yù)測的目的和要求； ? ? 收集和分析有關(guān)資料； ? ? 提出預(yù)測模型 ， 選定預(yù)測方法； ? ? 利用已有資料信息 ， 用已選定的方法進(jìn)行預(yù)測； ? ? 對預(yù)測結(jié)果是否達(dá)到預(yù)測目的要求 ， 預(yù)測的誤差是否在允許的范圍內(nèi)進(jìn)行分析 。 市場預(yù)測的方法 ? 市場預(yù)測的方法很多 ， 具體可以分為兩類：一類是以市場調(diào)查為基礎(chǔ)的經(jīng)驗(yàn)判斷法 ， 也叫定性預(yù)測法；另一類是以統(tǒng)計(jì)資料為基礎(chǔ)的分析計(jì)算法 ， 也叫定量預(yù)測法 。 1．定性預(yù)測法 ? （ 1）綜合判斷法。 ? （ 2）用戶期望法 （ 3）專家預(yù)測法（德爾菲法 ） ? 德爾菲法的具體步驟： ? 1）企業(yè)應(yīng)首先建立起屬于自己的專家?guī)旌蛯＜蚁到y(tǒng)。 ? 2）擬定調(diào)查表。 ? 3）選擇專家。 ? 4）通信調(diào)查。 ? 5）預(yù)測結(jié)果的處理。 2．定量預(yù)測方法 ? （ 1）時間序列分析法。 ? 1）簡單平均法。 ? 2）加權(quán)平均法 ? 3）移動平均法。 ? 4）指數(shù)平滑法。 （ 2）回歸分析法 ? 回歸分析法是把一定時期的實(shí)際銷售量填列在坐標(biāo)圖上 ， 其分布會呈現(xiàn)一定的趨勢 ， 在這一趨勢坐標(biāo)圖上可用一條直線代表 ， 稱為回歸直線 。 這條直線延伸 ， 可以用來預(yù)測 。 回歸方程如下： Y?a+bt ? 式中 Y—— 預(yù)測銷售量； t—— 預(yù)測時間序列； ? b—— 回歸直線的斜率； a—— 縱軸截距 。 ? a、 b常數(shù)用最小乘法求出 ， 公式為： ? ? 式中 —— 各期的銷售量； —— 各期的距差（ 離中差 ） ； ? n—— 期數(shù) 。 （ 3）因果（相關(guān)）分析法 ? 這是根據(jù)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間的相互關(guān)系來進(jìn)行市場預(yù)測的一種預(yù)測方法 。 回歸分析不僅可用于時間序列分析 ， 而且也可用于因果分析 。 當(dāng)回歸線反映因果關(guān)系時 ， X軸就不代表時間 ， 而是代表某種經(jīng)濟(jì)因素 ， 即影響預(yù)測值 Y的因素 。在這里的自變量 X表現(xiàn)為因 ， 因變量 Y表現(xiàn)為果 ， 一因一果的回歸分析稱為一元回歸分析；二因一果的回歸分析稱為二元回歸分析；多因一果的分析稱為多元回歸分析 。 其基礎(chǔ)預(yù)測公式仍然是一元回歸公式： Y?a+bX 物流營銷可以走在客戶的前面 —— 超前菜單展示 ? 一般生產(chǎn)性企業(yè)主要是從事有形產(chǎn)品的開發(fā)與生產(chǎn) ， 該類產(chǎn)品從設(shè)計(jì) 、 樣品開發(fā)到批量生產(chǎn) ，經(jīng)過周期長 、 投入大 ， 為了防止盲目性而給企業(yè)帶來更大的經(jīng)濟(jì)損失 ， 一般要經(jīng)過嚴(yán)密的市場調(diào)研 ， 確認(rèn)市場上的消費(fèi)者的確有該種需求 ，并且需求量足夠大 ， 而且屬于當(dāng)前需要時才會投資開發(fā) ， 這從市場營銷的角度看叫做 “ 以市場和需求為導(dǎo)向 ” ， 是科學(xué)的生產(chǎn)與科學(xué)的營銷 。 物流營銷可以走在客戶的前面 —— 超前菜單展示 ? 物流企業(yè)所提供的產(chǎn)品一般屬于無形產(chǎn)品 ——各類服務(wù)項(xiàng)目，而且，該類產(chǎn)品的生產(chǎn)、開發(fā)過程與客戶的消費(fèi)過程是同步的、一致的。所以，從這個角度看，物流企業(yè)只有在有了現(xiàn)實(shí)的需求后即物流企業(yè)只有與客戶簽訂了服務(wù)合同后，才會開始物流服務(wù)，這種服務(wù)一般是客戶需要、也是以需求為導(dǎo)向的服務(wù)。因此，物流企業(yè)服務(wù)項(xiàng)目的開發(fā)就幾乎不存在“因超前開發(fā)而大量積壓，賣不出去”的問題，物流產(chǎn)品的展示僅僅是“菜單式展示”。 物流營銷可以走在客戶的前面 —— 超前菜單展示 ? 這也告訴我們：物流企業(yè)在營銷中可以放心大膽地“開發(fā)各類服務(wù) 項(xiàng)目”，盡管有的服務(wù)項(xiàng)目你不知道客戶是否需要，也不知道有些項(xiàng)目是否超前，物流企業(yè)都可以以“預(yù)先的產(chǎn)品或服務(wù)項(xiàng)目目錄”的方式提前展示在客戶的面前，供它們選擇、評判，這是物流引導(dǎo)式營銷，是激發(fā)客戶潛在需求的營銷，也是通過并未真正投資的概念性服務(wù)項(xiàng)目的開發(fā)喚起客戶真正需求的營銷。
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