农产品分类营销的数学模型分析

摘要运用logistic回归模型分析了农产品销售中分类营销的问题。该方法可以充分利用农产品数据库中的信息，找出影响产品畅销度的因素并加以量化。应用该模型还可以对农产品的畅销度进行预测，进而为产品的推广制定个性化销售策略提供参考。

关键词 农产品；分类；营销；Logistic回归

中图分类号S11-14；O212文献标识码A文章编号0517-6611（2014）01-00269-02

基金项目北京市教育委员会科技面上项目（SQKM201210037001）。

作者简介王凤英（1973-），女，山东东阿人，讲师，从事应用数学研究，Email：fengying73@sina.com。

收稿日期20131205近年来，我国农业经营体制不断转变，伴随着农业科学技术的广泛应用，农业的生产能力逐年增强，与此同时，国外的农产品也不断进入国内市场。因此，国内农产品的市场化与商品化程度不断提高，市场的竞争也越来越激烈。我国农产品营销面临新的挑战，探索一条有效的农产品营销之路是目前的重要课题。笔者利用较为成熟的Logistic回归模型，从分类营销的角度就农产品营销策略进行探讨，以期为我国农业产品的营销提供一定参考。

1 研究思路、数据来源与研究方法

1.1研究思路 在分类营销中，分类的依据是产品数据库中的信息，如产品品牌、生产商、原材料、配料、添加剂、营养成份、生产工艺、保质期、价格、包装、容量、产品功能，销售量等，如何根据这些信息对产品进行正确分类，是分类营销中迫切需要解决的问题，也是企业及时发现潜在畅销产品，为其量身定制营销策略，扩大销售市场的关键问题[2]。

目前实行分类营销的企业，很多都是根据产品的销售量，把产品划分成畅销产品和普通产品2类。虽然这种分类方法简单易行，但由于该分类方法仅仅根据销售量一项指标而没有考虑产品的其他信息，因而往往会造成一些潜在畅销产品的流失。尤其是在某些潜在畅销产品处于上市初期，由于销售量不高，假若被划分为普通产品，得不到有效的宣传和推广方案，这些潜在的畅销产品很可能就会逐渐退出市场或被其他企业开发成畅销产品。

事实上，影响产品畅销度的因素很多，定量分析这些因素与产品畅销度的关系可以采用回归分析的方法。Logistic模型最初是应用于病理学研究，之后在经济学、管理学中成功应用，取得了较好的成果。由于在分类营销中产品需要被分为2类，Logistic回归模型正是根据多个属性对研究对象进行二分类的一种回归分析方法。因此，应用Logistic回归模型可以对产品进行分类，进而预测某产品是否会成为畅销产品。

1.2数据来源 选取北京市西城区某（山西特产）农产品企业各类产品的数据信息。

1.3研究方法 产品数据库中积累了产品的大量信息（称其为属性）：产品功能、产品类别、生产商、原材料、配料、添加剂、营养成分、生产工艺、保质期、价格、包装、容量、产品功能、宣传手段等。这些属性中有些与产品畅销度关系密切，有些则与产品畅销度关系不大。为了根据这些属性对产品进行分类，首先考虑根据单个属性指标进行分类的结果，即选取某个属性指标作为产品畅销度的分类依据，将产品划分为畅销和不畅销2个集合。

1.4 对潜在畅销产品的预测方法对于实行分类营销的企业来说，如果能够及时准确地发现潜在的畅销产品，并为其量身定制有效的宣传和推广方案，就可以使这些潜在畅销产品尽快成为真正的畅销产品，从而为企业带来源源不断的利润。

2 模型的应用

表1是利用SPSS软件模拟产品数据库（“1.2”中所述农产品）得到的数据处理结果，选取了其中的6个指标构成自变量：产品功能、类别、每单位产品的价格、包装、保质期和产品的宣传手段。其中产品功能、类别和宣传手段为分类变量，它们的可能取值为：

3 结语

该研究提出了利用多种信息对产品进行分类的问题，建立了基于Logistic回归模型的分类方法，该方法可以充分利用产品数据库中信息，找出影响产品畅销程度的因素。该分类方法不仅可以用来对已上市的“老产品”进行客观准确地分类，而且可以用来预测新产品能否成为畅销产品，从而为决策者制订产品个性化推广策略提供了重要参考依据。该分类方法的预测功能还需要在市场中进一步修正，更需要广大农产品企业的正确使用，以及准确完整的信息，这样才能真正发挥其作用。

参考文献

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