基于网络口碑的汽车相对销量预测研究

李斌 杨靖 中汽研（天津）汽车信息咨询有限公司

一、背景

提高销售预测的准确性是优化生产计划的重要挑战，是企业保持竞争力的重要基础。目前中国汽车市场需求变化快，竞争激烈，要求车企充分了解消费者差异化需求，科学预测销量，实现拉动生产。传统汽车销量预测研究主要采用历史销量和少量宏观经济指标，其中部分研究者基于回归模型与灰色理论优化了销量预测的精度和频度，但仍然聚焦在细分市场的销量预测，无法适用于具体车型或企业[4]。另一方面，有研究[5][6]表明，加入消费者行为数据（包括网络行为分析、消费者商品评论等）有助于提高销量预测的准确性。在此之后，研究者依托网络口碑提炼消费者对产品满意度变化，预测具体车型消费行为趋势，解决了提高销量预测频度的问题。但不能忽略的问题是，汽车销量数据通常呈现典型的季节性波动，并且受宏观经济、网络口碑等多重因素影响，导致无法直接引用线性回归分析，是销量预测中需要重要解决的问题[1]。

随着中国车市的越发成熟，各车型的市场定位越发清晰，与竞品间的差距越来越小，使得价格、人群定位、市场覆盖率等优势越发趋同，不能构成超越竞品销量的影响因素。参考销售博弈模型，这些因素同属影响消费者决策的决策环境因素。本文的研究目的是假设本竞品间的决策环境因素相同可被抵消，只比较产品间细粒度因素的差异，即代表销量间的差异。

二、文献研究

（一）基于网络口碑的预测研究

网络口碑一般指用户生成内容（User Generated Content），是消费者在购物完成后，在门户留言或社群网络中对消费产品功能、服务等内容，根据自身的使用感受发表而来。互联网的快速普及，使得消费者不再被动地接收企业提供的信息，可以与其他消费者共享关心的信息，由此引发了传统的以企业为主导的商务模式逐渐转变为以消费者为主导的社会化商务模式。

与媒体、企业提供的信息相比，网络口碑具有更高的可信度和感染力。调研公司Dimensional Research在一项调查报告中表明，近90%的消费者认为其他消费者的评价会对他们的购买决策产生影响[5]。

由于网络口碑对购买决策的影响，使得企业很难再靠传统手段引导消费者购买，进而预估销量，使得研究者提出了一些技术手段来对网络口碑进行分析，进而提炼消费者关注因素和购买决策因素。一部分研究者仍然通过建立回归分析模型研究汽车属性评分与销量的相关度，不过在模型的基础上引入文本挖掘技术，得出各属性的关键词，作为消费者对汽车评价的细粒度因素[3]。文本挖掘技术可对海量、复杂多样的口碑数据进行挖掘提炼，通过分词技术提炼出口碑语句中的产品因素，并获取该因素所在分句的情感倾向得分。尽管大多数证据表明，网络口碑对未来销量有影响，但结果并不总是一致，这主要缘由消费者受自身偏好、时间、虚假数据等因素影响，导致判断不一致。部分研究者尝试通过引入搜索数据等方式，丰富更多有意义数据，抵消掉不一致的用户口碑数据，进而展开后续的预测研究[2]。整体的思路仍然是参考消费者决策过程中筛选的备选车型来甄别引入哪些消费者的口碑数据，进而保持消费者在评价标准、参考维度方面的一致性。本文参考博弈论概念，将本品和竞品车型视作博弈的参与者，在相同的政策、地域、人群、细分市场前提下，比较销量差异。

（二）销售博弈理论

博弈论是由美籍匈牙利数学家冯·诺依与美籍奥地利经济学家摩根斯顿由1944年提出，主要研究人们在利益相互影响的局势下如何选择策略使得自己的收益最大。目前经济学家谈到博弈论主要指的是各方在给定的约束条件下如何追求各自利益最大化[7]。汽车产品作为大宗产品，产品的开发周期长，迭代周期慢，一般投放到市场后每年只会改款升级，不会做大的调整。过去中国汽车市场飞速发展，不同车企定位分明，按价格、人群定位、地域区分出了不同细分市场和不同级别[8]。但随着近年来市场竞争越发激烈，选择策略逐渐趋同，竞争优势逐渐在产品细节层面扩展，通过销售博弈模型可以更加清晰地描述竞争产品与消费者之间的关系。

销售博弈模型主要比较本品和竞品，哪个更接近消费者自身设定的综合性价比值。其中，消费者的综合性价比一般包含影响消费者决策的核心因素、决策习惯、决策环境。本品竞品一般包含产品属性、品牌形象、销售渠道、售后服务等。理论上讲，本品和竞品的值不可能满足消费者需求，只有无限接近消费者需求。在销售过程中，如果消费者最终选择了本品，而没有选择竞品，虽然表面上有许多不同因素的影响，但根本的原因，可以归结为消费者对选择目录里的各车型综合性价比的取向[9]。即本品的综合性价比超过了所有竞品，最接近自身设定的比值。而综合性价比是一个广义概念，覆盖产品的属性、质量、功能、品牌等方方面面。提高销量的根本方法就是改变产品的综合性价比值，超过竞品，改变性价比的相对比率，在消费者做出购买决策的时候，影响对其综合性价比的判断。

三、研究方法

本文参考销售博弈理论，选取竞争关系强烈的两款车型，比较两款车型的综合性价比比值差异。由于竞争关系强烈，假设两款车型在政策、人群定位、地域等宏观因素相同，在比较的过程中结果可被抵消，只比较产品功能、质量相关的比值差异作为销量差异的依据。同时，通过提炼网络口碑中车型各项指标的关注度和满意度，计算两款车型的综合性价比比值差。

本文采集了卡罗拉与思域2013年至2019年七年的口碑数据和月销量，按照产品、品牌、营销服务三项指标定义产品综合性价比。通过jieba分词得到各项指标所在分句与正向情感词频，作为满意度得分依据。计算得到各项指标差值和销量差后，建立回归方程式，验证关联关系，如表1所示。

四、结论

通过分析可知，产品差与品牌差的显著性低于0.05，与销量差相关；营销差高于0.05，与销量差的关联性较差，验证了该方法的可行性。本文引用营销博弈理论，通过分析竞品间的差值，回避了人口、政策等宏观经济因素同时，为网络口碑预测销量变化提供了新的方法。未来可优化竞品的选择、产品因素进一步细分来达到优化模型，提高精度的目的。

表1