改進ＢＰ神經網絡在企業網絡營銷績效評價中的應用

摘 要：在研究網絡營銷本質及其績效特征的基礎上，建立企業網絡營銷績效評價指標體系并采用BP神經網絡建立評價模型。為了克服傳統BP神經網絡容易陷入局部極小、收斂速度慢的缺點，通過采用LM算法和學習速率的自適應調整來建立新型的BP神經網絡，利用模糊綜合評價法生成訓練樣本。該評價模型有效地利用了BP神經網絡的優點，避免了評價過程的人為失誤。仿真試驗表明，該模型取得了較好的效果。

關鍵詞：網絡營銷績效；指標體系；神經網絡；BP算法

中圖分類號：F272.3

文獻標識碼：A存在的問題，能否在后續的市場營銷活動中解決和完善，從而做出更好的營銷決策和制定有針對性地營銷策劃，可以說都是取決于是否有科學、正確、客觀的營銷績效評價。

對網絡營銷績效進行的方法有很多，我國學者采取了諸如德爾斐法、層次分析法和模糊綜合評價法等方法。實踐證明，這些方法都取得了很好的效果，但是在某些地方還不是很完善。這些方法的共同缺點就是評價指標的量值和權重都是評價人員自己確定的，受到評價人員經驗的限制，主觀性強，缺乏客觀性，這樣就導致了評價結果在很大程度上缺乏科學性、準確性。所以，人們一直在尋找一種科學的評價方法來彌補上述的不足。人工神經網絡(Artificial NeuralNetwork)的出現為解決這個問題提供了新的思路。人工神經網絡擁有一些優良的特性，具有廣泛的自適應、自學習和強大的非線性映射能力，在多變量非線性系統的建模方面有著廣泛的應用。BP神經網絡(Back—Propagation Network)是目前在各領域中研究和應用最廣泛的人工神經網絡，體現了人工神經網絡理論與應用中最精華的部分，它擅長的是處理那種規律隱含在一打堆雜亂無章數據中的映射逼近問題。因為網絡營銷績效受到很多因素的影響，而且這些影響因素并不是孤立的，它們之間相互聯系、相互制約，形成一個復雜的非線性系統。作為一種解決非線性系統問題的有效工具，筆者嘗試利用BP神經網絡來建立企業網絡營銷績效評價模型，為定性和定量評價網絡營銷績效提供了一條新的思路。

一、網絡營銷績效評價指標體系的設計

(一)建立指標體系

評價指標是衡量績效的標準，反映了企業網絡營銷的關鍵成功因素，也揭示了企業網絡營銷績效評價的內容，是網絡營銷績效評價主體對評價客體進行全面認識的具體途徑。因而，評價指標體系是企業網絡營銷績效的特點與內涵。一套完整、準確的評價指標體系是對企業網絡營銷績效進行科學、客觀評價的基礎。網絡營銷績效評價指標體系本身必須體現企業對面向網絡營銷活動管理的各項的綜合要求，所以必須要對網絡營銷的成功因素進行全面、細致的考察和研究，從中提取若干關鍵成功因素組成評價指標體系。在確定評價指標的時候還應該遵循科學性、目的性、系統性、實用性、可操作性、定量與定性相相結合的原則，將網絡營銷績效評價指標體系設計成一個具有遞階層次的樹狀結構，由目標層、準則層、指標層組成。如圖1所示。

(二)評價指標的涵義

1.網站效益。網站設計：主要是對網站的功能、風格和視覺設計等方面的描述；網站推廣：主要是用來說明網絡營銷人員為之付出勞動的多少，包括登記搜索引擎的數量和排名、在其他網站鏈接的數量、注冊用戶數量等；網絡流量：主要包括網站的點擊率、頁面瀏覽數、每個用戶在網站上停留的時間等。

2.企業效益。財務效益：主要描述的是利用網絡營銷前后對企業的一些財務指標影響的程度。這些財務指標包括銷售利潤增長率、資產負債率、存貨周轉率等；宣傳效益：主要描述的是企業利用網絡營銷對于企業的知名度、企業的美譽度以及企業產品品牌價值的影響；競爭效益：主要描述的是企業利用網絡營銷對于自身在同行業中競爭力的提升情況，包括產品市場擴大率、產品市場占有率等等的提高情況。

3.顧客效益。購買效果：主要描述的是企業網絡營銷給顧客帶來的方便，使顧客的購買成本降低；顧客滿意度：描述的顧客對于企業網絡營銷運營的滿意程度；顧客忠誠度：描述的是企業利用網絡營銷后顧客對于企業的忠誠度的提升情況。