基于ARIMA模型的后疫情時代智能家居企業(yè)分析

摘 要：智能家居配飾行業(yè)作為一個前景廣闊的新興行業(yè)，其發(fā)展一直受到業(yè)內(nèi)人士的高度重視。本研究項目基于“刺激-機體-反應”的模型，研究智能家居企業(yè)營銷對消費者購買意愿的直接與間接影響，從消費心理學、個性化定制、認知度等視角對其做出相應的研究報告，力求研究各變量之間的關(guān)系和影響程度，從而確定如何針對疫情做出調(diào)整。文章從企業(yè)營銷、產(chǎn)品影響、情感感受、利益感知等維度，結(jié)合新一代的消費觀念和理念，制定明確的目標來進行有效的市場營銷，并構(gòu)造ARIMA模型進行市場前景預測。

關(guān)鍵詞：AR時間序列;刺激反映模型;動態(tài)規(guī)劃

中圖分類號：F22;F713.55文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）11-0103-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.11.103

1 引言

智能家居主要是以現(xiàn)有的房屋設(shè)備為基礎(chǔ)，通過集成網(wǎng)絡(luò)布線、互聯(lián)網(wǎng)通信、安全風險預警、自動控制、傳感器、語音視頻、人體工程等諸多方面的科學技術(shù)，將現(xiàn)代社會生活中家電設(shè)備和物業(yè)系統(tǒng)進行有效集成，以實現(xiàn)高效且現(xiàn)代化的住房設(shè)施建設(shè)和家庭日程事項管理，從而讓家更安全、更方便，既環(huán)保又節(jié)能。由于居民生活水平以及消費能力的提高，空間的珍貴，新需求的增長和信息技術(shù)的發(fā)展會引起社會的巨大變化，越來越多的人開始偏愛智能家居。

2016年中國家居行業(yè)市場研究報告網(wǎng)（CNBC）發(fā)布2019年中國國內(nèi)智能家居行業(yè)發(fā)展市場分析現(xiàn)狀研究及未來發(fā)展趨勢研究分析報告數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，這一行業(yè)在中國雖然剛剛起步，但是發(fā)展的速度是非常快的。

本文在一定程度上彌補了有關(guān)智能家居企業(yè)的營銷方面在消費者購物意愿中產(chǎn)生的影響方面所存在的缺陷。基于對智能家居相關(guān)文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，相關(guān)研究大多數(shù)是從智能家居的功能性角度出發(fā)尋找解決途徑，較少從消費者的視角出發(fā)進行研究和分析。本研究將社會支持和消費者需求與智能家居理論相結(jié)合，基于現(xiàn)有的智能家居存在的問題提出解決方法與對策。從消費者的視角出發(fā)并結(jié)合實際對智能家居的銷售問題進行了研究，可以充實有關(guān)智能家居營銷方面的文獻。

2 背景分析

本研究在全面回顧相關(guān)文獻的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了以影響企業(yè)營銷的因素為自變量，以影響消費者購買意愿的因素為變量，以心理距離為中介變量的“刺激性反應”模型。其中，影響企業(yè)營銷的因素有三個：產(chǎn)品因素、服務(wù)因素和體驗因素。心理距離因子由兩個維度構(gòu)成：情感感受和興趣感知。從文獻回顧的過程中可以發(fā)現(xiàn)，每個變量都有其內(nèi)在的聯(lián)系和邏輯。同時，結(jié)合智能家居產(chǎn)品的特點，比如智能家居產(chǎn)品實時采集和更新消費者生活方式數(shù)據(jù)，以及消費者對自身隱私和安全的考慮，這些都應該體現(xiàn)在公司的營銷上。每個變量維度的具體含義如下。

第一，企業(yè)營銷因素。企業(yè)在營銷過程中控制和影響消費者的各種因素。

第二，產(chǎn)品影響因素。一般來說，影響產(chǎn)品質(zhì)量的傳統(tǒng)因素主要用來描述與其他產(chǎn)品相關(guān)的質(zhì)量。在價格、設(shè)計、性能、包裝、信息呈現(xiàn)等一系列與產(chǎn)品推廣和功能相關(guān)的因素中，智能家居產(chǎn)品由于其特殊性，在產(chǎn)品要素設(shè)計的過程中可靠性和安全性都得到了提高。

第三，衡量因素。主要是指過程中的經(jīng)驗。除了傳統(tǒng)研究中的購物環(huán)境體驗，比如消費者在一系列類似場景中的體驗，還包括消費者對產(chǎn)品功能的理解，比如消費者對智能家居周邊體驗廳的體驗、現(xiàn)場操作樣品等體驗室裝修綜合體驗活動，如物質(zhì)語境、氛圍、社會語境等，還包括智能家居產(chǎn)品體驗。智能家居產(chǎn)品不同于普通家居產(chǎn)品，其在整個使用過程中始終處于動態(tài)更新的過程中。這里的更新是指數(shù)據(jù)本身帶來的更新和智能家居產(chǎn)品帶來的更新服務(wù)。消費者可以了解你的生活狀態(tài)和你生活中的變化。

第四，服務(wù)因素。這主要是指產(chǎn)品的服務(wù)活動，如產(chǎn)品安裝、調(diào)試、維修等后期服務(wù)，以及對整個產(chǎn)品、服務(wù)和企業(yè)的承諾，以確保他們能夠為實際行動付出代價。

第五，心理距離。這是指以自身為研究中心，以外部營銷環(huán)境為參照點的心理感受。它是人們在這個時間和地點的直接體驗，以及對外部營銷環(huán)境的理解所形成的主觀體驗。依靠邏輯和直覺及時創(chuàng)造心理材料或采取集體行動，實現(xiàn)人的情感和社會利益的全面統(tǒng)一，達到人的心理平衡的能力。

第六，情感感受。它意味著消費者的選擇取決于消費者對情感的渴望，這種情感得到了消費者所渴望的情感、所選擇的產(chǎn)品以及它所帶來的社會價值等社會群體的認可和贊譽。

第七，利益感知。它主要是指可以用來描述產(chǎn)品或服務(wù)的各種功能和價值。功能價值是指產(chǎn)品或品牌具有一定的功能特性，能夠滿足消費者使用功能的目的。人們可以獲得產(chǎn)品的功能價值和社會價值。它主要是指大企業(yè)對某一產(chǎn)品和信息服務(wù)的主觀價值認知，不同于其他企業(yè)產(chǎn)品和信息服務(wù)的客觀內(nèi)在價值。

第八，消費者購買意愿。它是指消費者在做出購買決策時的主觀意愿，即消費者購買智能家居產(chǎn)品的可能性和主觀概率。

3 模型的建立研究

通過對國內(nèi)外專家學者對企業(yè)營銷因素、心理距離、企業(yè)消費者購買意愿等問題的深入分析，得出各領(lǐng)域營銷的特點，以及影響企業(yè)營銷和心理距離的因素。以心理距離為中介變量，對公司營銷影響因素進行了研究。該項目的理論模型如圖1所示。

3.1 財務(wù)分析及其報告的可視化

將后疫情時代下的銷量數(shù)據(jù)可視化為柱狀圖，如圖2所示。

3.2 通過AR時間序列模型對未來企業(yè)預測

3.2.1 數(shù)據(jù)的處理和分析技術(shù)具體實施

數(shù)據(jù)的處理與分析通過層次分析法找出影響智能家居發(fā)展的因素并對其進行各級指標分類。由于已知網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)指標中的每個指標的單位不同，并且一些指標的值十分龐大，為消除變量間的量綱差異，進而進行標準化處理。

3.2.2 AR時間序列模型具體實施

針對本項目構(gòu)造ARIMA模型，為確定時間序列是ABMA序列進行模型的識別與定階，判斷是AR（p）， MA（q）， ARMA（p，q）模型的類別，并估計階數(shù)p，q。定階模型后，對模型參數(shù)進行估計。完成參數(shù)估計后，進行檢驗，檢驗t、 ε是否確定為白噪聲序列。

從而可得到未來一段時間內(nèi)的智能家居預估走勢。

3.2.3 卡方檢驗法具體實施思路

x2值代表了觀測值與理論值之間的相對性和偏差。計算該偏離度的一個根本思路是以下內(nèi)容。

（1）殘差假定。首先可以將其設(shè)計為a分別代表某一種預測類別的宏觀預測和期望觀察偏差頻數(shù)，e分別代表基于a和h0計算方法得出的期望預測值和期望觀察頻數(shù)，a與a和e之間的預測偏差函數(shù)叫作預測殘差。

（2）顯然，殘差可以用來表示某一個類別的觀測值和其他理論觀測值的偏移程度，但如果把這個殘差簡單地加以來表示各個類別的觀測頻數(shù)和其期望值之間的差異，則存在一定的不足之處。因為這兩條殘差都是有正或者無負，相互乘積后會彼此得到抵消，總和仍然是0，為此可以在殘差得到平方后進行求和。

（3）殘差的預測大小同時也是一個具有相對性的預測概念，相對于實際預測中的期望期求頻數(shù)大約為10時，預測中的期望期求頻數(shù)大約為20的預測殘差非常大，但是相對于實際預測中的期望期求頻數(shù)大約為1000時20的預測殘差就很小。鑒于此，把兩個殘差中的平方部分去掉，用余部分進行乘積后求和，以便于估算并得出所需要觀測到的頻數(shù)和實際預期觀測頻數(shù)之間的細微差異。

經(jīng)過上述幾個步驟和計算操作之后，就可以得到常用的皮亞森χ2統(tǒng)計和測量，由于它最初估計是由來自英國的著名統(tǒng)計學家卡爾·皮亞森在1900年首次通過發(fā)明和研究提出的，因此也有人將其稱為皮亞森χ2，其有關(guān)統(tǒng)計和測量的基本計算公式如下：

文中，Ai是低于i-平均水平的長期預測頻數(shù)以及固定觀察概率的頻數(shù)，Ei是低于i-平均水平的短期預測的頻數(shù)和固定期望觀察到的頻數(shù)，n是總觀察頻數(shù)，Pi是高于i-平均水平的長期預測的觀察頻率和固定期望的觀察頻率。i是水平單位期望速度頻數(shù)，Ei和n等于總期望頻數(shù)i=n×ii是水平單位期望頻度概率函數(shù)Pi，k為水平單位貝爾格林函數(shù)。

3.3 實銷預測結(jié)果

筆者根據(jù)時間序列模型所預測的實銷結(jié)果如圖3所示。

4 結(jié)論及分析

4.1 后疫情時代下智能家居的建議及干預政策

一是輔助醫(yī)療生活技術(shù)，例如健康狀態(tài)監(jiān)控傳感器和健身追溯儀，以及可與醫(yī)學護理人員和醫(yī)療機構(gòu)的專業(yè)人士進行視頻交流的智能顯示器;二是通過手機語音監(jiān)視器來幫助使用者避免任何觸摸到物體，比如智能照明燈具;三是可以是一種能夠讓人們保持一定距離的解決辦法，例如手機上的視頻和門鈴;四是能夠通過不斷采取一些新的預防措施來有效控制當前的病毒疫情及未來防止病毒傳播的防護裝置，例如使用空氣系統(tǒng)中的空氣凈化器;五是能夠支撐聚合式功能和在多種領(lǐng)域服務(wù)于各類應用的高級科學家技術(shù)，比如 AI 和智能音箱;六是消費者還有“零接觸”的自安裝解決方案的興趣至關(guān)重要。智能家居行業(yè)市場的供應商和服務(wù)提供者需要更多地專注于設(shè)備的安裝流程，而實現(xiàn)“即插即用”型的解決方案。與此同時，伴隨著保持人際社會距離的趨勢，它們將必然地不得不針對其他嚴重依靠專業(yè)化安裝服務(wù)（如智能恒溫器和智能化門鎖）的問題進行重新設(shè)計和規(guī)劃的市場戰(zhàn)略。

4.2 結(jié)論與分析

此次疫情所產(chǎn)生的另一個重大影響因素是，它將進一步加速現(xiàn)代社會中人們在如何改善自己的居家環(huán)境和健康等方面的積極性，與其他傳統(tǒng)的解決方案相比，更智能化的解決方案將繼續(xù)受到人們的青睞。也就是說，在家中等候的時間越長，越是需要注意如何保持自己的房間清潔，因此未來幾年，人們必須在一些可能發(fā)生的情況下來改善自己所居住的環(huán)境。掃地機器人、空氣凈化器及其他很多具備相關(guān)的家庭清洗功能的產(chǎn)品都會點燃消費者的興趣。如今，這些解決方案的優(yōu)點和好處已經(jīng)變得更加明顯;對這一行業(yè)領(lǐng)域的市場參與者而言，關(guān)鍵是他們能夠為其提供一種價格合理并且具備商務(wù)靈活性、支持分期付款等多種交易方式的解決辦法，從而使其在所有的非必要交易支出均可以受到約束或限制。

參考文獻：

[1]侯晶.訂單農(nóng)業(yè)的契約關(guān)系研究：基于行為經(jīng)濟學視角[M].北京：社會科學文獻出版社，2020.

[2]鄒玉瑩.基于機器學習的票據(jù)轉(zhuǎn)貼現(xiàn)利率預測研究[D].南昌：江西財經(jīng)大學，2020.

[3]朱麗云 .基于Logistic模型的商業(yè)銀行信用風險分析[J].品牌研究，2019，（19）：17-18.

[4]GUOSHUN MA， CHONGHUI MA. Evolutionary game analysis of campus credit strategy selection under incomplete information conditions[J]. Journal of world economic research，2020，9（1）.

[5]趙嬌羽.商業(yè)銀行信貸投放策略與風險防控措施[J].現(xiàn)代企業(yè)，2020（1）：100-101.

[作者簡介]折遠菲（1999—），女，漢族，就讀于內(nèi)蒙古大學，本科，工商管理專業(yè)。