卷煙評價指標與消費者需求的關聯(lián)度研究

楊 蕾，馮洪濤，余 耀，夏體淵，楊乾栩，張 濤，何雪峰

(1.云南中煙工業(yè)有限責任公司 技術中心，云南 昆明 650231；2.昆明學院 農(nóng)學與生命科學學院，云南 昆明 650214)

1 前言

為了更好地了解卷煙消費需求，進一步了解卷煙消費者對卷煙產(chǎn)品的各類需求，文章對傳統(tǒng)卷煙的口味、包裝、價格、概念、產(chǎn)品滿意度等內(nèi)容進行收集分析，通過對卷煙消費者在消費需求服務過程的深度診斷，從不同品類、不同場景、不同用途進行標準化的消費需求方式的收集，遴選了13項卷煙評價指標，運用數(shù)學方法探索卷煙消費者需求轉化為產(chǎn)品研發(fā)的系統(tǒng)思路與研發(fā)方向，因其不能直接給出卷煙生產(chǎn)的煙絲類型、口味類型、香氣類型的具體數(shù)值，從而運用定量方法來解析影響卷煙消費者的關鍵指標，確定卷煙具有顯著相關性消費者需求指標的相對權重，論證消費者需求指標體系的合理性，為卷煙銷售與產(chǎn)品研發(fā)提供依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)來源及調(diào)查對象

文章涉及的信息數(shù)據(jù)包括社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)、熱點數(shù)據(jù)、受試省份卷煙銷售數(shù)據(jù)，均采用間接調(diào)研法。社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要從各省份統(tǒng)計局官方網(wǎng)上獲取，熱點數(shù)據(jù)通過互聯(lián)網(wǎng)搜索獲取。

定量調(diào)查主要在昆明、杭州等14個城市開展，調(diào)查對象主要以18～55歲的煙民人群，調(diào)查樣本量共需要收集8000份樣本，各城市樣本量詳見表1。

表1 調(diào)查城市及取樣數(shù)量

3 研究方法

3.1 產(chǎn)品屬性指標與消費體驗產(chǎn)品測試數(shù)據(jù)的關聯(lián)度分析方法

探究卷煙技術指標與消費者需求的關聯(lián)度，一般用相關系數(shù)和回歸分析的方法。Pearson 相關系數(shù)作為簡單相關系數(shù)，是用來度量兩個變量間的線性關系的，相關系數(shù)越大，說明變量間的線性關系越強。文章其計算公式為：

基于消費者需求的產(chǎn)品滿意度測試指標調(diào)查結果，本研究運用數(shù)據(jù)挖掘方法，將產(chǎn)品屬性指標與消費體驗產(chǎn)品測試數(shù)據(jù)進行關聯(lián)度分析。卷煙產(chǎn)品評價，一般包括香煙外觀與外在屬性評價、香煙產(chǎn)品口味評價。香煙外在屬性需求與評價煙盒形式、煙支長度、煙嘴長度、特殊香煙、特殊煙嘴、煙絲情況；香煙產(chǎn)品口味評價：分別從嗅香、口腔、鼻腔、喉嚨、余味5個方面進行評價，并為當前產(chǎn)品整體進行評價。

卷煙產(chǎn)品評價應詳細了解煙民對卷煙產(chǎn)品各方面的偏好。首先詢問消費者對卷煙產(chǎn)品的滿意度評價，其次對消費者的主抽品牌進行口味評價，最后詢問消費者對卷煙包裝的偏好，價格的可接受度，產(chǎn)品的概念認知和評價。

3.2 基于結構方程模型下卷煙消費者需求轉化路徑的管理要素分析方法

使用結構方程建模(SEM)來探索消費者需求(評價指標)間的結構關系和互相影響作用，構建簡易轉換路徑模型，驗證與確定消費者需求關注的信息，并建立消費者需求評價體系。

3.2.1 模型表達式

結構方程模型包括測量方程和結構方程，一般結構方程可用 3 個基本方程表達：

測量模型：

X=Λxξ+δ

(1)

Y=Λyη+ε

(2)

結構模型：

η=Bη+rξ+γ

(3)

式(1)中的X=(x1，…，xq)’代表觀測模型中的外生顯變量，ξ=(ξ1，…，ξn)’

代表外生潛變量，矩陣Λx(q·n)代表顯變量X與潛變量ξ間的因子載荷，是一個q·n維的矩陣，δ=(δ1，…，δ1)’代表X的測量誤差。式(2)中的Y=(y1，…，yq)’代表觀測模型中的內(nèi)生顯變量，η=(η1，…，ηq)’代表內(nèi)生潛變量，矩陣Λy(p·m)代表顯變量Y與潛變量η間的因子載荷，是一個p·m維的矩陣，ε=(ε1，…，εq)’代表Y的測量誤差。式(3)中的Bη代表內(nèi)生潛變量間的結構系數(shù)矩陣，rξ代表內(nèi)生潛變量與外生潛變量的結構系數(shù)矩陣，γ代表結構方程的干擾項。

其中，η和ξ均為潛變量，也被稱作概念或因子，是由多個可以觀測的顯變量測量。內(nèi)生潛變量與外生潛變量的關系由系數(shù)矩陣B、r以及誤差項的線性關系連接。

3.2.2 模型的基本假定

在傳統(tǒng)結構方程中，為簡化模型推導，沒有設定截距項，所以整個模型的表述和估計都不是在原始估測值上進行的，而是需要對數(shù)據(jù)進行中心化，即帶入模型的數(shù)據(jù)都是估測值的均數(shù)離差。同時作為線性模型的估計，還要考慮線性方程的基本假設。基于這些條件，觀測模型(式(1)、式(2))須滿足以下四個條件：

①E(η)=0，E(ξ)=0，E(δ)=0，E(ε)=0；②ε與η、ξ、δ不相關；③δ與η、ξ、ε不相關；④X、Y服從多元正態(tài)分布。

在結構模型(式(3))中，方程左右兩邊都出現(xiàn)了η，在對方程進行轉換時，必定會出現(xiàn)(I-B)-1，其中I為單位矩陣。只有在(I-B)-1存在時，模型才能進行估計，因此，對結構模型來說，也要滿足以下假設：

①E(η)=0，E(ξ)=0，E(γ)=0；②ξ與γ不相關；③(I-B)為非奇異矩陣。

3.2.3 模型估計

與一般的多元回歸模型不同，結構方程里不是通過極小化均方誤差 MSE(即擬合值與真實值偏差的平方和)來取得最優(yōu)解，而是基于協(xié)方差來求解，即極小化樣本協(xié)方差與模型估計協(xié)方差之間的差距。用∑表示觀測變量Y和X的總體協(xié)方差，這是一個真實值，即：

∑=E(YY’)E(YX’)

用∑(θ)來表示其估計值，而這個估計值是自由參數(shù)的函數(shù)。那么，在 SEM 中，為使數(shù)據(jù)的擬合程度最大，就要找到最優(yōu)的參數(shù)θ，使得∑-∑(θ)的值最小。

事實上，∑與∑(θ)均未知，可分別由樣本來估計，即S-∑。其中S為樣本協(xié)差陣，∑是樣本估計的協(xié)差陣。常見的估計方法為最大似然估計，SEM 的目標是求出使F最小的參數(shù)值θ，其中F稱作最小差異函數(shù)。

4 結果與分析

4.1 卷煙評價指標與消費者需求的關聯(lián)度分析

經(jīng)過變量篩選，挑選出10個卷煙評價指標與消費者滿意度之間的相關關系，得到表2：

表2 卷煙評價指標與消費者滿意度之間的Pearson相關系數(shù)結果

從表格里可以看出，所有的卷煙評價指標與消費者滿意度之間都是顯著正相關，相關系數(shù)在0.045～0.322，其中包裝美觀程度與消費者滿意度的相關性最強，達到了 0.322，而容易買到與消費者滿意度的相關性較弱，為0.045。

按照相關系數(shù)大小分類，可以看出：

(1)相關系數(shù)在 0.3～0.4 的卷煙評價指標，有包裝美觀程度、香氣、刺激性。這些指標與消費者滿意度呈現(xiàn)較強的相關性，表明其與消費者需求聯(lián)系緊密。

(2)相關系數(shù)在 0.2～0.3 的卷煙評價指標，有雜氣、諧調(diào)、煙絲光澤、包裝體現(xiàn)的文化內(nèi)涵、包裝材質(zhì)、包裝盒型、余味。這些指標大部分與卷煙品質(zhì)相關，與消費者滿意度呈現(xiàn)出略強的相關性，表明其與消費者需求聯(lián)系較緊密。

(3)相關系數(shù)在 0.2以下的卷煙評價指標有價格、容易買到、第一印象。與消費者滿意度呈現(xiàn)出較低的相關性，表明其與消費者需求存在一定的聯(lián)系。

在多元回歸里，y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε系數(shù)β就代表各個自變量對因變量的影響程度，系數(shù)越大，因變量受這個自變量影響越明顯。在多元線性模型里，x1、x2…xp之間只有不相關，即(X’X)-1存在時，其最小二乘估計(OLS)參數(shù)β才存在。當x1、x2…xp之間高度相關時，即使(X’X)-1存在，計算出的值也會方差很大，估計值不穩(wěn)健，這種現(xiàn)象稱作多重共線性。

要檢測多重共線性，可以通過計算各觀測變量之間的Pearson 相關系數(shù)進行。 當相關系數(shù)值很大時，變量之間相關性特別強，若是把它們都作為自變量進行回歸分析，多重共線性會干擾參數(shù)估計的準確性。所以，Pearson 相關系數(shù)可以作為一個檢驗指標。通過計算，得出以下相關系數(shù)表格，見表3。

表3 卷煙評價指標間相關系數(shù)

從相關系數(shù)結果可看出，13個卷煙評價指標均存在多個指標之間顯著正相關關系，表明各指標之間不存在多元共線性問題。從包裝外觀上來看，包裝盒型以及包裝體現(xiàn)的文化內(nèi)涵對包裝美觀程度相關性最大，達到0.545。包裝美觀程度和包裝材質(zhì)也有著很緊密的聯(lián)系，從卷煙品質(zhì)來看，諧調(diào)和余味存在很高的相關性，達到0.526，余味和雜氣相關性達到0.512，其余指標相關系數(shù)均在0.5以下。

在確定了無多重共線性問題后，對自變量和因變量進行回歸，整個方程的回歸結果里，模型擬合優(yōu)度見表4和表5。

表4 模型擬合優(yōu)度結果

表5 回歸系數(shù)結果(系數(shù)a)

按照卷煙評價指標的分類，可以得到以下關系圖1。

圖1 卷煙技術指標對總體滿意度的影響程度

從卷煙外在因素指標來看：“包裝美觀程度”對消費者的滿意度打分影響程度最大，標準系數(shù)達到了0.119。結合消費者購買習慣分析，消費者在購買卷煙時往往是會在意卷煙包裝的美觀程度，因此包裝美觀程度對于消費者評價具體卷煙評價指標具有很高的作用。 此外，“卷煙香氣”是卷煙內(nèi)在因素中最為重要的指標，標準系數(shù)達到了0.161。

4.2 消費者語言調(diào)研指標體系框架構建

4.2.1 模型初步設定

在確定觀察變量與潛在變量之間的關系后，需要通過模型構建來研究各潛在變量之間的關系。因子(CFA)模型用代表因果關系的箭頭連接起來，就成了結構方程(SEM)模型。

值得注意的是，進行消費者評價指標體系構建的主要目的，在于找到消費者對卷煙需求的具體結構和原因，因此一切指標都將圍繞總體滿意程度來進行，以了解消費者是如何作出卷煙評價的過程。所以，構建出的模型必須結合實際業(yè)務運作情況，貼近真實消費者的思維模式。

潛變量之間的因果關系需以實際的具體指標之間的相關性為依托，同時進行大膽假設。初步構建的模型僅僅只是假設，可能存在錯誤和需要修改的地方。如驗證后的結果顯示初步假設兩個潛變量之間的關聯(lián)性不成立，則需要對模型加以修改以符合驗證結果。

用 Amos 軟件構建出如下消費者評價模型，見圖2。

圖2 消費者評價建模

4.2.2 信度與效度分析

(1)問卷的信度分析。本研究中13個變量的Cronbach's α 值為0.752，表明問卷信度高，具有較強的穩(wěn)定性及內(nèi)部一致性。

(2)結構模型效度分析。

①內(nèi)容效度。本次調(diào)查問卷的設計主要參考了相關文獻中的量表建議，所以，研究問卷是在參考前人研究量表的基礎上所設計而成的，也因此具有相當程度的內(nèi)容效度。

②效標效度。表中的標準化路徑系數(shù)全是顯著的，從標準化路徑系數(shù)可以看出，變量之間的路徑系數(shù)與之前的信度和效度分析關系很緊密，只要信度良好，效度也可以接受，那路徑系數(shù)結果也會很好。

表6 路徑參數(shù)的計算結果

③模型的擬合效果評估。從表6中可以看出，均方根殘差(RMR)為 0.195，擬合優(yōu)度指數(shù)(GFI)為 0.707，調(diào)整的擬合優(yōu)度指數(shù)(AGFI)為 0.614，節(jié)儉擬合優(yōu)度指數(shù)(PGFI)為 0.536，卡方除以自由度為 78.176。RMR 越小越好，擬合較為合適；GFI、AGFI、PNFI 均越接近 1 越好，這里分別為 0.707、0.614和 0.536，雖然沒有達到 0.9 以上，但考慮八千的樣本量，模型的擬合也是在可接受范圍。

表7 模型的擬合效果評估指數(shù)

通過對以上的模型結果進行梳理，把外生顯變量的具體名字和路徑系數(shù)也添加在模型里，畫出以下調(diào)研指標體系結構方程模型圖。

圖3 消費者調(diào)研指標體系結構方程模型

5 結論

(1)能夠直接影響消費者對一款卷煙的總體滿意程度的因素包括卷煙包裝、價格、容易買到、第一印象、口感諧調(diào)以及卷煙香氣六個方面。在這六個方面中，卷煙香氣實際上對總體滿意程度的貢獻最大，其次是價格。

(2)從與“包裝”有關的因素可以看出，包裝材質(zhì)影響程度最高，其次是包裝盒型。

(3)從與“卷煙口感”指標有關的因素可以看出，余味對卷煙口感的影響最大，其次是卷煙的雜氣。

綜上所述，消費者主要關注的卷煙評價指標為品質(zhì)/口感/吸味(余味、刺激性、雜氣、香氣、光澤、諧調(diào))、價格、包裝(包裝材質(zhì)、包裝美觀程度、包裝盒型、包裝體現(xiàn)的文化內(nèi)涵)、第一印象、容易購買程度等。在消費者管理要素上，可以考慮卷煙的主要內(nèi)在屬性(香氣、余味等口感/吸味指標)、外在屬性(包裝材質(zhì)等指標)、表現(xiàn)屬性(價格等指標屬性)、抽象屬性(第一印象等指標)。