大型商超白酒產品促銷效能評價方法研究

李明宇

（遼寧工業大學 經濟管理學院，遼寧 錦州 121001）

大型商超白酒產品銷售強烈依賴于促銷手段，企業的實踐經驗表明“無促銷不銷售”。然而，從營銷管理理論的視角，如何理解促銷動態效應，如何設立促銷效能評價指標，如何分析促銷效能影響因素與評價指標之間的關聯性等，相關研究并不充分。

從國外來看，JONES S C等[1]以24家瓶裝烈酒銷售點作為分析樣本，研究發現，大型商超瓶裝烈性酒促銷活動最多，且多數以價格促銷為主。ELBERG A等[2]通過改變酒類產品促銷深度來分析大型商超10家門店的產品促銷動態效應，發現消費者在享受了30%的折扣而不是10%的折扣后，購買可能性增加了22.4%。也有學者認為，生產企業和大型商超應使當前的促銷活動與過去的促銷活動保持一致，確保促銷效果的持續性[3]。JOHNSTON R等[4]根據促銷方式、產品種類、包裝規格、價格等因素對大型商超酒類產品促銷效果進行評估，發現連鎖超市的市場主導地位可使商超和酒企在酒類營銷中實現規模經濟。BHATNAGAR P等[5]比較了實體超市和網上超市之間酒類產品促銷數據，發現網上超市和實體超市之間存在良好的相關性。與國外相比，我國大型商超白酒產品促銷效果充滿不確定性且經常達不到預期[6]，關于大型商超白酒產品促銷管理問題的研究，目前理論研究滯后于實踐，學者們僅從營銷策略[7-8]、影響因素與理論分析框架[6，9]、算法應用[10-11]等方面實施了探討。

文獻研究表明，促銷是提升酒類產品銷售業績的最有效手段，但促銷產生的效果卻呈現多樣性和復雜性，且與促銷目標、促銷產品、促銷方式、促銷時機、促銷地點息息相關。為深入分析不同的影響因素的作用，學者們往往圍繞促銷貢獻實施研究[12]，抑或是聚焦促銷效率開展探討[13-14]。其實在營銷實踐中，促銷貢獻和促銷效率是并重的，例如有的產品促銷增長額度雖低，但增長率高，即促銷效率高；有的產品促銷增長率雖低，但增長額度高，即促銷貢獻高。換句話說，促銷管理不僅要強調促銷的絕對貢獻，而且要重視促銷的相對效率。

本文研究大型商超白酒產品的促銷效能評價問題。這是一個多因素、多指標評價問題，通常的評價方法繞不開權重以及權重賦值問題，尤其是精確的權重賦值是方法應用的難點。本文的創新點在于促銷貢獻和促銷效率兩個指標的數量化方法，工作內容包括以產品種類和促銷方式的組合為決策分析對象，采用偏序集決策方法對大型商超白酒產品兩年的銷售額原始統計數據進行概括，用秩均值描述不同組合在各門店的促銷貢獻和促銷效率響應，進而采用統計推斷方法分析評價產品特征因素對促銷貢獻和促銷效率的影響。

本文引入的促銷效能兩個指標及其數量化方法，規避了多指標評價權重難以精確賦值問題，揭示了銷售業績提升策略的著力點，有助于白酒企業對大型商超渠道營銷管理理論研究，可為企業績效評價與營銷管理優化提供借鑒。

1 基本概念

1.1 促銷方式

基于對白酒企業在大型商超渠道的銷售實踐的觀察，促銷活動日益常態化和白熱化，所采用的促銷方法與活動形式各具特色，具有多樣性。概括地講，由促銷方法與活動形式表征的促銷方式大概有五種類型：本文的討論參考了李飛等[15-18]學者針對單一品牌、單一案例實證研究的成果。關于促銷方式的界定，引用本文數據源同源的某大型連鎖超市的銷售日志，見表1。

表1 促銷方式的編碼與術語Table 1 Coding and terminology of promotion methods

由表1可知，從讓利幅度看，A類促銷（極限讓利促銷）明顯大于其他三類促銷，B類促銷（特別促銷）次之，但與C類促銷（傳統節日促銷）比較相近，其均大于D類促銷（一般促銷）。

1.2 促銷效能

關于促銷問題的討論和研究，核心是促銷方法與活動形式的有效性。然而，國內外的研究文獻并沒有完全聚焦于此。對國外相關文獻的梳理可知，僅有少數研究者關注了產品促銷動態效應這個主題，同促銷方式的有效性問題是等價的；相關研究表明，促銷動態效應無定向、消費者的促銷響應具有漂移性，存在消費者的促銷敏感性、消費習慣與企業促銷活動強度之間的博弈[19-20]。

基于大型商超白酒銷售業績影響因素理論模型[6]，促銷的正向動態效應機理是：今天提供有吸引力的促銷活動，可以在更大程度上成為明天搜索交易的契機，且促銷深度與持續時間正相關。然而，當消費者表現出更高的促銷敏感度時，由于各競爭企業促銷強度的增加，所有品牌產品的促銷有效性降低。從顧客的需求投射到產品的契合需求，是一個心理和行為連續變化的過程，即顧客基于實際需求，圍繞產品種類與促銷方式的組合尋找最優契合點，這個心理和行為的過程具有流動性和差異性，不同促銷方式的有效性存在某種程度的時間依賴性。因此，促銷的有效性需要從促銷方式的銷售業績貢獻和活動效率兩個維度分析和評價，統稱為促銷效能。

本文明確地提出了描述促銷效能的促銷貢獻與促銷效率兩個指標的數量化定義：

促銷貢獻=促銷日均銷售額-無促銷日均銷售額

促銷效率=促銷日均銷售額/無促銷日均銷售額

然而，這里指標的數量化定義沒有和相關影響因素建立直接的聯系，并且量化數據是時序形態的，需要有效的概括方法來滿足績效評價的需求。

2 基于Hasse圖的產品分層

2.1 偏序集決策方法

限于篇幅，本文簡要地介紹偏序集決策中Hasse圖應用的相關基礎知識[21-25]，作為基于銷售額數據的促銷效能分析工具。

對有m個n方案個指標的評價問題，評價矩陣記為

式中：m表示方案個數，n表示指標個數，xij表示第j個指標在第i個方案下的取值。設

式中：I為上三角矩陣

在矩陣D中，記di=（di1，di2，…，din）表示第i行向量，dj=（dj1，dj2，…，djn）表示第j行向量。對于?k=1，2，…，n，若dik≥djk，則di≥dj。容易證明關系≥是矩陣D行向量之間的偏序關系。

進而，定義D行向量之間的比較關系矩陣

式中：若di≥dj，則rij=1；若di＜dj或者di與dj不可比，記rij=0。顯然，矩陣R是一個有向可達矩陣。

令

為矩陣R上的Hasse矩陣，其中E為單位矩陣，*為布爾運算。

進而繪制Hasse圖，直觀地表達各方案之間偏序關系的分層結構。在此基礎上，按文獻[21]定義的秩均值hav（x）的計算方法對方案進行近似的線性拓展排名。

應用中，按下列步驟完成計算和評價：

獲取權重排序，依權重從大到小順序從左到右排列評價數據；

建立“方案×指標”的m×n型原始評價矩陣X；

對X逐行求累積和，轉化為行偏序結構的矩陣D，并轉化為比較關系矩陣R；

求R的Hasse矩陣，繪制Hasse圖；

基于Hasse矩陣計算方案x的秩均值；

根據秩均值hav（x）對m個方案的促銷貢獻和促銷效率進行評價，秩均值反映促銷效能。

2.2 白酒產品Hasse圖分析

2.2.1 白酒產品促銷描述性分析

本文實證分析基于FX白酒產品在某大型連鎖超市23家門店2016年1月1日-2017年12月31日的銷售額日志數據。41款白酒產品中有36款參加了促銷活動，5款產品（高端標志性產品或非主流過渡性產品）從未參加促銷活動。在年度銷售周期內，不同促銷方式、不同時段的促銷活動中，參加活動的產品種類存在交叉。年度銷售周期內同一促銷方式的銷售額是各次活動的匯總。不同促銷方式中所使用的白酒產品種類信息見表2。

表2 不同促銷方式的白酒產品種類信息Table 2 Baijiu product category information of different promotion methods

FX酒業在某大型連鎖超市23家門店不同促銷方式的白酒產品銷售額Pareto圖見圖1。

圖1 不同促銷方式白酒產品銷售額Pareto圖Fig.1 Pareto chart of Baijiu sales by different promotion methods

由圖1可知，A、B、C、D四類促銷方式的銷售額占總銷售額的75%以上，其中C類和A類促銷占據了全部銷售額的半壁江山，表明FX白酒的大型商超銷售業績嚴重依賴于促銷活動。

在各類促銷方式中，促銷產品的包裝、價格等產品特征因素和促銷時間均有所不同。特別是在時間上，A類促銷時間最短，而D類促銷時間最長。比較促銷效能需將不同促銷方式換算成統一的時間單位。由于原始觀測數據冗繁，且涉及企業商業秘密，文中不宜直接展示。因此，本文僅給出41款FX白酒不同促銷方式的日均銷售額數據（單位：元），見圖2。

由圖2可知，A類促銷中，日均銷售額表現最好的3款產品依次為A-H02（52度FX天釀）、A-H07（52度FX仙醇藏品）和A-T03（50度FX金漿4L），這三款產品均為低檔酒；A-P08（45度FX仙醇）表現最差，日均銷售額僅為1 190元。

B類促銷中，日均銷售額表現最好的3款產品依次為B-T01（52度FX金漿5L）、B-T03（50度FX金漿4L）和B-T05（56度FX金漿4L），這三款產品均為低檔酒和桶酒；表現最差的3款產品依次為B-P11（42度FX王酒）、B-T14（50度FX仙醇2L）和B-H13（42度FX仙醇八年陳），這三款產品也均為低檔酒。

C類促銷中，盒酒表現較為突出。C類促銷和A類促銷類似，也出現了H02（52度FX天釀）的日均銷售額遠高于其他品種的特點。日均銷售額表現最好的3款產品依次為C-H02（52度FX天釀）、C-H28（52度FX天釀窖齡20年）和C-H09（52度FX仙醇珍品），均為盒酒；表現最差的3款產品依次為C-P19（42度FX天釀一杯香）、C-H18（56度FX天釀六年陳）和C-P11（42度FX王酒），包括兩款瓶酒。

D類促銷中，桶酒表現較為突出。日均銷售額表現最好的3款產品依次為D-T05（56度FX金漿4L）、D-T03（50度FX金漿4L）和D-H02（52度FX天釀）；表現最差的3款產品依次為D-P19（42度FX天釀一杯香）和D-H30（52度FX瓊漿匠心傳奇）和D-H27（52度FX天釀夢圓）。

E類無促銷中，桶酒表現較為突出。日均銷售額表現最好的3款產品依次為E-T03（50度FX金漿4L）、E-H28（52度FX天釀窖齡20年）和E-T05（56度FX金漿4L），日均銷售額最高的E-T03才達到604元；表現最差的3款產品依次為E-T38（52度FX瓊漿5L）、E-P19（42度FX天釀一杯香）和E-H34（52度FX天釀榮耀禮盒）。

2.2.2 白酒產品Hasse圖分層

本文研究基于作者的營銷管理實踐。為分析門店、產品特征因素對促銷效能的影響，以產品種類和促銷方式的123種組合為研究對象（采用x-y的編碼形式，如B-T01，其中B表示B類促銷方式，T01表示白酒產品代碼），以2016-2017年各門店銷售額排序作為權重排序，對不同促銷方式的白酒產品在23家門店的銷售額進行兩兩比較，建立比較關系矩陣，進而得到Hasse矩陣，由Hasse矩陣繪制研究對象的Hasse圖見圖3。E-H23，E-H39，E-H29。

圖3 不同促銷方式的白酒產品銷售額Hasse圖Fig.3 Hasse diagram of Baijiu sales with different promotion methods

第五層級：A-P08，B-T14，B-T06，B-H13，C-P11，C-P04，C-H20，C-H26，C-H24，C-H25，C-H27，C-H21，C-H18，C-H30，D-T10，D-T06，D-T15，D-P12，D-P04，D-H26，D-H21，D-H07，E-T03，E-T01，E-H33，E-H37。

第六層級：D-H36，C-H22，D-H28，C-H32，E-H28，B-T15，D-H02，B-P12，B-P04，D-T03，B-H02，B-H09，D-T01，C-T10，C-T01，D-H29，C-H16。

第七層級：A-T06，C-H28，A-P04，C-H33，C-H17，B-T03，C-H23，B-T10，B-T01，B-T05，C-H07，C-H29，C-H09，C-H34，C-T03，D-T05，C-P12，C-H31。

第八層級：A-T03，A-T01，A-T05，A-H07，C-H02。

第九層級：A-H02。

由圖3可知，處于頂層的第九層級為A類促銷與H02產品（52度FX天釀）組合，其銷售額貢獻最大，促銷效能最好；層級越高，促銷效能越好，依此類推，促銷效能最差的是處于第一層級的E-T38，即E類無促銷與T38產品（52度FX瓊漿5L）組合。

進一步計算各方案的秩均值，并以促銷方式為分類坐標，依秩均值繪制產品的類分布圖見圖4。

圖4 不同促銷方式的產品秩均值分布Fig.4 Product rank average distribution of different promotion approaches

由圖3可知，123個評價方案（包括82個“A、B、C、D類促銷+產品”組合和41個“E類無促銷+產品”組合）按銷售額高低分為9個層級，表明FX白酒產品的銷售業績因促銷方式不同而有所變化：

第一層級：E-T38。

第二層級：E-H24，E-P19，E-H27，E-H40，E-T14，E-H18，E-H34，E-P08。

第三層級：C-P19，D-T14，D-H20，D-H27，E-T10，E-T15，E-P11，E- P35，E-P41，E-P04，E-H20，E-H16，E-H26，E-H13，E-H25，E-H17，E-H22，E-H21，E-H07，E-H02，E-H30，E-H09。

第四層級：B-P11，D-P11，D-P08，D-P35，D-H16，D-H31，D-H13，D-H24，D-H25，D-P19，D-H17，D-H22，D-H23，D-H18，D-H30，D-H09，E-T05，E-T06，E-P12，E-H31，E-H36，E-H32，

由圖4可知，A類促銷方式下，參與促銷的產品種類僅有一種產品促銷效能過低，其他產品表現相當，貢獻較大。反之，E類無促銷狀態下，絕大多數產品的銷售額貢獻很低。需要強調的是，D類促銷方式下的產品種類表現差異較大，促銷效能偏低的產品種類偏多。

3 產品促銷效能分析

3.1 促銷效能秩均值描述

按產品維度展開促銷效能分析。根據促銷貢獻和促銷效率的指標定義，以82個“A、B、C、D類促銷+產品”組合為評價方案，以23家門店為觀測指標，指標權重順序與各門店銷售額排序一致，應用偏序集決策方法得到各方案的秩均值，從而重構四類促銷方式的促銷貢獻值和促銷效率值矩陣，數據結構見表3。

表3 基于秩均值的促銷貢獻值和促銷效率值矩陣（部分）Table 3 Promotion contribution value and promotion efficiency value matrix based on rank average (section)

產品促銷貢獻和促銷效率兩個指標能夠反映出促銷效能，將這兩個指標分別與促銷時間進行斯皮爾曼相關分析，分析數據見表4。

表4 促銷時間、貢獻、效率之間的相關系數檢驗Table 4 Correlation coefficient test among promotion days，contribution and efficiency

由表4可知，促銷時間和促銷貢獻、促銷效率的斯皮爾曼相關系數沒有統計顯著性，促銷時間或者說促銷持續時間對未來消費者購買決策影響是復雜的，可能與當地的市場成熟度、消費環境、商超物理環境、文化習俗、顧客屬性、購買能力等因素有關。

以門店為單位，分別對23家門店的促銷持續時間與促銷貢獻的斯皮爾曼相關系數分析發現，HC01店（0.221*）、SY07店（0.328*）和DL01店（0.241*）3家門店的促銷持續時間與促銷貢獻均顯著正相關（P＜0.01）；SY05店（-0.232*）、SY02店（-0.232*）、SY04店（-0.235*）和HLD01店（-0.233*）4家門店的促銷持續時間與促銷貢獻均顯著負相關（P＜0.01）；其他剩余16家門店的促銷持續時間與促銷貢獻均無顯著相關（P＞0.05）。根據商超營銷實踐可知，促銷持續時間與促銷貢獻正相關的門店正是促銷貢獻較差、市場成熟度較低的3家門店；而促銷持續時間與促銷貢獻負相關門店，正是促銷貢獻居于領先、市場成熟度較高的門店。結合表4的分析，說明大型商超白酒產品促銷動態效應的方向具有不明確性，開展促銷活動應該是一店一策的。

另外，產品促銷貢獻和促銷效率之間呈高度統計顯著（P＜0.01），意味著產品特征因素對促銷貢獻和促銷效率的影響是交互關聯的。產品促銷貢獻和促銷效率的簡單相關系數表明，二者有一定的正相關性；進一步觀察散點圖（略）發現，數據分布并不均勻，呈現兩端密集中間稀疏的特點，表明促銷效能在高、低兩端促銷貢獻與促銷效率并不完全一致，即在兩端促銷效率的變化遠大于促銷貢獻。

3.2 促銷貢獻的統計推斷

本文按表3的價格、包裝、釀造方法、酒精度4個產品特征的顯著性進行統計推斷。限于篇幅，僅給出各個特征因素對產品促銷貢獻的克魯斯卡爾-沃利斯檢驗結果，見表5。

表5 包裝對促銷貢獻影響的顯著性檢驗Table 5 Significance test of the influence of packaging on promotion contribution

由表5可知，在0.05的顯著性水平上，包裝的顯著性概率為0.043，表明包裝對產品促銷貢獻是有統計顯著性的（P＜0.05），即包裝因素影響消費者的購買意愿。其中秩均值高的促銷貢獻更高，如壇酒和桶酒；反之，秩均值低的促銷貢獻一般，如雙盒酒和瓶酒。綜合分析，盒酒（壇酒、單盒酒、雙盒酒）、桶酒為大型商超白酒銷售業績的關鍵影響因素。

關于不同釀造方法對白酒產品促銷貢獻的克魯斯卡爾-沃利斯檢驗，曼-惠特尼U值為546.50，檢驗的顯著性概率0.945＞0.05，表明不同釀造方法對產品促銷貢獻沒有統計顯著性。

由表6可知，酒精度的顯著性概率為0.002，表明酒精度對產品促銷貢獻是有高度統計顯著性的（P＜0.01）。其中，高度酒的促銷貢獻高于低度酒的促銷貢獻，即高度酒比低度酒更契合顧客需求投射。因此，高度酒為大型商超白酒銷售業績的關鍵影響因素。

表6 酒精度對促銷貢獻影響的顯著性檢驗Table 6 Significance test of the influence of alcohol content on promotion contribution

FX酒業應強化低度酒的產品結構升級，但在低度酒新品上市之前，促銷活動中須降低低度酒的使用頻率。

由表7可知，價格檔次對產品促銷有一定貢獻（P＞0.05），這個統計結論符合銷售實際。秩均值高促銷貢獻好，秩均值低促銷貢獻差，因此，低檔和高檔為大型商超白酒銷售業績的關鍵影響因素。對FX酒業經營管理的啟示是，應對中檔酒產品結構進行升級，但在新品中檔酒上市之前，應合理減少中檔酒的促銷種類。

表7 價格對促銷貢獻影響的顯著性檢驗Table 7 Significance test of the influence of price on promotion contribution

3.3 促銷效率的統計推斷

產品促銷效率反映了產品的市場倍增能力，一定程度上能夠探測市場容量。以產品特征因素包裝、釀造方法、酒精度、價格為分類變量，總促銷效率為目標變量，由克魯斯卡爾-沃利斯檢驗得到表8。

表8 產品特征因素對促銷效率影響的顯著性檢驗Table 8 Significance test of the influence of product characteristic factors on promotion efficiency

由表8可知，在0.05的顯著性水平上，僅酒精度有統計顯著性；從秩均值來看，消費者更青睞高度酒，促銷效率明顯高于低度酒。很顯然，各個特征因素對促銷貢獻和促銷效率的影響是不同的，對產品促銷貢獻有統計影響的包裝、價格，對產品促銷效率卻不存在同樣的影響。而酒精度對于產品促銷貢獻和促銷效率均有顯著的影響，這一點印證了中國白酒產品早已超脫單純的食用功能，并與中國的表譽文化、交際需求、歷史積淀、詩酒文化、地域習俗、民族風情等酒用動因深度融合[26]，值得白酒企業在營銷管理中思考。

4 結論

本文創新提出描述促銷效能的促銷貢獻與促銷效率兩個指標的數量化定義，首次將偏序集決策方法引入大型商超白酒產品促銷效能研究中。基于2.2節和第3章的分析，歸納概括如下結論：

①大型商超白酒產品促銷效能與讓利幅度正相關。四類促銷方式的促銷效能排序為

A類促銷≥B類促銷≈C類促銷≥D類促銷

②基于表4，大型商超白酒產品促銷動態效應的方向具有不明確性。對實踐的啟示，有效的促銷活動當為一店一策，結合門店所在區域的市場成熟度、客單價、時節影響以及文化習俗，有針對性地制定促銷策略，合理增加或減少促銷活動，以提升促銷效能。

③產品特征因素對促銷效能有統計顯著性，但具體特征因素在促銷貢獻和促銷效率兩個指標的表現不盡相同。

包裝、酒精度、價格對促銷貢獻有顯著影響，其中僅酒精度對促銷效率有顯著影響。包裝因素中，雙盒包裝的產品促銷貢獻不理想；酒精度因素中，高度酒對促銷效能的影響最大，結合商超營銷實踐，高度酒比低度酒更契合消費者的需求投射；價格因素中，低檔和高檔的促銷貢獻相當，高于中檔。

在本文數據集背景下，上述產品特征因素是大型商超白酒銷售業績的關鍵影響因素，本文數據分析的結論對提升大型商超白酒產品促銷效能具有一定的參考價值，有助于優化促銷實踐，有助于調整產品結構與品質，有助于推動白酒企業“雙碳”目標的實現。