基于決策樹算法的卷煙零售終端價值評估研究

摘要：文章結合E市卷煙零售終端發展情況，依次確立經營能力（規模）、位置匹配性、局部可達性、全局可達性和經營業態五個零售終端價值評價指標，利用決策樹算法建立動態評價模型，對E市零售終端的當前價值和潛在價值進行識別與等級評定，并引入資源投放作為決策變量，預測投放效果，為E市卷煙零售終端管理決策提供支持。

關鍵詞：卷煙零售終端；價值評估；決策樹

中圖分類號：F274文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）36-0105-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.36.027

1引言

隨著新零售終端的加入、現有零售終端的退出，以及零售終端自身規模、經營環境、業態等的變化，各零售終端的價值也隨之改變，需要建立科學的價值動態評估模型。文章利用構建的評價指標對E市卷煙零售終端的當前價值和潛在價值進行計算，確定所屬類型，通過不斷調整給予不同零售終端合理的資源投放，達到零售終端整體優化的目的。

2決策樹算法應用介紹

卷煙零售終端系統積累了大量的歷史銷售數據，其銷售狀況受到人口流動、政策調控、城市規劃等的影響，一般可通過數據挖掘方法將銷售數據中的潛在規律挖掘出來，應用于煙草公司對其零售終端系統的管理中。當前E市煙草公司零售終端系統管理中亟待解決的兩個主要問題是合理確定零售終端評級和識別異常零售終端。

決策樹分析是研究數據分類的一種數據挖掘方法，可將數據在沒有“先驗”知識的情況下進行科學分類。因此，可以根據歷史數據將零售終端的多個適配性指標作為其屬性，研究各屬性和零售終端銷售額/量之間的關系，從而獲得合理的分類標準，為零售終端評級提供依據。同時還可對新加入的零售終端進行初步評估，為零售終端系統調整提供決策參考。基于這些優點，文章在對E市煙草公司零售終端進行價值評估時采用決策樹算法。

3基于ID3算法的零售終端價值分析

3.1零售終端價值的影響因素分析

ID3算法運行時間短，算法描述簡單，構造的決策樹平均深度小，分類速度快，適用于數據量大、屬性較少的情況。基于當前收集到的E市煙草公司零售終端數據，采用ID3算法對其零售終端價值進行評價，選擇的指標包括局部可達性、全局可達性和位置匹配性三個終端空間適配性指標，以及經營能力（規模）、經營業態兩個表征其狀態的指標，對五個指標進行離散化處理（見表1）。

“經營能力（規模）”對零售終端的影響最顯著。規模較大的零售終端通常所售商品品類更齊全，更容易成為消費者購物的首選渠道，吸引消費者的能力更強，在局部終端分布密度較高的情況下，規模大小成為影響終端業績的最重要因素。

“位置匹配性”對零售終端的影響排在第二位。這個指標一方面能夠反映出零售終端覆蓋市場容量的大小，另一方面終端局部分布密度過高會導致匹配性降低。當前E市卷煙零售終端的空間分布過于密集的問題已經影響到零售終端業績的表現，匹配性對于零售終端購進額影響顯著。

“局部可達性”對零售終端的影響排在第三位。這個指標的影響與卷煙消費強調便利性的行為特征一致，結合卷煙消費的場景，購買通常發生在空閑時間，就近步行購買成為主要方式。

“全局可達性”對零售終端的影響排在第四位。雖然交通便利性、多種業態組合優勢對零售終端存在一定的影響，但在卷煙消費的就近、便利場景需求下，其影響相對較弱。

“經營業態”對零售終端的影響最弱。一方面是由于在E市卷煙零售終端中便利店業態類型占比達到89%，使得該指標的影響不明顯；另一方面是由于卷煙消費者行為特點，超市、商場等業態并不具備相比便利店業態類型的顯著規模、信譽等方面的優勢。在E市卷煙零售終端存續分析上，有47.3%的超市業態終端無法實現五年存續，這也從另一個角度說明卷煙零售終端的業態屬性影響并未得以顯現。

3.2零售終端價值的分析結果

選擇E市城區存續達到五年及以上、地址信息完整的2523個零售終端作為訓練樣本，訓練模型得到合理的指標體系，將各零售終端的購進金額2022年增長率作為結果變量并處理成離散值，以五年及以上存續零售終端2022年增長率均值10.56%為離散化基準，高于10.56%則為潛在價值高，取值1；低于10.56%為潛在價值低，取值2。利用2019年新加入并存續達到四年、信息完整的840個零售終端作為測試樣本，11.38%（843個終端2022年增長率均值）為結果變量增長率的劃分基準。樣本訓練匯總見表3。

選擇存續時間五年及以上的零售終端作為訓練樣本點，主要是考慮到零售終端的培育需要時間，E市煙草公司渠道管理的政策實施效果也能在這些節點屬性上得到更充分的體現，能夠更好地挖掘哪些零售終端屬性具備重要價值。同時，卷煙銷售一般是零售終端銷售的其中一類商品，選擇存續時間長的終端能夠有效去除經營方面與卷煙銷售無關的因素影響。

由于樣本數據集合數據量比較大，文章將不采用K次交叉驗證的方法，而是根據實際情況分設訓練樣本集合和測試樣本集合，樣本集合中潛在價值“高”和“低”的終端分布情況如表4和表5所示，可以看出訓練樣本和測試樣本分布特性和總樣本保持一致。

在基于ID3算法的分析模型中，輸入零售終端的屬性值，可以對其潛在價值進行計算并分類，分為一般價值終端和較高價值終端，結合依據購進額和毛利率給出的現有價值評估，則可進一步將零售終端劃分為現代功能提升店、全功能示范店、基礎功能店和標準功能店，為E市煙草公司零售終端管理提供決策支持。表6為根據2022年數據進行零售終端價值分析的部分結果。

4基于CART算法的零售終端價值趨勢預測

ID3算法無法處理連續型變量，應用僅局限于對屬性分類。在完成零售終端價值分析的基礎上，文章進一步采用CART算法，探索E市煙草公司資源投入、促銷策略等對其新增零售終端銷售情況的影響，模型的變量取值見表7。

模型以2022年的數據為分析基礎，其中5493個零售終端信息完整，隨機選擇其中2500個終端作為學習樣本，1000個作為測試樣本。購進金額設置單位為萬元，然后保留兩位小數來簡化計算。

由于無法實際追蹤、計算2018—2022年單個零售終端具體的資源投入量，同時為與E市煙草公司當前的渠道策略保持一致，模型以優質現代終端、標準現代終端、普通終端、直營終端代表資源投入的四個等級。根據前述ID3算法的結論，經營業態、全局可達性對零售終端購進額的影響較小，針對購進額的預測模型中僅保留局部可達性、位置匹配性、經營能力（規模）。

基于CART算法的結果，輸入測試樣本達到的預測準確度為87%，說明模型有較好的適用性。其中資源投放對購進額的影響最顯著，說明E市煙草公司當前的渠道策略收效明顯，但現代終端的劃分標準和終端購進額相對于該分析結果也存在一定影響，建議公司對渠道資源投放進行跟蹤記錄，后期可以對資源投放的量化方式進行修正。終端經營能力（規模）、位置匹配性、局部可達性對購進額的影響顯著，其影響程度排序和前述ID3算法模型分析結果一致。以上CART算法模型采用的是2022年數據進行的訓練和測試，經訓練得到的模型可用于對未來年份的運算，為后續零售終端資源投入提供決策支持。

5結語

文章結合E市卷煙零售終端發展情況，引入局部可達性、全局可達性和位置匹配性三個指標，結合經營能力（規模）、經營業態，構建零售終端價值評價指標，對E市零售終端的現有價值和潛在價值進行識別與等級評定，對新加盟點當前能力和未來發展水平進行預測評估，為公司零售終端優化提供決策支持。

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［基金項目］湖北省煙草公司鄂州市公司2023年度科技創新項目“卷煙零售終端資源的適配性及優化研究：模型與應用”（項目編號：2023EZ4CGJCYX2B001）。

［作者簡介］江明珠（1991—），女，湖北鄂州人，碩士研究生，中級會計師，研究方向：財務審計、工商管理；徐立偉（1987—），男，湖北黃石人，本科，卷煙營銷中心主任，研究方向：卷煙營銷、營銷轉型、營銷信息化。