营销实验室

市场和竞争的压力，新的技术，媒体，消费趋势给市场营销和调研带来了新的挑战。为了应对这些挑战，我们在如何运用数据分析来推动正确的商业决策方面下了一些工夫，摸索了一些我们认为是行之有效的方法，我们把它命名为“营销实验室”(MARKETING LAB)。

“营销实验室”的应用十分广泛，如决定最佳营销组合，决定最佳预算分配。并且在决定多种媒体间的预算分配，多个品牌间的预算分配，以及调整，精简产品线等方面有着广泛的应用。

“营销实验室”的基本统计原理是运用实验设计和回归方程。运用“营销实验室”，比传统的营销测试更精确，更节约成本。能帮助企业直接针对消费者的需求来开展营销活动，通过把调研数据转化为商业决策依据，作出更好的决定并增加运营中的收益。

营销实验室的应用  

一、决定最佳营销组合 - 在新产品开发中的应用

下面，我们通过一个简单的例子来说明“营销实验室” 在决定最佳营销组合是如何起作用的。

一家名为Y的公司，正打算向消费者推出一类新的手机产品。在将新产品投放国内市场之前，Y公司想测试三个不同的影响消费行为的因素，它们分别为产品价格，产品概念和促销手段。其中每一个因素都包含有一定数量的水平。假设这三个因素以及它们的不同水平如下所示：

如果我们不使用营销实验室的方法，那么通常的方法就是根据乘数原则来决定总的实验（消费者调研）次数，即把各因素的水平数相乘。因而， Y公司想测试3个因素就不得不测试16种可能的组合，因为 4×2×2=16。在下面的这张表中，就列出了这所有的16种组合。

Y公司的新手机各种可能的营销组合 /消费者测试组

这显然是不经济的，很难在实际中被执行

而应用“营销实验室”的设计结果（如下表所示），是根据正交设计表所确定的，其中X表示需要被测试的点。

“营销试验室”分组设计/消费者测试组      

很显然，这是一个更加有效和经济的办法，只需要测试一半的变量组合就可以了。而且，我们能发现其中每一因素的各水平都至少和其它因素的各水平相遇一次。这就显然能把各因素对消费者反应的影响分散开来。通过实际的消费者测试，

“营销试验室” 消费者测试，结果如下：（百分比表示消费者购买率）

通过对上表中所列的营销实验室消费者测试结果做回归，我们可对各试验数据建立如下的方程：

Log [购买率/(1–购买率)] =9.709 – 7.81*(价格)+1.096*(促销)+ 0.613*(概念).

上面的方程可告诉我们如下的一些事实：产品价格对产品的需求量有反向的作用，即产品价格越高需求量越少（所以它的系数为–7.81），并且促销手段对消费者行为的影响要大于概念的影响（因为1.096要比 0.613大）。

但更重要的是，这些系数可使我们通过方程从已有的数据来预测或估计所有16种组合的值

Y公司通过“营销试验室”所建的模型：  

注意：这里所示的百分比并不和经过测试的原始数据完全一致，这是因为这些数据是Y公司通过使用根据原始数据建立的方程所估算的结果。通常当我们将所建立的新方程用来再次估计已测试的组合值时，结果往往会和原始数据有些许的区别。

但重要的是营销人员可通过这种方法得到与实际情况相一致的所有可能种营销组合的消费者购买率，节约成本并能得到精确的结果。

二、决定最佳预算分配 - 在制定营销和商业计划时的应用

“营销实验室”在营销投资资源（媒介，价格，促销，分销，公共关系等）的分配决策中是十分有用的。运用的方式可以是是运用不同营销测试（Test Market）的结果，或是分析以往不同时期不同地区的市场营销开支的数据，声音份额(SOV)，分销点(Distribution)，价格等数据，以及它们和销售和市场份额(SOM)之间的关系和变化模型。

下面，我们再通过一个例子来说明“营销实验室” 在决定最佳预算分配和在制定营销和商业计划时是如何起作用的。

一个名为W的公司经营着营养食品。为了有效地制定新一年的年度计划，该公司想通过去年（2001-2002年）的历史数据来预测明年（2002-2003年）最有效的市场营销投资额，以在有限的市场预算内赢得更大的市场份额（SOM）和利润（PBO）。这里的市场营销投资包括分销点，平均价格，和广告投资。

在去年里W公司累积的营销信息如下所示（他们选取了信息比较完备的12个大城市的数据：

通过运用以上数据和回归，我们可以建立如下的方程：

Log [市场份额 / (1–市场份额)] =

–1.702 + 0.01197*(分销点数) – 0.798*(平均价格) + 0.00014*(广告费用).

要注意的是，由于数据单位的不同，以上方程的系数并不能简单地用来判断各种投资的有效性大小。

既然我们已根据去年的历史数据建立起了方程，我们就能通过引入不同的变量值（包括分销点数，平均价格和广告费用）来表示明年不同的计划，并预测各种情况下的市场份额。

假设W公司计划在2002-03年的市场上确定自己的价格指数为0.8，分销点有92个，广告投资费用为280万。那么该公司在2002年的市场份额将为多少呢？

Log [市场份额 / (1– 市场份额)] = –1.702 + 0.01197*92 – 0.798 *0.8 + 0.00014 * 2,800 = – 0.84716.  所以，市场份额 = e ^{- 0.84716} / [1 + e ^{- 0.84716}] = 30.00%

所以W 公司如果运用以上的营销组合方案的话将得到30%左右的市场份额.

更为重要的是，如果我们进一步运用一些已知的或可预测的数据如市场规模(Market Size)，毛利率(margin rate)，投资额(investment)等数据的话，我们将能计算出每种方案的毛利 (Profit Before Overhead)，从而真正地得到每种销组合方案的投资回报（ROI）来作出正确的决定。

下面我们可以来看一下最终的预测是如何进行的。W公司认为营养食品在北京的市场容量为7000万元，并且在近年会保持稳定。在目前的价格水平下W公司的营养食品产品的毛利率为50%。W公司的营养食品产品去年在北京投放了220万广告并取得了销售额1806万元，占据着25。8%的市场份额，W公司去年在北京的运营（销售）成本为110万元。

在制定下一代年度计划的时候，一共提出了三个计划（Scenario）:

-         计划1：降价10%以提高销量；

-         计划2：把广告投入从前一年的220万增加到300万；

-         计划3：把广告投入从前一年的220万增加到350万。

运用我们上面提到的方法，我们不难算出这三种计划下的市场份额分别是：

-         计划1：27。8%；计划2：28。9%；计划3：30。4%。

但是，是否就应该采取计划3呢？为了得出更加有说服力的结论，我们应该把以上的研究数据转化为财务数据以作出更好的商业决定：

W公司市场损益表：01年为实际数，02年为预测数。（单位：万）

从上表可以清楚地看出，降价的计划将会带来利润的损失，所以不应采用。而计划2与计划3对最终利润的影响差不多，但是计划2比计划3少占用了50万营运资金，另外一个因素是，由于350万的广告费用已经较多地超出了原始数据的范围，所以选择计划3的风险也会比计划2要大。所以计划2要更好一些。

当然，最后的选择最佳预算分配方案工作还将涉及到其它的一些因素，如公司总的策略，竞争对手的策略，以及公司的优势和弱点等。而营销实验室方法将为公司制定更有效的营销计划提供坚实的基础。

营销实验室的优势在于：

- 建立在严格有效的科学基础之上；

- 一种能提高营销组合质量并更有效节省成本的方法；

- 真正建立在消费者的行为反映之上，

- 值得指出的是，这个方法对于那些拥有很大的消费者市场并不断面临快速的市场变化的厂家来说是非常有用的，所以上述这类性质的企业可通过运用这个方法在广阔的商业领域中取得更大的成效：比如说快速消费品，IT产品、电信通讯，银行，保险，汽车，服务类行业等。